基于UWB 與PDR 的井下人員融合定位方法

摘要：現有超寬帶（UWB）與行人航位推算（PDR）融合定位方法大多忽略了非視距（NLOS）環境下的定位誤差校正，以簡單的閾值劃分作為NLOS 環境判斷依據，而閾值劃分在很大程度上與定位場景及場地大小相關。針對上述問題，提出一種考慮NLOS 環境的基于UWB 與PDR 的井下人員融合定位方法。首先，利用UWB 技術進行井下人員位置解算，通過三邊定位算法得到人員初步位置后，使用最小二乘法對位置進行優化，通過多項式擬合實現NLOS 環境下基站和標簽之間實際值和測量值之間的擬合，減小NLOS 環境下的測距誤差，提高定位精度。其次，采用PDR 算法對步態進行識別和分析，PDR 算法使用慣性導航傳感器采集的步態數據，通過步態識別、步長估計和方向估計，實現目標位置的更新；然后，通過卷積神經網絡（CNN）?長短期記憶（LSTM）網絡分析信道脈沖響應（CIR）特征，實現視距（LOS）/NLOS 識別，解決NLOS 環境判斷存在場景限制的問題；最后，根據LOS/NLOS 識別結果確定融合系數，實現UWB 和PDR 定位結果融合。測試結果表明：多項式擬合后UWB 平均測距誤差降低0.59 m；LOS/NLOS 識別的平均準確率為95.3%，召回率和F1 分數均在90% 以上，驗證了CNN?LSTM 具有較好的識別效果；融合定位方法的平均誤差為0.31 m，較UWB 降低1.57 m，較PDR 降低1.41 m。

關鍵詞：井下人員定位；UWB；行人航位推算；PDR；融合定位；非視距環境；最小二乘法；多項式擬合；CNN?LSTM；LOS；NLOS

中圖分類號：TD655.3 文獻標志碼：A

0 引言

煤礦井下人員位置監測系統是礦山安全避險“六大系統”之一 ，在煤礦安全生產、事故應急救援和事故調查中發揮著重要作用[1]。通過實時監測和定位礦工的位置，井下人員定位系統可以提供關鍵的安全保障，在緊急情況下，救援人員可以快速定位礦工并展開救援行動。現有單一井下人員定位技術有WiFi 定位、藍牙定位、超聲波定位、紅外線定位、無線射頻識別（Radio Frequency IdentificationDevices，RFID）定位、超寬帶（Ultra-Wideband，UWB）定位、行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning，PDR）等[2-5]。其中，WiFi、藍牙等方法在信號傳播過程中易受環境條件影響， 穩定性差， 定位精度不高[6-7]；超聲波和紅外線等只適用于小范圍定位[8-9]；RFID 作用范圍有限，只適用于近距離定位；UWB 定位在視距（Line of Sight，LOS）環境下精度高，但是易受非視距（Non Line of Sight，NLOS）環境影響；PDR算法會產生較大累計誤差。

由于單一定位算法無法克服自身缺陷，所以定位技術逐漸向多技術融合方向發展[10]。KongXiaotong 等[11]提出了一種基于低功耗藍牙（BluetoothLow Energy，BLE）和PDR 的混合室內定位方法，將BLE 的位置、距離測量結果與PDR 定位結果深度融合，提高了定位精度。李宗偉等[12]提出了一種基于飛行時間（Time of Flight，TOF）測距定位和捷聯慣導定位的煤礦井下人員融合定位方法，定位精度在1 m 左右。吳靜然等[13]設計了一種基于改進接收信號強度指示器（Received Signal Strength Indicator，RSSI）和PDR 的礦井人員融合定位系統，采用擴展卡爾曼濾波進行融合，平均定位誤差為1.79 m。趙子凡等[14]提出一種UWB 和慣導結合的定位算法，在短距離定位中提高了NLOS 環境下的定位精度，但是在長距離定位中受定位場景影響較大，不適用于長距離定位。由于井下環境的復雜性，目前融合定位方法在定位精度和定位范圍等方面還存在缺陷[15]。

UWB 定位技術在數據環境下定位精度高，但受NLOS 影響較大，而PDR 算法不受NLOS 的影響[16-17]，因此，UWB 與PDR 融合定位方法效果較好。但現有UWB 與PDR 融合定位方法大多忽略了NLOS 環境下的定位誤差校正[18-21]；此外，在進行NLOS 環境判斷時，以簡單的閾值劃分作為NLOS 環境的判斷依據，而閾值劃分在很大程度上與定位場景及場地大小相關[22]。針對上述問題，本文通過多項式擬合校正降低NLOS 環境對定位精度的影響，提高井下復雜環境中的人員定位精度；此外，在融合UWB 與PDR 的同時，利用神經網絡解決NLOS 環境判斷存在場景限制的問題。

1 方法原理

基于UWB 與PDR 的井下人員融合定位方法包括數據采集、位置解算、融合定位3 個部分， 如圖1 所示。

1） 數據采集。使用慣導傳感器（包含加速度計和陀螺儀）采集加速度和方向角數據，通過DWM1000傳感器采集UWB 數據，測得標簽到各基站的距離，提前確定UWB 基站的位置坐標。

2） 位置解算。位置解算包括PDR 位置解算和UWB 位置解算2 個部分。PDR 位置解算通過加速度數據檢測人員步態，算出人員行走的步數，同時通過步長估計模型得到人員平均步長，再利用方向角數據得到人員行走的方向，之后使用PDR 算法位置更新模型解算出人員位置（位置1）。UWB 位置解算利用標簽與基站之間的距離，通過三邊定位算法得到初步位置，再使用最小二乘法對位置進行優化，獲得UWB 解算位置（位置2）。