基于欧几里得距离矩阵补全的恶劣环境下AGV定位高效刚体定位方法
信号处理
2022-11-24 v1
摘要
在自动导引车(AGV)导航的实际应用中，基于锚点与标签之间飞行时间(TOF)测量的定位系统面临因无线电信号或激光等遮挡导致的测量不足问题。在AGV不同位置安装多个标签以收集更多TOF是应对该困难的可行方案。利用多个标签与锚点之间的测量进行车辆定位是一个刚体定位(RBL)问题，其估计车辆的位姿。然而，现有RBL问题的最先进解决方案未处理缺失测量，从而在恶劣环境下导致定位可用性与精度下降。本文不同于这些现有RBL解决方案，我们将此问题建模为具有缺失TOF的传感器网络定位问题。为解决该问题，我们提出了一种基于欧几里得距离矩阵(EDM)补全的新高效RBL解决方案，简称ERBL-EDMC。首先，我们利用标签间已知相对位置与TOF测量统计，开发了一种确定缺失测量上下界以可靠补全EDM的方法。然后，基于补全的EDM，通过粗估计并结合标签间距离辅助的细化步骤获得全局标签位置。最后，基于前一步估计的标签位置迭代求得最优车辆位姿。理论分析与仿真结果表明，所提ERBL-EDMC方法有效解决了不完整测量下的RBL问题，相较于基于半定松弛的现有RBL方法，在保持低计算复杂度的同时获得了最优定位结果。
引用
@article{arxiv.2211.13092,
title = {Efficient Rigid Body Localization based on Euclidean Distance Matrix Completion for AGV Positioning under Harsh Environment},
author = {Xinyuan An and Xiaowei Cui and Sihao Zhao and Gang Liu and Mingquan Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13092},
year = {2022}
}