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申请/专利权人：北京理工大学
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118169676A
主分类号：G01S13/46
分类号：G01S13/46
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种适用于无线传感网络的多智能体协同定位定姿方法，包括以下步骤，步骤一、协同TOA测量信息获取，得到与周围锚点其他智能体的伪距测量；步骤二、建立估计问题目标函数，得到非凸、光滑的估计问题目标函数；步骤三、通过交替优化算法对问题进行求解，从而得到对所有智能体位置、姿态粗估计结果；步骤四、通过将估计结果在原始估计目标函数上进行泰勒展开，利用最小二乘法求解估计误差向量，对智能体姿态和位置粗估计误差进行补偿，以实现精确估计；本发明能够适用于大规模无线传感网络下多智能体的定位定姿，具有更高的定位精度。
主权项：1.一种适用于无线传感网络的多智能体协同定位定姿方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、协同TOA测量信息获取：锚点发送连续测量信息，每个智能体配备多个接收机和一个发射机，其中接收机与发射机固连在智能体上，其在智能体局部坐标系下坐标已知；对于任一测量时刻，每个智能体接收来自周围锚点其他智能体发送的测量信号，通过记录信号到达时间TOA，计算与信号发送时间之差，并乘以光速，得到与周围锚点其他智能体的伪距测量；步骤二、估计问题建立：得到伪距测量信息后，目标对多智能体位置及姿态进行估计；首先建根据极大似然准则，建立估计问题目标函数；通过Cauchy-Schwartz不等式，引入辅助变量将原目标函数中的非光滑范数项进行转换，并将所有智能体待状态变量进行扩展合并，得到非凸、光滑的估计问题目标函数；步骤三、粗估计：得到转换后的估计问题目标函数后，首先通过交替优化算法对问题进行求解，从而得到对所有智能体位置、姿态粗估计结果；步骤四、精估计：在粗估计结果基础上充分考虑智能体姿态的非线性约束，通过将估计结果在原始估计目标函数上进行泰勒展开，利用最小二乘法求解估计误差向量，对智能体姿态和位置粗估计误差进行补偿，以实现精确估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种适用于无线传感网络的多智能体协同定位定姿方法
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