定位方法、定位系统、电子设备和计算机可读存储介质

1.本技术实施方式涉及无线电定位技术领域，尤其涉及定位方法、定位系统、电子设备和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.无线电定位技术最初的产生是为了满足远程航海导航的需求，而随着无线网路通信技术的飞速发展，无线电定位技术逐渐被广泛应用到无人交通、无人运输等领域。为了提高效率，无人交通、运输工具逐渐被应用于城市、峡谷、隧道、有大体积货物堆积的港口或仓库等环境中。在上述环境中，一些无线电信号可能受到货物、隧道等其他物体的遮挡，导致部分标签与锚点之间的无线电通信被阻断。
3.而相关技术中无线电定位系统利用标签与锚点之间无线电通信的收发、基于分步求解的定位方法即dac法或基于半定松弛的定位方法即sdr法对待定位物体进行定位。但是，这两种方法都只能针对所有标签与锚点之间的无线电通信未被阻断的情形，对于部分标签与对应锚点之间的无线电通信被阻断的情形则无法实现精确定位。
4.申请内容
5.根据本技术第一方面提供的定位系统，包括：
6.确定目标场景内目标物体上预设的多个标签分别与其可见锚点之间的测量距离；其中，所述可见锚点为所述目标场景内所有锚点中与对应所述标签之间的无线电通信未被阻断的锚点；
7.根据所述测量距离、各个所述标签在所述目标物体的位置以及各个所述锚点在目标场景内的位置，确定第二欧氏距离矩阵；其中，所述第二欧氏距离矩阵以各个所述测量距离的平方、所述标签与其不可见锚点之间的估算距离的平方、各个所述标签中两两之间的第一预定距离的平方以及各个所述锚点中两两之间的第二预定距离的平方作为元素；其中，所述不可见锚点为所述目标场景内所有锚点中与对应所述标签之间的无线电通信被阻断的锚点；以及
8.根据所述第二欧氏距离矩阵、各个所述标签在所述目标物体的位置、各个所述锚点在目标场景内的位置确定所述目标物体的参考点的精确位置和所述目标物体的精确姿态角。
9.根据本技术第二方面提供的定位系统，包括：
10.多个锚点，分别设于目标场景内；
11.多个标签，分别设于所述目标场景内的目标物体；其中，至少两个所述标签分别与至少一个所述锚点之间的无线电通信未被阻断；
12.处理器，被配置为执行第一方面实施例所述的定位方法。
13.根据本技术第三方面提供的电子设备，包括：
14.至少一个处理器；以及，
15.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至
少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面实施例所述的定位方法。
16.根据本技术第四方面提供的计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面实施例所述的定位方法。
17.本技术实施例提供的定位方法、定位系统、电子设备和计算机可读存储介质，不仅适用范围广、能够在部分标签与对应锚点之间无线电通信被阻断的情形下实现目标物体的精确定位，确定出目标物体的参考点的精确位置和目标物体的精确姿态角，而且具有高精度、高可用性、高鲁棒性和低复杂度等特点。
18.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本技术的范围。本技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
19.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本技术的限定。在附图中：
20.图1是根据本技术的定位系统的安装示意图之一；
21.图2是根据本技术的定位方法中步骤s221的原理示意图；
22.图3是根据本技术的定位方法的流程图；
23.图4是根据本技术的定位系统的安装示意图之二；
24.图5是根据本技术的定位系统在目标场景中的三维仿真示意图；
25.图6是根据本技术的定位系统在仿真试验中各个标签对应的可见锚点的数量以及可见锚点的总数的变化示意图；
26.图7是采用本技术的定位方法以及采用现有最短路径法来确定第二欧氏距离矩阵产生的误差变化示意图；
27.图8是采用本技术的定位方法、采用现有dac法和采用现有sdr法来确定精确姿态角产生的误差变化示意图；
28.图9是采用本技术的定位方法、采用现有dac法和采用现有sdr法来确定参考点精确位置产生的误差变化示意图；
29.图10是用来实现本技术实施例的定位方法的电子设备框图。
30.附图标记：
31.100、标签；101、第a个标签；102、第b个标签；
32.103、第c个标签；200、锚点；201、第d个锚点；
33.300、目标物体；310、agv；400、处理器；500、货物；
34.600、货架；700、电子设备；701、计算单元；702、rom；
35.703、ram；704、总线；705、i/o接口；706、输入单元；
36.707、输出单元；708、存储单元；709、通信单元。
具体实施方式
37.在本技术实施例的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能
理解为指示或暗示相对重要性。
38.以下结合附图对本技术的示范性实施例做出说明，其中包括本技术实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本技术的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
39.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
40.图1示出了可以应用本技术的定位方法的定位系统。如图1所示，该定位系统可以包括处理器400、多个标签100和多个锚点200；其中，多个标签100分别设置于目标场景内的目标物体300上，多个锚点200分别设于目标场景内，标签100与锚点200之间通过无线电信号进行通信，至少两个标签100分别与至少一个锚点200之间的无线电通信未被阻断，本技术实施例提供的定位方法一般由处理器400执行。
41.应当理解，图1中的标签100、锚点200和处理器400的数量仅仅是示意性的，标签100、锚点200和处理器400的数量可根据实际需要设置。
42.结合图1和图3所示，本技术实施例提供了一种定位方法，该方法包括以下步骤：
43.步骤s100、确定目标场景内目标物体300上预设的多个标签100分别与其可见锚点之间的测量距离；其中，可见锚点为目标场景内所有锚点200中与对应标签100之间的无线电通信未被阻断的锚点200；
44.步骤s200、根据测量距离、各个标签100在目标物体300的位置以及各个锚点200在目标场景内的位置，确定第二欧氏距离矩阵；其中，第二欧氏距离矩阵以各个测量距离的平方、标签100与其不可见锚点之间的估算距离的平方、各个标签100中两两之间的第一预定距离的平方以及各个锚点200中两两之间的第二预定距离的平方作为元素；其中，不可见锚点为目标场景内所有锚点200中与对应标签100之间的无线电通信被阻断的锚点200；
45.步骤s300、根据第二欧氏距离矩阵、各个标签100在目标物体300的位置、各个锚点200在目标场景内的位置确定目标物体300的参考点的精确位置和目标物体300的精确姿态角。
46.由上可知，本技术实施例首先确定多个标签100与其可见锚点之间的测量距离，然后再根据该测量距离、各个标签100在目标物体300的位置以及各个锚点200在目标场景内的位置，确定出以各个测量距离的平方、标签100与其不可见锚点之间的估算距离的平方、各个标签100中两两之间的第一预定距离的平方以及各个锚点200中两两之间的第二预定距离的平方作为元素的第二欧氏距离矩阵，最后通过第二欧氏距离矩阵、各个标签100在目标物体300的位置、各个锚点200在目标场景的位置便可联合定位出目标物体300的参考点的精确位置和目标物体300的精确姿态角。可见，本技术不仅适用范围广、能够在部分标签100与对应锚点200之间的无线电通信被阻断的情形下实现目标物体300的精确定位，确定出目标物体300的参考点的精确位置和目标物体300的精确姿态角，而且具有高精度、高可用性、高鲁棒性和低复杂度等特点。
47.在一些实施例中，步骤s200包括：
48.步骤s210、根据多个测量距离、各个标签100在目标物体300的位置以及各个锚点200在目标场景内的位置构建缺失至少一个元素的第一欧氏距离矩阵；
49.步骤s220、基于欧氏距离矩阵填充算法，根据第一欧氏距离矩阵、测量距离、各个标签100在目标物体300的位置以及各个标签100在目标物体300的位置确定第二欧氏距离矩阵；其中，第二欧氏距离矩阵为将估算距离的平方填充在第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置后形成的矩阵。
50.本实施例确定第二欧氏距离矩阵的过程中，首先利用多个标签100与其可见锚点之间的测量距离构建出缺失部分元素的第一欧氏距离矩阵，然后再利用标签100与其不可见锚点之间的估算距离的平方完善第一欧氏距离矩阵，也即在第一欧氏距离矩阵缺失的元素的位置填充估算距离的平方，以得到第二欧氏距离矩阵。
51.在一些实施例中，步骤s100包括：
52.s101、生成发射指令，以控制目标物体300上的所有标签100发射无线电定位信号；
53.s102、响应于多个标签100接收到对应可见锚点的反馈信号，确定与标签100对应的无线电定位信号的飞行时间；
54.s103、根据飞行时间确定测量距离。
55.由此，处理器400生成发射指令，各个标签100根据发射指令在t0时刻向外发射无线电定位信号。以其中一个标签100为例，若某个锚点200位于该标签100发出的无线电定位信号的传输路径上，且两者之间没有其他物体遮挡该无线电定位信号，也即，该标签100与这个锚点200之间的无线电通信未被阻断，那么这个锚点200即为与该标签100对应的可见锚点。由此，这个可见锚点在t1时刻接收到该标签100发射出的无线电定位信号、并在t2时刻发射反馈信号，该标签100则在t3时刻接收到该反馈信号。处理器400响应于该标签100接收到反馈信号，确定出无线电定位信号在该标签100与对应可见锚点之间的飞行时间tof；其中，tof＝(t
3-t
0-(t
2-t1))
÷
2；处理器400根据飞行时间tof就可确定出标签100与对应可见锚点之间的间距也即测量距离；其中，δ＝tof*c，c为光速。考虑到测量过程中存在误差，可将每个测量距离的测量噪声ε
ij
设置为独立同分布高斯白噪声，即
56.相比于采用toa法(time of arrival，全称为到达时间)来确定测量距离，本技术采用的tof法(time of flight，全称为飞行时间)无需使所有锚点200的时钟同步，从而无需估计标签100与锚点200之间的时钟差，使定位方法更加简便，同时也使实施该定位方法的定位系统的结构更加简单。
57.此外，需要说明的是，各个标签100除了可以根据处理器400生成的发射指令来发射无线电定位信号以外，还可以按照预定频率向外射出无线电定位信号，在此情况下，处理器400既可以根据上述预定频率确定标签100射出无线电定位信号的起始时刻，也可以使标签100在射出无线电定位信号的同时向处理器400反馈一个信号，处理器400根据该信号确定标签100射出无线电定位信号的起始时刻。
58.在一些实施例中，步骤s210包括：
59.s211、建立本地坐标系和全局坐标系；其中，本地坐标系的原点为目标物体300上的参考点，全局坐标系的原点为目标场景中任意一点。需要说明的是，全局坐标系的原点可根据实际需要选择设置。
60.s212、根据各个标签100在本地坐标系中的预设坐标，确定各个标签100中两两之间的第一预定距离；
61.s213、根据各个锚点200在全局坐标系中的预设坐标，确定各个锚点200中两两之
间的第二预定距离；
62.s214、各个测量距离的平方、各个第一预定距离的平方和各个第二预定距离的平方作为部分元素构建第一欧氏距离矩阵。
63.例如，假设所有标签100和所有锚点200的数量总和为n，其中，锚点200的数量为m，标签100的数量则为n-m。由于欧氏距离矩阵为对称矩阵，因此本技术实施例中的第一欧氏距离矩阵的上三角部分和下三角部分对称，其上三角部分(即n≥m)则可表示为：
[0064][0065]
其中，r
mn
＝||q
m-qn||；d
(m-m)(n-m)
＝||l
m-m-l
n-m
||；
[0066]
其中，表示第一欧氏距离矩阵中第m行、第n列的元素；δ
(n-m)m
表示第n-m个标签100与对应的第m个锚点200之间的距离；w表示对应tof的可用性，当δ
(n-m)m
可用时，[w]
m，n
＝1；当δ
(n-m)m
不可用时，[w]
m，n
＝0；d
(m-m)(n-m)
表示第m-m个标签100与第n-m个标签100之间的第一预定距离；r
mn
表示第m个锚点200与第n个锚点200之间第二预定距离；l
m-m
表示第m-m个标签100在本地坐标系中的预设坐标；l
n-m
表示第n-m个标签100在本地坐标系中的预设坐标；qm表示第m个锚点200在全局坐标系中的预设坐标；qn表示第n个锚点200在全局坐标系中的预设坐标。另外，在本技术中符号“||x||”表示x的2范数，x为任意参数。
[0067]
例如，如图1所示，目标物体300上设有三个标签100，目标场景内布置有四个锚点200，也即，n＝7、m＝4。以第一欧氏矩阵的第2行、第5列为例，也即m＝2、n＝5的情况下，δ
(n-m)m
、r
mn
和d
(m-m)(n-m)
中仅有δ
(n-m)m
的取值范围满足上述条件。由此，若第1个标签100与第2个锚点200之间的无线电通信未被遮挡，第2个锚点200为第1个标签100的可见锚点，那么δ
12
则表示第1个标签100与第2个锚点200之间的测量距离，δ
12
可用，填入第一欧氏矩阵的第2行、第5列的元素为也即，若第1个标签100与第2个锚点200之间的无线电通信被遮挡，那么δ
12
不可用，第一欧氏矩阵的第2行、第5列处不填入任何数值，保持空缺。同理，以第一欧氏矩阵的第1行、第2列为例，也即m＝1、n＝2的情况下，δ
(n-m)m
、r
mn
和d
(m-m)(n-m)
中仅有r
mn
的取值范围满足上述条件，由此填入第一欧氏矩阵的第1行、第2列的元素为也即，由此，根据上述方式就能够以测量距离、多个第一预定距离和多个第二预定距离构建出缺失部分元素的第一欧氏距离矩阵。
[0068]
需要说明的是，在满足欧氏距离矩阵基本性质的基础上例如对称性等，第一欧氏距离矩阵的方程可以但不限于上述方程，各个测量距离的平方、各个第一预定距离的平方和各个第二预定距离的平方可以按照其他规律填充在第一欧氏距离矩阵中。
[0069]
在一些实施例中，步骤220包括：
[0070]
s221、基于三角形定理，根据与估算距离对应的标签100在目标物体300的位置、与估算距离对应同一个锚点200的各个测量距离以及与测量距离对应的标签100在目标物体300的位置，确定每个估算距离的上界距离和下界距离；
[0071]
s222、根据第一欧氏距离矩阵和多个上界距离构建上界欧氏矩阵；其中，上界欧氏矩阵与第一欧氏距离矩阵为同型矩阵，上界欧氏矩阵中上界距离的位置与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；
[0072]
s223、根据第一欧氏距离矩阵和多个下界距离构建下界欧氏矩阵；其中，下界欧氏矩阵与第一欧氏距离矩阵为同型矩阵，下界欧氏矩阵中下界距离的的平方的位置与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；
[0073]
s224、将上界欧氏矩阵和下界欧氏矩阵求平均，以获得初值欧氏距离矩阵；
[0074]
s225、基于欧氏距离矩阵填充算法，根据上界欧氏矩阵、下界欧氏矩阵、初值欧氏距离矩阵、多个标签100在目标物体300的位置和多个锚点200在目标场景的位置，确定第二欧氏距离矩阵。其中，欧氏距离矩阵填充算法可以但不限于是sqredm(square-root euclidean distance matrix)算法。
[0075]
进一步地，在一些实施例中步骤s221包括：
[0076]
s221-1、计算与估算距离对应同一个锚点的各个测量距离分别与对应的第一预定距离的差数；其中，第一预定距离为两个分别与测量距离和估算距离对应的标签100之间的间距；
[0077]
s221-2、将各个差数中的最大值作为估算距离的下界距离；
[0078]
s221-3、计算与估算距离对应同一个锚点的各个测量距离分别与对应的第一预定距离的和数；
[0079]
s221-4、将各个和数中的最小值作为估算距离的上界距离。
[0080]
需要说明的是，步骤s221-1至步骤s221-4的执行顺序并不局限于上述顺序，在相互不矛盾的情况下可以任意调换顺序，例如可以先计算和数，再计算差数，之后再确定下界距离和上界距离。
[0081]
如图2所示，以目标物体300上第a个标签101、第b个标签102和第c个标签103以及第d个锚点201为例。假设，第a个标签101和第b个标签102分别与第d个锚点201之间的无线电通信未被阻断，而第c个标签103与第d个锚点201之间的无线电信号被目标场景内的其他物体完全遮挡，也即，第c个标签103与第d个锚点201之间的无线电通信被阻断，那么第d个锚点201则为第a个标签101和第b个标签102的可见锚点，同时第d个锚点201为第c个标签103的不可见锚点。由于估算距离为第c个标签103与第d个锚点201之间的距离，因此对于估算距离来说，与对应同一个锚点200的测量距离分别为δ
bd
和δ
ad
，而与δ
bd
对应的第一预定距离为d
bc
，与δ
ad
对应的第一预定距离为d
ac
。由此，首先计算δ
bd
与d
bc
的差值以及δ
ad
与d
ac
的差值；而基于三角形定理即三角形两边之差小于第三边，可得出然后，将δ
bd-d
bc
和δ
ad-d
ac
中的最大值作为的下界距离，以缩小的取值范围；接着，计算δ
bd
与d
bc
的和数以及δ
ad
与d
ac
的和数；而基于三角形定理即三角形两边之和大于第三边，可得出然后，将δ
bd
+d
bc
和δ
ad
+d
ac
中的最小值作为的上界距离，以缩小的取值范围。
[0082]
由此，当锚点200的数量为m，标签100的数量则为n-m的情况下，第k-m个标签100与
第m个锚点200之间的估算距离对应的下界距离和上界距离分别为：
[0083][0084][0085]
其中，d
(k-m)(n-m)
表示第k-m个标签100与第n-m个标签100之间的第一预定距离；δ
(k-m)m
表示第k-m个标签100与第m个锚点200之间的距离。
[0086]
考虑到确定测量距离的过程中存在测量噪声，同时鉴于测量噪声的统计特征，在一些实施例中步骤s222包括：
[0087]
s222-1、计算各个上界距离与预设误差系数之和，以获得最终上界距离；
[0088]
s222-2、计算各个测量距离与预设误差系数之和，以获得第一距离；
[0089]
s222-3、以各个第一距离的平方、各个第一预定距离的平方、各个第二预定距离的平方以及各个最终上界距离的平方作为元素构建上界欧氏矩阵；其中，上界欧氏矩阵中最终上界距离的平方的位置与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；上界欧氏矩阵中的第一距离的平方、第一预定距离的平方和第二预定距离的平方分别与第一欧氏距离矩阵中的测量距离的平方、第一预定距离的平方和第二预定距离的平方一一对应。
[0090]
需要说明的是，构建上界欧氏矩阵的过程中也可以不考虑测量噪声，也就是说不计算最终上界距离和第一距离，直接以第一欧氏距离矩阵的所有元素和各个上界距离的平方作为元素构建上界欧氏矩阵，各个上界距离的平方与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应。当然，相比于不考虑测量噪声的定位方法来说，考虑测量噪声的定位方法的定位精度更高，更适用于有高精度定位需求的场合。
[0091]
以所有标签100和所有锚点200的数量总和为n，其中，锚点200的数量为m，标签100的数量则为n-m为例，由于上界欧氏距离矩阵与第一欧氏距离矩阵为同型矩阵，也就是说，上界欧氏距离矩阵与第一欧氏距离矩阵的行数和列数相同，而各个最终上界距离的平方与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应，上界欧氏矩阵中的第一距离的平方、第一预定距离的平方和第二预定距离的平方分别与第一欧氏距离矩阵中的测量距离的平方、第一预定距离的平方和第二预定距离的平方一一对应，因此上界欧氏距离矩阵可表示为：
[0092][0093]
其中，[u]
m，n
表示上界欧氏距离矩阵中第m行、第n列的元素；3σ为预设误差系数；当[w]
m，n
＝1时，当[w]
m，n
＝0时，
[0094]
在一些实施例中步骤s223包括：
[0095]
s223-1、计算各个下界距离与预设误差系数的差值，以获得最终下界距离；
[0096]
s223-2、计算各个测量距离与预设误差系数的差值，以获得第二距离；
[0097]
s223-3、以各个第二距离的平方、各个第一预定距离的平方、各个第二预定距离的平方以及各个最终下界距离的平方作为下界欧氏矩阵的元素构建下界欧氏矩阵；其中，下界欧氏矩阵中最终下界距离的平方的位置与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；下界欧氏矩阵中第二距离的平方、第一预定距离的平方和第二预定距离的平方分别与第一欧氏距离矩阵中的测量距离的平方、第一预定距离的平方和第二预定距离的平方一一对应。
[0098]
需要说明的是，构建下界欧氏矩阵的过程中也可以不考虑测量噪声，也就是说不计算最终下界距离和第二距离，直接以第一欧氏距离矩阵的所有元素和各个下界距离的平方作为元素构建下界欧氏矩阵，各个下界距离的平方与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应。当然，相比于不考虑测量噪声的定位方法来说，考虑测量噪声的定位方法的定位精度更高，更适用于有高精度定位需求的场合。
[0099]
以所有标签100和所有锚点200的数量总和为n，其中，锚点200的数量为m，标签100的数量则为n-m为例，由于下界欧氏距离矩阵与第一欧氏距离矩阵为同型矩阵，也就是说，下界欧氏距离矩阵与第一欧氏距离矩阵的行数和列数相同，而各个最终下界距离与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应，因此下界欧氏距离矩阵可表示为：
[0100][0101]
其中，[l]
m，n
表示下界欧氏距离矩阵中第m行、第n列的元素；3σ为预设误差系数；当[w]
m，n
＝1时，当[w]
m，n
＝0时，
[0102]
在一些实施例中，步骤s300包括：
[0103]
s310、根据第二欧氏距离矩阵和各个锚点200在目标场景的位置，确定各个标签100在目标场景的粗略位置；
[0104]
s320、将粗略位置作为初值，并根据测量距离、测量距离的权重、各个标签100中两两之间的第一预定距离以及第一预定距离的权重进行迭代计算，以获得各个标签100在目标场景的精确位置；
[0105]
s330、根据各个标签100分别在目标物体300的位置和目标场景的位置，确定参考点的初始位置和初始姿态角；
[0106]
s340、以初始位置和初始姿态角作为初值，根据姿态角、参考点与各个标签100的位置之间的映射关系进行迭代计算，以获得精确位置和精确姿态角。
[0107]
以锚点200的数量为m，标签100的数量为n-m为例，将由锚点200构成的集合设置为将n-m个标签100构成的集合设置为下面对本技术实施例中的定位方法进行举例说明：
[0108]
步骤s100、确定目标场景内目标物体300上的多个标签100分别与其可见锚点之间的测量距离；其中，可见锚点为目标场景内所有锚点200中与对应标签100之间的无线电通
信未被阻断的锚点200。例如，可将第i个标签100与其对应的第j个可见锚点之间的测量距离表示为δ
ij
；其中，
[0109]
s211、建立本地坐标系和全局坐标系；其中，本地坐标系的原点为目标物体300上的参考点，全局坐标系的原点为目标场景中任意一点。其中，全局坐标系可以但不限于是导航坐标系或ecef坐标系等任意不同于本地坐标系的任意坐标系，全局坐标系的原点可根据实际需要选择设置。
[0110]
s212、根据各个标签100在本地坐标系中的预设坐标，确定各个标签100中两两之间的第一预定距离。例如，可通过如下公式来计算第i个标签100与第k个标签100之间的第一预定距离d
ik
，d
ik
＝||l
i-lk||，其中，li表示第i个标签100在本地坐标系中的预设坐标，lk表示第k个标签100在本地坐标系中的预设坐标；
[0111]
s213、根据各个锚点200在全局坐标系中的预设坐标，确定各个锚点200中两两之间的第二预定距离。例如，可通过如下公式来计算第h个锚点200与第j个锚点200之间的第二预定距离r
hj
，r
hj
＝||q
h-qj||，其中，qh表示第h个锚点200在全局坐标系中的预设坐标，qj表示第j个锚点200在全局坐标系中的坐标。
[0112]
s214、以各个测量距离的平方、各个第一预定距离的平方和各个第二预定距离的平方作为部分元素构建第一欧氏距离矩阵。
[0113]
其中，第一欧氏距离矩阵的上三角部分(即n≥m)则可表示为：
[0114][0115]
其中，r
mn
＝||q
m-qn||；d
(m-m)(n-m)
＝||l
m-m-l
n-m
||；
[0116]
其中，表示第一欧氏距离矩阵中第m行、第n列的元素；δ
(n-m)m
表示第n-m个标签与对应的第m个锚点之间的距离，w表示对应tof的可用性，当δ
(n-m)m
可用时，[w]
m，n
＝1；当δ
(n-m)m
不可用时，[w]
m，n
＝0；d
(m-m)(n-m)
表示第m-m个标签100与第n-m个标签100之间的第一预定距离；r
mn
表示第m个锚点200与第n个锚点200之间第二预定距离；l
m-m
表示第m-m个标签100在本地坐标系中的预设坐标；l
n-m
表示第n-m个标签100在本地坐标系中的预设坐标；qm表示第m个锚点200在全局坐标系中的预设坐标；qn表示第n个锚点200在全局坐标系中的预设坐标。
[0117]
需要说明的是，若某个标签100无对应的的可见锚点，那么在构建第一欧氏距离矩阵之前可将该标签100的相关参数去除，例如删除该标签100在本地坐标系中的预设坐标；若某个锚点200不属于任何一个标签100的可见锚点，也就是说，若某个锚点200接收不到任何一个标签100射出的无线电定位信号，那么在构建第一欧氏距离矩阵之前也可将该锚点200的相关参数去除，例如删除该锚点200在全局坐标系中的预设坐标。
[0118]
s221、基于三角形定理，根据与估算距离对应的标签100在目标物体300的位置、与估算距离对应同一个锚点200的各个测量距离以及与测量距离对应的标签100在目标物体300的位置，确定每个估算距离的上界距离和下界距离；例如，估算距离对应的下界距离
和上界距离可分别通过如下公式计算：
[0119][0120][0121]
其中，d
(k-m)(n-m)
表示第k-m个标签100与第n-m个标签100之间的第一预定距离；δ
(k-m)m
表示第k-m个标签100与第m个锚点200之间的距离，当δ
(k-m)m
可用时，[w]
k，n
＝1；当δ
(k-m)m
不可用时，[w]
k，n
＝0。
[0122]
s222、根据第一欧氏距离矩阵和多个上界距离构建上界欧氏矩阵；其中，上界欧氏矩阵与第一欧氏距离矩阵为同型矩阵，上界欧氏矩阵中上界距离的位置与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；例如，上界欧氏距离矩阵u可表示为：
[0123][0124]
其中，[u]
m，n
表示上界欧氏距离矩阵中第m行、第n列的元素；3σ为预设误差系数；当[w]
m，n
＝1时，当[w]
m，n
＝0时，
[0125]
s223、根据第一欧氏距离矩阵和多个下界距离构建下界欧氏矩阵；其中，下界欧氏矩阵与第一欧氏距离矩阵为同型矩阵，下界欧氏矩阵中下界距离的平方的位置与第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；例如，下界欧氏距离矩阵l可表示为：
[0126][0127]
其中，[l]
m，n
表示下界欧氏距离矩阵中第m行、第n列的元素；3σ为预设误差系数；当[w]
m，n
＝1时，当[w]
m，n
＝0时，
[0128]
s224、将上界欧氏矩阵和下界欧氏矩阵求平均，以获得初值欧氏距离矩阵；例如，初值欧氏距离矩阵可表示为：
[0129][0130]
其中，表示第二欧氏距离矩阵中第m行、第n列的元素；[u]
m，n
表示上界欧氏距离矩阵中第m行、第n列的元素；
[0131]
s225、基于欧氏距离矩阵填充算法，根据上界欧氏矩阵、下界欧氏矩阵、初值欧氏
距离矩阵、多个标签100在目标物体300的位置和多个锚点200在目标场景的位置，确定第二欧氏距离矩阵例如，可利用初值欧氏距离矩阵上界欧氏距离矩阵u、下界欧氏距离矩阵l作为初值，利用如下公式进行迭代计算，该公式取最小值时的矩阵即为第二欧氏距离矩阵
[0132][0133][0134][0135]
其中，d表示欧氏距离矩阵，rank(jdj)表示矩阵jdj的秩；/n是n
×
n阶单位矩阵；1n是有n个元素的全1行向量；t表示矩阵的转置；ηη表示坐标的维数；表示n
×
n阶欧氏距离矩阵的集合；表示第一欧氏距离矩阵中第m行、第n列的元素。
[0136]
s310、根据第二欧氏距离矩阵和各个锚点200在目标场景的位置，确定各个标签100在目标场景的粗略位置。例如，第二欧氏距离矩阵中满足条件[w]
m，n
＝1，m＝1，
…
，m；n＝m+1，
…
，n的元素即为测量距离的平方，也就是说，δ
(n-m)m
可用时，第二欧氏距离矩阵中第n-m行、第m列的元素即为测量距离。测量距离是通过无线电定位信号在标签100与其可见锚点之间的飞行时间tof确定的，也即，测量距离＝tof*c，c为光速；第二欧氏距离矩阵中满足条件[w]
m，n
＝0，m＝1，
…
，m；n＝m+1，
…
，n的元素即为估算距离的平方，也就是说，δ
(n-m)m
不可用时，第二欧氏距离矩阵中第n行、第m列的元素即为估算距离的平方。由于测量距离为标签100与其可见锚点之间的距离的测量值，估算距离为标签100与不可见锚点之间距离的估算值，因此，在此基础上，再借助各个锚点200在全局坐标系中的预设坐标就可计算出各个标签100在全局坐标系中的粗略坐标，也即确定出各个标签100在目标场景的粗略位置。
[0137]
s320、将粗略位置作为初值，并根据测量距离、测量距离的权重、各个标签100中两两之间的第一预定距离以及第一预定距离的权重进行迭代计算，以获得各个标签100在目标场景的精确位置。例如，可将各个标签100在全局坐标系中的粗略坐标作为初值，利用如下公式进行迭代计算，该公式取最小值时的pi和pk即为对应标签100在全局坐标中的精确估计坐标：
[0138][0139][0140]
其中，α
ij
表示δ
ij
的权重，β
ik
表示d
ik
的权重。由于d
ik
相比于δ
ij
的精度更高，因此β
ik
大于α
ij
；ε
ij
表示tof测量噪声。通常情况下，测量噪声都是独立同分布高斯白噪声，即
[0141]
s330、根据各个标签100分别在目标物体300的位置和目标场景的位置，确定参考点的初始位置和初始姿态角。例如，根据各个标签100在全局坐标系中的精确估计坐标、各个标签100在本地坐标系中的坐标计算参考点的初始位置和初始姿态角。
[0142]
s340、以初始位置和初始姿态角作为初值，根据姿态角、参考点与各个标签100的位置之间的映射关系进行迭代计算，以获得精确位置和精确姿态角。例如，可通过如下公式进行迭代计算，该公式取最小值时的pc和θ即为目标物体300的参考点的精确位置和目标物体300的精确姿态角：
[0143][0144][0145]
其中，α
ij
表示δ
ij
的权重，f(θ)表示本地坐标系到全局坐标系的旋转矩阵，θ是姿态角，pc表示参考点在全局坐标系中的坐标，pi表示第i个标签100在全局坐标系中的坐标，li表示第i个标签100在本地坐标系中的预设坐标，qj表示第j个锚点200在全局坐标系中的预设坐标。
[0146]
需要说明的是，α
ij
可以根据tof测量噪声ε
ij
设置。此外，在二维坐标下，姿态角可以为航向角；在三维坐标中，姿态角可以但不限于是滚动角、俯仰角或航向角。
[0147]
另外，如图1所示，本技术实施例还提供了一种定位系统，该系统包括多个标签100、多个锚点200和处理器400；其中，多个标签100分别设于目标场景内的目标物体300；至少两个标签100分别与至少一个锚点200之间的无线电通信未被阻断；处理器400被配置为执行上述定位方法。其中，处理器400可以但不限于是固定在目标物体300上的中央处理器。
[0148]
下面以目标物体300为自动导引运输车(automated guided vehicle，以下简称为agv)，目标场景为无人仓库为例，采用本技术实施例中定位系统进行仿真试验：
[0149]
如图4和图5所示，建立本地坐标系和全局坐标系；其中，本地坐标系的原点为agv310的参考点，全局坐标系的原点为仓库中任意一点，全局坐标系的原点具体为哪一个点可根据实际需要选择设置。agv310的长、宽、高分别为4m、2m和0.3m，agv310上设置有三个标签100，三个标签100在本地坐标系中的预设坐标分别为(2，1，-0.15)、(2，-1，-0.15)和(-2，0，-0.15)；agv310上放置有货物500，货物500的长、宽、高分别为3.6m、1.6m和0.5m。仓库内设置有多排货架600，相邻两个货架600之间形成agv310的行驶道路，货架600的高度远高于agv310的高度，仓库内一共布置有17个锚点200，所有锚点200的高度为6m，锚点200在全局坐标系中的预设坐标见表1。无线电定位信号的发射频率为1hz，标签100也即具有至少一个可见锚点的标签100对其可见锚点的tof测量噪声独立同分布，该tof测量噪声服从均值为0，方差为0.1m的高斯分布。
[0150]
表1锚点在全局坐标系中的坐标表
[0151]
锚点的序号东(m)北(m)锚点的序号东(m)北(m)10.551020.834.224.823.2111027.830.535123127.84475131012.2541.223.2143112.2647351515.216.87100.5164.816.88310.51741.216.8
920.85.8
ꢀꢀꢀ
[0152]
如图5所示，在agv310沿粗实线移动的过程中，部分标签100射出的无线电定位信号被货架600或agv310托运的货物500遮挡，使得该标签100与某个锚点200之间的无线电通信被阻断。agv310沿粗实线移动的时长为300s。如图6所示，在这300s内三个标签100接收到锚点200的反馈信号总数超过7，也就是说，处理器400确定出的测量距离的总数超过7个。此外，在上述时间段内，至少有两个标签100对应有至少一个可见锚点。如图6所示，第一个标签100、第二个标签100和第三个标签100分别在12个历元、第3个历元和102个历元的接收到锚点200的反馈信号的总数小于3，也即可见锚点的总数小于3，在第21个历元、第27个历元、第164个历元和第176个历元，第三个标签100只接收到一个反馈信号。可见，相比于本技术采用多个标签100来说，相关技术中仅采用一个标签100进行定位其可用性较差，例如采用现有dac方法获得的目标物体300的参考点位置是错误的。由上可知，采用本技术实施例定位系统能够在部分标签100与对应锚点200之间的无线电通信被阻断的情形下实现目标物体300的精确定位，确定出目标物体300的参考点的精确位置和目标物体300的精确姿态角。
[0153]
此外，本次仿真试验还分别采用现有最短路径法和本技术中步骤s300的方法获取第二欧氏距离矩阵。如图7所示，采用最短路径法获取的第二欧氏距离矩阵误差较大且不稳定，最大误差甚至超过10m；而通过采用本技术中步骤s300的方法获取第二欧氏距离矩阵误差小且稳定，最大误差小于2m。可见，相比于现有技术，采用本技术中步骤s300的方法获取第二欧氏距离矩阵可显著提高各个标签100在全局坐标系中坐标的计算精度。
[0154]
此外，在结合图8和图9所示，在第21个历元至第27个历元以及第164个历元至第176个历元之间，也即图中粗实线矩形框所示区域内，采用现有dac方法产生的误差远大于采用本技术的定位方法产生的误差。在第121个历元，三个标签100仅从5个锚点200接收到的反馈信号总量为10个。进一步地，如表2所示，采用现有的dac法得到的姿态角的最大误差超过0.2rad、参考点位置的误差超过1m。而采用本技术中的定位方法得到的姿态角的最大误差小于0.1rad、参考点位置的误差小于0.4m。可见，为了确定目标物体300的参考点的位置和姿态角，采用本技术中的定位方法产生的误差显著小于采用现有dac法产生的误差，同时也略小于采用现有sdr法产生的误差。由上可知，在部分标签100与锚点200之间的无线电通信被阻断的情形下，本技术中定位方法明显优于现有dac法和现有sdr法，现有dac法和现有sdr法均无法适用于部分标签100与锚点200之间的无线电通信被阻断的情形。
[0155]
表2分别采用dac法、sdr法和本技术定位方法确定的姿态角和参考点位置的误差大小表
[0156][0157][0158]
根据本技术的实施例，本技术还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
[0159]
图10示出了可以用来实施本技术的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本技术的实现。
[0160]
如图7所示，电子设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(ram)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、rom702以及ram703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。
[0161]
电子设备700中的多个部件连接至i/o接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许电子设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0162]
计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如定位方法。例如，在一些实施例中，定位方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom702和/或通信单元709而被载入和/或安装到电子设备700上。当计算机程序加载到ram703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的定位方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行上述定位方法。
[0163]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0164]
用于实施本技术的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0165]
在本技术的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供
指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0166]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0167]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0168]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
[0169]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本技术公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0170]
上述具体实施方式，并不构成对本技术保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求平均其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本技术的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本技术保护范围之内。

技术特征：
1.一种定位方法，其特征在于，包括：确定目标场景内目标物体上预设的多个标签分别与其可见锚点之间的测量距离；其中，所述可见锚点为所述目标场景内所有锚点中与对应所述标签之间的无线电通信未被阻断的锚点；根据所述测量距离、各个所述标签在所述目标物体的位置以及各个所述锚点在目标场景内的位置，确定第二欧氏距离矩阵；其中，所述第二欧氏距离矩阵以各个所述测量距离的平方、所述标签与其不可见锚点之间的估算距离的平方、各个所述标签中两两之间的第一预定距离的平方以及各个所述锚点中两两之间的第二预定距离的平方作为元素；其中，所述不可见锚点为所述目标场景内所有锚点中与对应所述标签之间的无线电通信被阻断的锚点；以及根据所述第二欧氏距离矩阵、各个所述标签在所述目标物体的位置、各个所述锚点在目标场景内的位置确定所述目标物体的参考点的精确位置和所述目标物体的精确姿态角。2.根据权利要求1所述的定位方法，其中，根据所述测量距离、各个所述标签在所述目标物体的位置以及各个所述锚点在目标场景内的位置，确定第二欧氏距离矩阵，包括：根据多个所述测量距离、各个所述标签在所述目标物体的位置以及各个所述锚点在目标场景内的位置构建缺失至少一个元素的第一欧氏距离矩阵；以及基于欧氏距离矩阵填充算法，根据所述第一欧氏距离矩阵、所述测量距离、各个所述标签在所述目标物体的位置以及各个所述锚点在所述目标场景的位置确定第二欧氏距离矩阵；其中，所述第二欧氏距离矩阵为将所述估算距离的平方填充在所述第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置后形成的矩阵。3.根据权利要求2所述的定位方法，其中，根据多个所述测量距离、各个所述标签在所述目标物体的位置以及各个所述锚点在目标场景内的位置构建缺失至少一个元素的第一欧氏距离矩阵，包括：建立本地坐标系和全局坐标系；其中，本地坐标系的原点为所述目标物体上的参考点，所述全局坐标系的原点为所述目标场景中任意一点；根据各个所述标签在所述本地坐标系中的预设坐标，确定多个所述第一预定距离；根据各个所述锚点在所述全局坐标系中的预设坐标，确定多个所述第二预定距离；以及以各个所述测量距离的平方、各个所述第一预定距离的平方和各个所述第二预定距离的平方作为部分元素构建所述第一欧氏距离矩阵。4.根据权利要求2所述的定位方法，其中，基于欧氏距离矩阵填充算法，根据所述第一欧氏距离矩阵、所述测量距离、各个所述标签在所述目标物体的位置以及各个所述锚点在所述目标场景的位置确定第二欧氏距离矩阵，包括：基于三角形定理，根据与所述估算距离对应的所述标签在所述目标物体的位置、与所述估算距离对应同一个所述锚点的各个所述测量距离以及与所述测量距离对应的所述标签在所述目标物体的位置，确定每个所述估算距离的上界距离和下界距离；根据所述第一欧氏距离矩阵和多个所述上界距离构建上界欧氏矩阵；其中，所述上界欧氏矩阵与所述第一欧氏距离矩阵为同型矩阵，所述上界欧氏矩阵中所述上界距离的平方的位置与所述第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；
根据所述第一欧氏距离矩阵和多个所述下界距离构建下界欧氏矩阵；其中，所述下界欧氏矩阵与所述第一欧氏距离矩阵为同型矩阵，所述下界欧氏矩阵中所述下界距离的平方的位置与所述第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；以及将所述上界欧氏矩阵和所述下界欧氏矩阵求平均，以获得初值欧氏距离矩阵；基于所述欧氏距离矩阵填充算法，根据所述上界欧氏矩阵、所述下界欧氏矩阵、所述初值欧氏距离矩阵、多个所述标签在所述目标物体的位置和多个所述锚点在目标场景的位置，确定所述第二欧氏距离矩阵。5.根据权利要求4所述的定位方法，其中，基于三角形定理，根据与所述估算距离对应的所述标签在所述目标物体的位置、与所述估算距离对应同一个所述锚点的各个所述测量距离以及与所述测量距离对应的所述标签在所述目标物体的位置，确定每个所述估算距离的上界距离和下界距离，包括：计算与所述估算距离对应同一个所述锚点的各个所述测量距离分别与对应的第一预定距离的差数；其中，所述第一预定距离为两个分别与所述测量距离和所述估算距离对应的所述标签之间的间距；将各个所述差数中的最大值作为所述估算距离的下界距离；计算与所述估算距离对应同一个所述锚点的各个所述测量距离分别与对应的第一预定距离的和数；以及将各个所述和数中的最小值作为所述估算距离的上界距离。6.根据权利要求4所述的定位方法，其中，根据所述第一欧氏距离矩阵和多个所述上界距离构建上界欧氏矩阵，包括：计算各个所述上界距离与预设误差系数之和，以获得最终上界距离；计算各个所述测量距离与所述预设误差系数之和，以获得第一距离；以及以各个所述第一距离的平方、各个所述第一预定距离的平方、各个所述第二预定距离的平方以及各个所述最终上界距离的平方作为元素构建所述上界欧氏矩阵；其中，所述上界欧氏矩阵中所述最终上界距离的平方的位置与所述第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；所述上界欧氏矩阵中的所述第一距离的平方、所述第一预定距离的平方和所述第二预定距离的平方分别与所述第一欧氏距离矩阵中的所述测量距离的平方、所述第一预定距离的平方和所述第二预定距离的平方一一对应。7.根据权利要求4所述的定位方法，其中，根据所述第一欧氏距离矩阵和多个所述下界距离构建下界欧氏矩阵，包括：计算各个所述下界距离与预设误差系数的差值，以获得最终下界距离；计算各个所述测量距离与所述预设误差系数的差值，以获得第二距离；以及以各个所述第二距离的平方、各个所述第一预定距离的平方、各个所述第二预定距离的平方以及各个所述最终下界距离的平方作为下界欧氏矩阵的元素构建所述下界欧氏矩阵；其中，所述下界欧氏矩阵中所述最终下界距离的平方的位置与所述第一欧氏距离矩阵缺失元素的位置一一对应；所述下界欧氏矩阵中所述第二距离的平方、所述第一预定距离的平方和所述第二预定距离的平方分别与所述第一欧氏距离矩阵中的所述测量距离的平方、所述第一预定距离的平方和所述第二预定距离的平方一一对应。8.根据权利要求1至7任一项所述的定位方法，其中，根据所述第二欧氏距离矩阵、各个
所述标签在所述目标物体的位置、各个所述锚点在目标场景内的位置确定所述目标物体的参考点的精确位置和所述目标物体的精确姿态角，包括：根据所述第二欧氏距离矩阵和各个所述锚点在目标场景的位置，确定各个所述标签在所述目标场景的粗略位置；将所述粗略位置作为初值，并根据所述测量距离、所述测量距离的权重、各个所述第一预定距离以及所述第一预定距离的权重进行迭代计算，以获得各个所述标签在所述目标场景的精确位置；根据各个所述标签分别在所述目标物体的位置和所述目标场景的位置，确定所述参考点的初始位置和初始姿态角；以及以所述初始位置和所述初始姿态角作为初值，根据所述姿态角、所述参考点与各个所述标签的位置之间的映射关系进行迭代计算，以获得所述精确位置和所述精确姿态角。9.根据权利要求1至7任一项所述的定位方法，其中，确定目标场景内目标物体上的多个标签分别与其可见锚点之间的测量距离，包括：生成发射指令，以控制所述目标物体上的所有所述标签发射无线电定位信号；响应于多个所述标签接收到对应所述可见锚点的反馈信号，确定与所述标签对应的所述无线电定位信号的飞行时间；以及根据所述飞行时间确定所述测量距离。10.一种定位系统，其特征在于，包括：多个锚点，分别设于目标场景内；多个标签，分别设于所述目标场景内的目标物体；其中，至少两个所述标签分别与至少一个所述锚点之间的无线电通信未被阻断；处理器，被配置为执行如权利要求1至9任一项所述的定位方法。11.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至9任一项所述的定位方法。12.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至9任一项所述的定位方法。

技术总结
本申请公开了一种定位方法、定位系统、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：确定目标物体上预设的多个标签分别与其可见锚点之间的测量距离；根据测量距离、各个标签在目标物体的位置和各个锚点在目标场景内的位置，确定第二欧氏距离矩阵；其中，第二欧氏距离矩阵以多个测量距离的平方、标签与其不可见锚点之间的估算距离的平方、各个第一预定距离的平方以及各个第二预定距离的平方作为元素；根据第二欧氏距离矩阵、各个标签在目标物体的位置、各个锚点在目标场景内的位置确定目标物体的参考点的精确位置和目标物体的精确姿态角。本申请具有高精度、高可用性、高鲁棒性和低复杂度的特点，适用于部分标签与锚点之间无线电通信被阻断的情形。通信被阻断的情形。通信被阻断的情形。


技术研发人员：崔晓伟 安新源 刘刚 陆明泉
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2022.01.18
技术公布日：2023/7/31