高 培, 蒋学程, 何栋炜

(1.福建商学院信息工程系,福建 福州350012；2.闽江学院物理学与电子信息工程系,福建 福州 350108；3.福建工程学院信息科学与工程学院, 福建 福州 350118)

0 引言

目前的工业环境中大量使用无人运输车(automated guided vehicle, AGV)，特别是智能仓储:多台AGV组成一个柔性的库内自动搬运系统，可以实现出入库货物和零部件的搬运工作。在障碍物较多的室内环境中，超宽带(ultra wide-band，UWB)由于具有高速率、高精度和低功耗等特点常用来对AGV进行无线定位[1]。主要原理是利用UWB信号测量AGV与定位基站之间的距离，测距完成后再利用定位算法得到AGV当前的位置。

目前常用的基于测距的定位算法有质心算法[2]、最小二乘算法[3]、Chan算法[4]、泰勒展开算法[5]以及利用多种算法进行协同定位[6]。质心算法以定位节点通信范围内的所有参考节点几何质心作为其估算位置，准确度较低[7]，最小二乘算法求解非线性方程求出的并不是最优解，而是次优解，而Chan算法在非视距误差大量存在的环境下定位精度不高。UWB定位方程式是一个非线性方程组，泰勒展开算法是求解非线性方程的有效方法，由于其求解精度高、收敛速度快，比较适合于非线性方程组的求解，主要原理是根据初始值迭代求解出目标节点的最优解。文献[8]利用总体最小二乘确定泰勒迭代算法的初始值，而文献[9]通过阈值筛选和权重计算确定泰勒迭代算法的初始值，上述方法都是通过改善泰勒级数初始值来减少迭代次数，提高定位精度，但并不能消除测距误差对定位结果的直接影响，改善效果不明显。……