我们从UWB雷达的技术原理、与毫米波雷达的对比优势,以及其在车载场景中的产业化潜力。 UWB雷达基于脉冲无线电技术,通过发射短时UWB脉冲并测量其反射实现目标检测。 ● UWB雷达与毫米波雷达在技术特性上的对比如下: UWB雷达在车载应用中的优势显著。 ◎ 多功能集成上,UWB雷达可以复用数字钥匙锚点,同时支持测距、雷达和手势识别等功能,硬件集成度更高,成本效益明显,单芯片成本约4-4.5美元,一辆车大约需要5颗,总成本约为150人民币,远低于毫米波雷达方案的成本 全迹科技基于UWB-AOA单锚点的UWB雷达也可实现活体检测和脚踢尾箱,复用UWB数字钥匙可有效降低成本延长续航时间。
自动跟随技术全景:UWB、视觉、激光雷达谁才是最佳方案?在近几年快速发展的服务机器人和智能移动设备市场中,自动跟随技术已经从“概念”逐步走向实际应用。 目前,行业主流的自动跟随定位与感知技术主要有三类:UWB(Ultra-Wideband,超宽带定位)视觉(基于摄像头与AI识别)激光雷达(LiDAR,光学扫描测距)那么,这三种技术各自的优势与短板是什么 3.工业与物流场景(工厂运输车、仓储小车)激光雷达为主+UWB辅助:雷达负责路径规划与避障,UWB用于特定用户或工位定位。 未来的自动跟随方案更可能是多传感器融合:UWB提供精确的相对定位视觉提供用户识别与环境理解激光雷达提供高可靠的避障与地图能力这种多模态融合,才能真正实现从家庭到工厂,从室内到室外的全场景自动跟随。 UWB是精准的“定位助手”视觉是聪明的“识别眼睛”激光雷达是可靠的“环境扫描仪”最佳方案并非三者之中选一个,而是根据应用需求,找到最合适的技术组合。
UWB技术起源于20世纪60年代,美国军方开发UWB技术用于雷达系统等系统。随着冷战的结束,UWB技术逐渐转向民用发展,我们较熟悉的就是无线电脉冲通信。 UWB能通过无线电波使多个UWB设备在4-12英寸(10至30厘米)范围内确认相互之间的位置,可用于实现设备之间的短距离数据传输,通过UWB设备之间的测距实现定位,以感知自身的空间位置。 有专家指出,未来的UWB的核心发展方向仍然是雷达类应用,即定位和指向控制,UWB技术可以成为搭建未来智慧化生活的基础。 UWB基站和标签 图片来源:恒高,知乎 看看UWB的基站和标签的盒子,多少觉得基站和标签应该是两个不同的设备,但实质上他们确实一样的,都是集成了UWB芯片+天线的的硬件设备,外形上的不一样有点被欺骗的感觉 5、无绳USB 无绳USB(Wireless USB)是一种无线接口标准,目标是以无线取代目前的USB连线。无线技术方面将使用超宽带近距离高速通信技术“UWB”。
所以,将注意力转移到了UWB技术。超宽带技术能够实时处理环境信息,如位置、移动及其与UWB设备间的距离,这些信息已精确到几厘米,这为系统增添了空间感知能力,从而将推动一系列激动人心的新应用的开发。 那么关于UWB一些基本概念和大概原理,请参考NXP公司的这篇文章。 深度解读UWB技术:厘米级安全实时定位是如何实现的? 至于目前做的比较好的厂家,可以参考知乎上的一篇帖子: 后来Ubisense在剑桥大学实验室研究发现UWB的非载波脉冲,非常适合用来做无线电定位研究,并于2003年成立公司推出了正式的定位产品,成为UWB 解决射频部分的问题,国内的北京(高校系)、无锡(国家物联传感基地系)、成都(电子科大系)、深圳(RFID系)等公司(诸如清研、沃旭、恒高、联睿、品铂......基本都是14年以后注册成立的公司),才开始了对UWB https://www.zhihu.com/question/55503992 目前感觉NXP联合三星公司在大力推广UWB技术。后期会持续关注UWB技术,并分享相关文章。
UWB(Ultra-Wideband)案例分析:基于UWB的室内定位系统 案例背景 超宽带(UWB)是一种短距离无线通信技术,具有高精度定位能力,常用于室内定位、资产跟踪和导航。 本案例实现一个简单的 UWB 室内定位系统,使用基站与移动标签(Tag)通信计算位置信息。 需求说明 定位精度:厘米级。 标签设备:通过 UWB 与基站通信,并广播自己的位置请求。 import numpy as np # 基站位置 (x, y, z) anchors = [ (0, 0, 0), # Anchor 1 (5, 0, 0), # Anchor 2 (0, 5, 0), # Anchor 3 (5, 5, 0) # Anchor 4 ] # 从基站接收到的时间差 time_differences = [2.45e 总结 本案例展示了基于 UWB 的简单室内定位系统的实现,包括标签、基站和定位引擎部分。
而IMU(惯性测量单元)、激光雷达(LiDAR)、甚至视觉(Camera)可以提供额外的环境感知和姿态信息,帮助系统在UWB数据不稳定时“顶上去”,让跟随设备依然保持流畅和可靠。 三种典型定位传感器的优缺点传感器优点缺点成本UWB精度高(厘米级)、不依赖光照多径效应、遮挡敏感中IMU响应快、短时间漂移可忽略长时间漂移严重、无法绝对定位低激光雷达稳定可靠、可建图价格高、对反光/透明物体敏感高要做到稳定跟随 最终方案是——UWB 全局定位 + IMU 高频姿态 + 激光雷达障碍检测。在实际测试中,跟随误差降到了 5cm 以内,行李箱几乎像长了眼睛。5. 融合中的几个“坑”时间同步传感器数据采样率不同,UWB 可能 10Hz,IMU 可能 200Hz,LiDAR 可能 5Hz。不同步会造成 EKF 发疯,所以必须用时间戳插值对齐。 未来趋势我认为未来消费级 UWB 跟随设备大概率会走多传感器轻量化路线——LiDAR 可能换成低成本固态雷达,IMU 继续用 MEMS 方案,配合小型 AI 模块做动态权重调整,这样既能保证精度,又能控制成本
UWB(Ultra-Wide Band,超宽频)技术起源于20世纪60年代,最初由美国军方开发用于雷达和遥感领域。 在军事领域,UWB技术主要应用于低截获率(LPI/D)的内部无线通信系统、LPI/D地波通信、LPI/D高度计、战场手持和网络LPI/D电台、UWB雷达、防撞雷达、警戒雷达、无线标签、接近引信、高精度定位系统 与5G的融合 UWB与5G的结合将为用户带来更高的数据传输速率和更低的延迟,这对于实时通信和大数据传输至关重要。 5G的高带宽和低延迟特性可以进一步增强UWB的定位精度和实时性,使UWB在物联网、智能制造等领域的应用更加广泛。 5.1.2. 市场机遇: 随着5G、人工智能等技术的不断发展,UWB技术将与这些技术深度融合,为市场带来更加丰富的应用场景和商业模式。
导航算法 受限空间中路线使用 UWB 预先标记出轨迹点坐标(即预先标记的 UWB 轨迹点坐标),所有轨迹点均与系统实际部署的 UWB 基准点进行位置绑定,并在系统初始启动阶段同步作为导航初始化与实时位置校准的基准基点 UWB-激光雷达数据融合 在移动机器人配置 UWB 标识卡与 2D 激光雷达,依托多源数据融合架构增强定位鲁棒性与导航稳定性。 其中,UWB 模块提供全局参考坐标定位数据,激光雷达则构建环境特征拓扑及边界约束模型。 在融合策略上,采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对来自 UWB 测距与激光扫描的位置估计进行状态更新,基本流程包括: UWB 测距输入:作为绝对定位基准,提供稳定的参考位置; 激光雷达边界提取:实现与地图或局部特征的匹配 deltaδ表示安全边界修正角和极坐标解算角之间的安全边界修正角度差 角速度条件模型:为进一步增强转向过程中的动态响应性,系统采用一阶动态响应模型对角速度进行调节 其中K表示比例控制增益,ω表示角速度 5.
UWB-AOA借鉴相控阵雷达技术,测角+测距实现单基站精准定位。 传统UWB技术路线每个区域通常需要部署4台基站协同工作才能完成精准2维定位,基站位置彼此关联相互通信,部署难度和成本高。新型UWB-AOA单基站技术路线一举打破传统部署模式,开启UWB定位2.0时代。 UWB-AOA单锚点数字钥匙让每辆车仅需1个UWB锚点即可实现传统5锚点同等功能。 具体优势体现在:锚点数量从5到1大幅降低硬件成本;减少了线束和连接器降低组装难度和成本;减少了复杂度,提升了可靠性;可以实现车内座位级别精准定位;降低了物理钥匙的功耗;可以复用CPD(活体检测)雷达。 国内的UWB定位公司头疼的问题之一就是UWB定位技术的造价居高不下,相信有了UWB-AOA单基站定位技术,UWB定位的成本造价将会降低一个量级,进而推动这一高精度、高安全、高可靠的技术赋能更多行业。
21.65–26.65GHz(UWB):UWB的总带宽为5GHz,这也主要用于传统雷达中。由于其分辨率比UNB更好,因此UWB通常用于类似UNB的短距离应用。 到2022年,将逐步淘汰24GHz UWB频段,为更广泛的77GHz频段用于汽车应用铺平道路。 77GHz 77GHz雷达频段包括5GHz总带宽的一部分,范围是76-81GHz。 美国 联邦通信委员会(FCC)也宣布取消了汽车应用UWB频段的授权。根据公告,从2022年1月1日起,21.65-26.65GHz的5GHz频段将不再在美国用于汽车应用。 FCC还为汽车雷达应用在76–81GHz频段中预留了总计5GHz带宽。在此频段内,LRR在76-77GHz范围内占用600MHz带宽。 对于L2,大多数OEM选择了至少三个具有不同配置的雷达,到L3就会增加到5个雷达。下表重点介绍了不同自动驾驶级别的不同雷达配置。 ?
实际上UWB技术并不是一项新的技术,其在苹果AirTag发布之前就已经被应用到了雷达、近距离通信、室内定位等行业应用领域,只不过量级都比较小。 其中,ursamajor 800系列是高端的功能和性能上最优的全集产品,主要面向的市场是手机和未来的AR/VR头显穿戴市的设备,可以支持多通道接收、能够实现最优的测距测角性能,也包括雷达感知、高速传输, 因为现在UWB在汽车上,尤其是数字钥匙也是快速铺开的。纽瑞芯在车规上也是率先了雷达和人体活体感知功能。 ursamajor 600是比较灵活的面对整个现在在快速增长、多样化的IoT智能设备。 今天纽瑞芯正式发布的NRT82800系列芯片是高集成、高性能、低功耗的超宽带(UWB)定位通信系统芯片,频段支持CH5~CH15 11个UWB BAND(6.5 GHz to 10 GHz),最高带宽支持到 同时,还集成了纽瑞芯自研的3DPDoA引擎,基于RISC-V CPU内核,同时增强了雷达功能、低功耗的深度睡眠模式,集成了AES的安全引擎。同时,纽瑞芯在射频上也是做的UWB整体射频封装。
硬件 相机:按照结构不同可分单目相机、双目相机和 RGB-D 相机 激光雷达:按照结构不同可以分为单线激光雷达、多线激光雷达和固态激光雷达 惯性测量单元(IMU): 用于测量和报告物体的比力、角速度 、IMU 和 UWB 这三类传感器的数据采样频率不同,将时间戳设定为横坐标,绘制出一幅时间序列图,用以展示各传感器的采样时刻 IEKF融合激光雷达-IMU(紧耦合lio): 状态向量定义:包含系统状态的关键参数 ,将畸变的激光雷达点云恢复到统一的坐标系下,实现激光雷达点云去畸变 IEKF算法实现紧融合:通过对系统状态的预测与更新,能够充分利用激光雷达与 IMU 两种传感器的优势,提高系统的整体性能 因子图进一步融合 UWB 激光惯性lio因子:前面用 IEKF 实现了激光雷达与 IMU数据的紧耦合为前端里程计,定义因子为: UWB测距因子: 全局点云优化: 预处理后的新点云与全局地图点云匹配后,将新点云融入全局地图 使用因子图融合:全局因子图优化框架由激光惯性里程计因子与 UWB 测距因子联合构成。
雷达图又叫蜘蛛网图,是一种对各项数据查看很明显的表现图,在很多游戏中,对游戏中的每个角色的分析图一般也用这种图。 下面,用HTML5的Cavas来实现雷达图。 效果 ? watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGVjZXBpbg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA=
“我们母公司就立足UWB定位领域,已经成立有了8年时间,也是国内第一家UWB解决方案商。” 数字钥匙之外,UWB的更多可能性 正如前面所说,位置感知是UWB最为核心的功能,基于这一点,“UWB还有运动和微运动感知,可以用UWB雷达来检测环境中的一些动作和微动作。”刘继达表示。 以车内活体检测为例,“人类呼吸时候的胸腔、腹腔的微小变化,是可以被UWB雷达检测出来的,也就可以利用这种微动作的感知来判断车内是否有活体等等。” 算法,直接决定UWB整体定位性能 当前,清研智行在业务上以数字钥匙为主,另外也提供UWB车内雷达、智能位置服务,在产品交付上更为侧重于车端的一整套模块硬件(硬件+算法),且多为定制化交付。 他们之外,包括特斯拉、现代汽车、长城等等皆对UWB技术有所动作。 另有数据预测称,未来3-5年,乘用车UWB将实现超过百万量级的前装搭载量。
在UWB中,PDOA常通过两个或多个天线阵列来测量接收到的同一脉冲信号的相位差,从而推算目标的方位角或位置。 、编码器、激光雷达、超声波3.2 数据融合为了提高稳定性,UWB常与其他传感器结合:UWB + IMU:短时无信号时用IMU推算位置UWB + 视觉:在近距离用视觉做细跟随,UWB做长距离定位UWB + 超声波:避免近距离碰撞常用融合算法:EKF(扩展卡尔曼滤波)UKF(无迹卡尔曼滤波)粒子滤波(复杂场景下多目标跟踪)3.3 路径规划直线跟随:适合开阔环境避障跟随:结合激光雷达或视觉SLAM,规划绕行路线队列跟随 优势与挑战优势:定位精度高(±10cm)延迟低(<10ms)抗干扰能力强,穿透力好挑战:室外大范围部署成本高遮挡下定位误差增大需要额外功耗优化5. 总结与未来未来,UWB自动跟随将向低功耗、小型化、多传感融合、云端协同方向发展,并与蓝牙LE、WiFi RTT等技术融合,实现跨场景的无缝跟随。
本文回顾UWB用于定位的基础理论和网络拓扑结构。。。。 英文原文请参考www.qorvo.com 感谢wps自动翻译系统。
UWB无线定位系统抽象看是由三部分组成:UWB解算中心、UWB定位基站、待测节点,下面对每一部分的工作原理作简单介绍。 UWB 解算中心视作整个UWB定位系统的大脑,是数据处理和整个的中心,也有叫做UWB定位引擎和UWB软件后台。 在实施定位时,UWB解算中心会制定利于数据采集的定位基站。待测节点是指需要确定位置信息的节点。根据系统复杂度与定位方法的不同,待测节点的工作方式分为两种:发射信号或反射信号。 当处在发射信号模式时,待测节点需要有UWB信号发射器,其主动地向已知节点发送信号,已知节点对信号进行简单的处理,将得到的定位相关信息转发给控制中心,最终得到定位坐标,缺点就是因为未知节点需要携带 UWB 又称为已知节点,是整个 UWB无线室内定位系统的主要实践者。定位基站上面集成了发射与接收信号的两种模块。
基站定位的原理和雷达有相似之处。雷达定位大家都知道,就是发射雷达波,根据目标的反射,进行空间位置测算。 ? 基站定位的话,基站就相当于是一个“雷达”。 这就包括了Wi-Fi,蓝牙,UWB等技术。 什么是UWB Wi-Fi和蓝牙大家都比较熟悉。那么,UWB又是什么? UWB,就是Ultra Wideband,超宽带技术。 限于篇幅,我们将在后续详细介绍UWB的算法原理。 UWB的产业发展 在2002年以前,UWB被广泛用于军事方面的用途。 此后,UWB技术进入了高速发展期,各种技术方案围绕着UWB国际标准的制定也展开了激烈的竞争。 2007年,IEEE在802.15.4a标准中对UWB技术进行了标准化。 随着5G的到来,我们正在加速走向万物互联时代,越来越多的物联网设备和应用将会出现。UWB技术可以根据自身的特点,与这些物联网场景紧密结合,给用户提供更好的服务体验。
LinkTrack 系统:水平精度 10cm、高度精度 30cm,支持 40 标签 / 120 基站组网华为海思 UWB 模组:精度 30cm,单价低于 $5,适合消费级无人机局限:易受障碍物遮挡产生 秒,25m 测距半径,强光环境易失效多传感器融合方案通过 “激光雷达 + IMU + 视觉” 的组合突破单一传感器局限,是复杂场景无人机室内定位的最优解。 单标签即可完成六自由度定位双极化雷达架构提升抗干扰能力实测误差≤7cm,功耗仅为传统 UWB 标签的 1/101.3 通信与导航基建:无人机室内定位的网络支撑型方案依托通信网络与卫星导航增强的无人机室内定位技术 四、无人机室内定位技术发展趋势4.1 技术融合:破解单一方案局限多源信号深度融合成为无人机室内定位的核心发展方向,典型组合包括:“UWB + 激光雷达 + IMU”:通过 LiDAR 点云识别 UWB 依赖 “卫星 + 通信” 融合技术,如移动万象智航系统通过北斗 RTK 与 5G 信号协同,室外用卫星定位,室内自动切换至 5G 基站定位,切换过程偏移量控制在 5cm 内,已应用于物流无人机的仓库 -
3. 收到主站回复的SYNC ,以及包括主站的tick,则同步tick,计算主站到从站的距离,如果超过400m(避免超过区域的主站交叉覆盖的情况发生),则设置自己为主,否则设置为从站;