融合RFID相位與激光的快速動態目標定位

付余路, , ,, ,紅陽,

(西南科技大學 信息工程學院,四川 綿陽 621010)

0 概述

隨著物聯網技術的發展,射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)和激光作為物聯網的關鍵技術也逐漸成為目前的研究熱點之一。RFID具有非接觸、非視距等優點[1],工作頻段分為低頻、高頻、超高頻,最長的識別距離可達到數米[2]。相對于利用視覺進行目標的定位,RFID具有唯一的ID,并且不需要與目標接觸,可直接通過信號強度估算出標簽的距離。此外,RFID閱讀器可通過檢測RFID天線發射的多個載波信號所返回的相位測算距離[3]。將傳統測距與RFID相位結合,可推導出同一目標的RFID相位與其本身的運動速度存在著一定的關系。

目前關于RFID定位的研究主要是在已建好的信號傳播模型內進行目標標簽的定位。文獻[2]通過構造RFID天線的傳感器概率模型,實現了對被動式RFID標簽的定位。文獻[4-6]實現了基于RFID的室內定位系統LANDMARC,其定位精度可達到厘米級別,但需要多個天線進行相位檢測。在三維定位方面,文獻[7]使用三維傳感器模型和立體RFID標簽進行定位,文獻[8]利用旋轉天線獲取不同角度的信號強度,融合視覺和三維激光獲取的圖像進行標簽定位。此外,文獻[9]通過相控陣天線改變天線單元間的相位差得到標簽與天線間的方向角,再通過信號強度得到待測標簽的距離,從而定位標簽。為進一步提高RFID定位精度,一些學者通過信息融合[10]實現精確定位。

目前,利用RFID標簽進行定位的研究主要面向靜態RFID標簽,對動態標簽的定位研究較少,且RFID不能直接提供目標的距離信息。激光傳感器是利用激光測量距離的傳感器,其具有非接觸、遠距離測量、速度快、精度高等優點[11],可直接獲得目標的距離以及相對于激光的角度信息,但不能直接識別目標。本文根據RFID相位差信息估算目標的運動速度,結合激光獲取到的目標運動信息對兩者的速度進行匹配,并選擇最優匹配點確定運動目標的位置,從而實現快速精確定位。

1 系統描述

傳統的RFID定位主要利用獲得的信號強度信息進行定位,但是由于信號強度易受環境的影響以及射頻信號在傳播過程中存在多徑效應等原因,致使定位精度不高。另外,傳統的RFID標簽定位主要用于靜態目標,較少針對動態目標的跟蹤和定位。為提高定位精度和效率,本文利用RFID閱讀器獲得的相位差信息估算運動目標的速度,再結合激光獲取目標的運動信息,對兩者的速度信息進行匹配,選擇速度匹配最優的點,獲得激光對應的距離和角度,通過激光傳感器建立一個坐標系,從而實現動態目標的快速精確定位。本文方法的基本過程如圖1所示。

2 基于速度匹配的快速目標定位

2.1 RFID工作原理

RFID通過無線電射頻信號傳輸數據,從而進行非接觸式自動識別。RFID基本工作系統包括閱讀器、標簽、天線、計算機。其中:閱讀器是控制天線與RFID標簽進行通信的設備;RFID標簽是存儲需要識別的目標ID和其他相關信息的芯片,其內部具有發送和接收信號的電路;RFID天線是發送和接收射頻載波信號的設備;計算機主要作用是管理和傳輸閱讀器獲得的標簽信息[12]。

RFID系統工作過程為:終端運行相關的程序啟動閱讀器,利用閱讀器設定閱讀器的功率和效率,RFID天線磁場內的無源RFID標簽接收到信號,從中獲取能量并激活將自身信息發射出去,天線接收到標簽返回的信息同時將此信息傳給閱讀器,閱讀器將獲得的RFID信息反饋給終端,便于終端進行數據處理。

在理想情況下,閱讀器向標簽發送的載波信號,其時間波形表達式為:

S(t)=Acos(2πft+θ)

(1)

其中,A為載波信號的振幅,θ為載波信號的相位,f為射頻載波的頻率,頻率和波長之間的關系式為λ=c/f,c在空氣中等于光速(3×108m/s)。

射頻信號的相位是一個周期為2π的周期函數[13],通常測量相位的計算公式為:

θ=2π(d/λ)mod(2π)

(2)

其中,d為天線到標簽的距離。

在RFID工作系統中,標簽通過反向散射的方式返回信息,如圖2所示。其中,閱讀器和標簽之間的信號傳輸的總距離為2d。

除了距離引起的射頻信號相位旋轉之外,閱讀器發射端、接收端以及標簽的發射特性都存在一定的相位旋轉[14],分別記為θT、θR、θTag。因此,總相位可表示為:

θ=2π(2d/λ)+θT+θR+θTag

(3)

2.2 激光傳感器

激光傳感器由激光發射器、激光反射探測器以及內部測量電路構成。本文利用激光的3個特性,即高方向性、高單色性和高亮度等特點實現無接觸遠距離測量[15],其工作原理為:由激光器向目標發射一束激光,發射出的激光經目標反射后向各個方向散射,部分激光被傳感器的檢測器接收到,并記錄和處理激光發射和接收所用的往返時間,即可計算出目標距離,也可利用激光傳感器對移動目標進行測速。首先,對被測目標進行2次有特定時間間隔的激光測距,取得在該時間間隔內被測目標的移動距離[16-17],從而得到被測目標的移動速度。

在使用激光進行定位時,由于激光可以提供精確的距離信息,因此再根據接收激光的角度,可以確定物體相對于激光發射器的位置。但激光無法直接對目標進行識別,往往需要事先控制激光獲取周圍的環境信息進行建模型。之后使用復雜的算法進行識別,需要一定的準備和運算時間。

2.3 速度估算

2.3.1 RFID相位估算速度

若一個標簽以速度Vr徑向移動到閱讀器天線,閱讀器反復地通過接收到的EPC包識別標簽。假設閱讀器在相鄰時間連續接收到2個EPC包,令閱讀器檢測到標簽的時間和相位分別為(ti,θi)和(ti+1,θi+1)。因此,可根據時間差估算出標簽徑向移動的距離:

d=Vr·(ti+1-ti)

(4)

同時,利用相位差估算出標簽徑向移動的距離:

d=(1/4π)·(θi+1-θi)·λ

(5)

由于標簽是反向散射信號同時傳播下行鏈路和上行鏈路,使得傳輸距離應為2d。由式(4)和式(5)轉換為:

2Vr·(ti+1-ti)=(1/2π)·(θi+1-θi)·λ

(6)

因此可推導出速度的表達式為:

2.3.2 基于激光的速度估算

激光傳感器工作時發射出非常短的光脈沖,同時啟動“電子秒表”,當光線接觸到物體時,光線會反射回來并被激光傳感器接收,同時停止計時,利用發射到接收的時間間隔便可計算出物體到激光傳感器的距離[14]。

此外,可根據激光相應的掃描角度,大致估算出物體相對于激光傳感器的方位。

其中,α為平滑指數,0<α<1。

2.4 速度匹配

因為RFID相位是一個周期為2π的周期函數,容易出現相位模糊的問題,所以會使所測得相位差存在較大的誤差,進而使RFID相位差估算的速度不準確。為使閱讀器相位差測速更加精確,在利用RFID相位差測速之前,需要對RFID相位差進行簡單的處理。在實驗測試時,發現有時RFID前后時刻的相位差值會猛然變大,而對于同一目標在前后時刻相位差值是不會超過±90°的。因此,為克服相位模糊,當相位差值在-90°～90°之間時,利用該相位差進行速度的估算得到Vr,否則將速度設為0。

另一方面,激光傳感器掃描估算的速度是與激光掃描的角度一一對應的,即每一個速度對應一個角度。同時激光傳感器會記錄一個相應的掃描距離,便于觀察物體。

因為RFID標簽是具有唯一ID的,所以可直接通過RFID閱讀器讀取到標簽的ID號,并利用相位差估算出該標簽的運動速度,再與激光傳感器檢測到的速度進行匹配,而最優的匹配點對應的激光掃描角度和距離,就可確定該標簽的位置,從而實現對動態目標快速精確的定位。

本文通過RFID相位差估算速度,同時結合激光的角度和距離信息估算速度,將2個速度進行匹配,再根據匹配點對應的激光距離和角度信息來確定目標的位置,從而實現對動態目標的準確定位。若單獨使用RFID定位,由于RFID無法直接提供目標的距離信息,為了獲得目標的距離,通常需要對RFID的信號強度建立傳輸模型后再進行定位。若僅使用激光進行定位,激光可直接提供距離和角度信息,但無法直接識別目標,若要識別目標需先建模型,再使用復雜的算法識別目標。若將兩者的信息進行融合,一方面利用RFID提供的唯一識別碼,再結合激光直接獲取的距離和角度信息,通過速度匹配后,確定動態目標的位置;另一方面,在實驗過程中,既不需要對RFID建傳播模型,也不需要利用激光獲取周圍的環境信息進行建圖,且只需要激光的角度和距離信息而無需復雜的算法,處理過程簡單快捷。

3 實驗驗證

3.1 實驗環境

本文采用德國Metralabs公司的SCITOS G5服務機器人進行驗證。該機器人已配置了一個激光傳感器(SICK S300)和一個型號為Impinj Speedway Revolution R420的RFID超高頻射頻識別閱讀器。此外,RFID閱讀器連接著一個Lairs Technologies SS8688P圓極化天線,此天線可提供最大識別范圍為7 m,閱讀器最小的接收信號強度為-80 dBm。使用的標簽型號為Alien Technology Squiggle,閱讀器可讀取到標簽的信號強度和相位信息。在實驗中,RFID閱讀器選用Dense Reader Mode 8(DRM8)模式,閱讀器發射功率為32.5 dBm,通道采用16通道,即載波發射頻率為924.375 MHz。

在實驗階段,SCITOS G5服務機器人固定不動,實驗人員佩戴有RFID標簽,并在RFID與激光掃描區域內移動。為方便驗證實驗的正確性,設定實驗人員在掃描范圍內運動軌跡為一個1.8 m×1.8 m的正方形,機器人距正方形起點1.2 m處,每次測試時實驗人員攜帶標簽在規定的路徑上移動,圖3顯示了機器人與路徑的位置關系。當激光傳感器的速度平滑指數設置為α=0.2時,實驗人員沿著如圖3所示的正方形路徑移動3圈。

圖3 機器人與路徑的位置關系

圖4顯示了人行走的真實路徑與本文提出的速度匹配算法所估計的路徑。從中可以看出,采用速度匹配后的運動路徑與實驗真實的運動路徑基本吻合。由于實驗人員在運動時存在背對RFID天線移動的情況,因此導致RFID閱讀器檢測到的信號較弱,從而使某一邊上速度匹配的點較少。實驗人員在天線附近運動時,因為RFID閱讀器檢測到的信號較強,使得速度匹配上的點更多,所以定位也更準確。

圖4 真實路徑與速度匹配算法的估算路徑(α=0.2)

當激光定位失效時,無法獲取到有用的激光測量信息,此時若激光估算出一個錯誤的速度,再與RFID估算的速度進行速度匹配,得到一個錯誤的匹配點,會導致實驗中某些情況的定位誤差較大。若激光估算速度與RFID估算速度無法實現匹配時,可根據動態目標前一時刻的匹配點和下一時刻的匹配點估計動態目標的運動路徑,實現對目標的準確定位。

3.2 平滑指數的影響

由于激光傳感器估算的速度需要進行平滑,平滑指數的選取直接影響到平滑后的速度值。因此,合理確定α的取值極為關鍵。為了確定α的取值,分別取α=0.05,α=0.20,α=0.40,α=0.60,α=1.00,觀察在相似運動條件、不同平滑指數情況下的速度匹配點和運動軌跡,結果如圖5所示,對應的匹配點數量和平均誤差如表1所示。進行3組實驗,每一組都是走相同的路徑,走了同樣的次數,對比每組實驗在不同平滑指數下的定位誤差,結果如圖6所示。

圖5 不同平滑指數的速度匹配點與運動軌跡

表1 不同平滑指數的匹配點數量與定位誤差

圖6 不同平滑指數情況下的平均定位誤差

由圖5可見,在相似的運動環境下,速度匹配點明顯受到平滑指數影響。在相同的運動次數下,α=0.20時環境噪聲明顯少于α=0.40、α=0.60以及α=1.00。當α=1.00時,實質上是沒有對激光測得的速度進行平滑,此時測得的運動路徑與真實路徑相差甚大。圖6顯示了不同平滑指數的平均誤差,從中可知,在α=0.20時誤差為0.5 m,在其余平滑指數下誤差較大,而在平滑指數很小時,實驗的誤差又逐漸變大,所以選擇合理的平滑指數是提高精確度必不可少的條件。結合表1、圖5以及圖6可知:當平滑指數很小時,會對激光測得的速度過度平滑,使得匹配上的點數變少,且使匹配的準確度變低;當平滑指數較小時,噪聲少但激光對速度的檢測靈敏度較低;當平滑指數較大時,速度匹配點多但噪聲大,致使定位精度較低。根據圖6所示實驗數據,在本文中激光速度平滑的平滑指數選用0.20時達到最佳定位精度,在其他應用環境中可根據實際情況選擇平滑指數,以達到最佳定位精度。

3.3 擾動對定位的影響

為了驗證環境噪聲對本文算法的影響,在將2個數據進行融合前,在激光和RFID估算速度時分別加入一個期望為0、方差為1、幅度為0.5的高斯白噪聲進行測試。加入噪聲后不同的平滑指數情況下的速度匹配點和運動軌跡如圖7所示,對應的匹配點數量和平均誤差如表2所示。

圖7 加入噪聲后不同平滑指數的速度匹配點與運行軌跡

表2 加入噪聲后不同平滑指數的匹配點數量與定位誤差

由圖7可知,加入噪聲后采用速度匹配得到的估計路徑與真實路徑基本一致,只是匹配點相對于未加入噪聲時數量有所增加。結合表2和圖7可知,加入噪聲后不同平滑指數對應的匹配點普遍增多,由于加入了隨機噪聲其誤差相對于未加入噪聲時有所增大。當α=0.20時,加入隨機噪聲的平均定位誤差為0.6 m,只比未加入噪聲時的平均定位誤差增大了0.1 m,由此可知整個系統具有較好的抗噪聲性能。

4 結束語

本文提出一種快速動態目標定位方法,通過融合RFID相位差信息和激光來實現動態目標的快速定位。該方法克服了RFID信號強度易受環境影響的問題,利用RFID相位信息對動態目標進行速度估算,并融合激光傳感器獲取動態目標的運動信息,對RFID相位差估算的速度與激光獲得的速度進行匹配,根據最優匹配點對應的激光距離和角度確定目標的位置。實驗結果表明,本文方法能夠實現對動態目標的準確定位。但在復雜的室內環境下,激光傳感器可能檢測到多個與RFID相位差速度相似的移動物體,直接影響定位效果。因此,下一步將通過改進速度匹配算法或融合RFID信號強度等信息,實現對多個動態目標的追蹤和定位。