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基于UWB定位系统的建筑数字挛生应用Architectural Digital Twin Application Based on UWB Positioning System 何斌王菲王志鹏
HE Bin.WANti Hei.WANCi Zhipeng 同济大学摘婆
总结了UWB室肉泄位技术的功能应用，分析了UWB
宦位系统的组咸与宦位方法.利用MATLAB对chan
求解算祛逬行仿真，探讨了数臥布设位聲、
不同左位区域对定位度的影啊愎终提出一种基于
UWB技术的建筑数字亨生应用系统，借助Unity软件
搭建2维数字学生平台，映射建筑的几何、物理信息
热点统计、行人轨迹年功能.
Abstract
This paper summarizes lhe functional application of UWB-based indoor
position technology,discusses the composition and location algorilhin
of the UWB-based indoor position system.And we use MATLAB to
simulate lhe chan algorithm,then discuss the influence of the number of
base stations,the layout location of base stations and ditlcrenl positioning
areas on positioning accuracy.We propose a three-dimensional
architcclural digital twin system based on UWB technology,which is
built by Unity so f lu arc to map the geomeiric.physical infbnnatinn and
positioning results of lhe building,and it is applied lo an exhihilion hall
to realize real-time positioning,hotspot statistics,pedestrian trajectory
functions.
中图分类号：TU201.4;TP3文献标识码：A 关键词
■室内宦位;chan徐法；UWB堪站；数字挛生
Keywords
UWB;chan algorithm;UWB base station;digital twin
由于墙体、屋顶等的遮挡，GPS全球定位系统
无法覆盖室内范围⑴。因此，室内定位技术在20世
植物伟哥
纪90年代应运而生。经过20多年的发展与革新，
涌现出几大主流的室内定位技术，如WiFi定位、蓝
牙定位、ZigBee定位、红外定位、UWB超宽带定
位等罔。其中，UWB超宽带定位技术凭借高精度、
低延时、高传输速率的显著优点，成为近年来室内
定位技术的热点⑶。
总结UWB定位技术的功能应用，主要分为五
个方面：实时定位、电子围栏、导航服务、热点分
析、行为预测。
1UWB定位系统组成
UWB室内定位系统由定位、定位标签、
同步控制器、解算引擎(服务器)四部分构成。
如图1所示，由4台及以上的组成正多边
形网络，为保证的时间同步，之间通过光
纤或者超六类网线互相串接至同步控制器。定位标
签按照特定频率向各台发送窄脉冲信号，不断
和位置已知的进行距离测量。当用于行人定位
时，信号频率一般设置在10~50HZo用光纤或者
网线串接在一起的所有称为一组，每一组选出
一个作为协调器，用于汇总该组所有的数
据，并将其发送至同步控制器。同步控制器通过路
由器将数据传至解算引擎中进行数据融合和实时解
算。最终将数据存储至数据库，或在上位机界面进
行可视化。
2UWB定位方法及求解算法
本文中的UWB系统采用TDOA算法。TDOA算
法的chan-切求解过程如下。
目标标签的位置用(x,y)表示，假设定位基
站的坐标已确定，T的二维坐标用(x“y,)表
示，「表示Ti到目标标签的距离，i=1,2,3,
ccyv2
4……o
我们令：
"=金-*)2+55(1
=X-口、治：=+y,2・x u=x l-x1(2
将其写成矩阵形式：
扌(“2_川+心)=「和-y,.i-n.ij y(3
我们令：
h=-2
々「-K q+K i
r3.t2-K3+K x
r X2.172,1r2.11\x
，G=-卜」y3.i列,z=[y
即有
h=Gz°(5
考虑到存在噪声影响，结果会存在误差，误差
向量为：
屮=h-Gz°(6)
Chan算法利用加权最小二乘法WLS求解，当
与目标标签距离较近时：
z p=±V?+関(8)
当与目标标签距离较远时：
z'«(G，T E'-1G'y i G，T£,-1h'(9)
z”=±V7+g；］(io)
46A；09
12
25
o AS站位!t
0"标理IB位M
20-*H标定位位H
歸
dc偏置
§
A
051015
X轴坐标/m 2025
3
E /怎洲埠A 25
205
口
0Hkffl.®位咒
*h抓定位位wr
510152025
X轴坐标/m4
物理空间
服务系统
I三维模型I
I感知数据I
I平台软件I
迭代交互优化
<-->数字空间
5
1UWB室内定位系统图
2不同数量定位误差折线图3狭长型分布定位图
4正方形分布定位图
5数字挛生系统架构图
路由器
服务器
3chan算法仿真结果与分析
利用MATLAB对chan算法进行仿真，求解目标
的二维坐标(x,y)，坐标单位为米。引入满足高
斯分布的噪声，分析不同数量的、分布位
置、不同定位区域对定位精度的影响。
3.1数量对定位精度的影响
设3台的坐标分别是(0,0)(17,10)
(0,20)；设4台的坐标分别是(0,0)
(20,0)(20,20)(0,20)；设5台的
坐标分别是(0,0)(20,0)(20,20)(0,
20)(10,0)时；设6台的坐标分别是(0,
0)(20,0)(20,20)(0,20)(10,0)
(10,20)o
选取三个目标点进行测量，分别是包络线范
围内的点A(5,5)，包络线边缘的点B(0.2,
2)，包络线范围外的点C(0,22)，在数量
为3台、4台、5台、6台的情况下各进行100次仿真
运算，取误差平均值。
不同数量定位误差折线图如图2所示。点
A在3台、4台、5台、6台中的定位误差分别
为1433、44.12、19.37、18.21cm；点B在3台、
4台、5台、6台中的定位误差分别为732、
94.01、78.59、59.60cm；点C在3台、4台、5
台、6台中的定位误差分别为2744、104.79、
91.53、81.38cn%当数量为3台时，定位误差
高达米级；数目为4台时，精度降至厘米级。
因此布设的数目至少为4台，且布设的数
量越多，定位误差越小。
3.2分布位置对定位精度的影响
当6台坐标分别为(0,0)(20,0)
(20,2,)(0,2)(10,0)(10,2)，呈狭
表1不同定位区域定位误差对比表
U
O
7
細
兆
三台四台五台六台
长型分布时(图3)，包络线范围内点(5, 1.5)
的定位误差为54.07cm，包络线边缘的点(0,
0.5)的定位误差为280.37cm，包络线范围外的点
(0,5)的定位误差为173.04cm。与6台呈
正方形分布(图4)相比，精度明显下降。因此，
布设时应尽量按正多边形部署，避免狭长型分
布。
3.3不同定位区域对定位精度的影响
研究包络线内、包络线边缘、包络线外
的定位精度差异。取三组定位点，y轴坐标分别为
5、10、15m,x轴坐标在1〜19m之间间隔0.1m
取点，每组181个点。不同定位区域定位误差如表
1所示。包络线内、包络线边缘、包络线外的定位
误差分别为20.83、27.12、54.02cn%由此可以
推断出，在包络线内定位精度较高，在包络
线边缘以及包络线外定位精度则大幅度降低。因
平板电脑手机此，在定位过程中需注意避免定位目标超出包
络线范围。
4基于UWB定位系统的建筑数字李生应用
数字挛生技术是CPS系统的核心技术，已经成
为国际学术界研究的热点之一。数字挛生是指在数
字虚拟空间中构建的虚拟事物，与物理实体空间的
真实物体对应在几何、物理、行为和规则等方面都
相同的虚实映射关系㈢。数字挛生是充分利用物理
模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学
科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚
拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的
全生命周期过程⑻。数字李生系统通过挛生大数据
驱动各个环节(图5)，包括物理空间、数字空间
和服务系统。
定位区域平均误差(cm)最大误差(cm)精度30cm内占比(％)
包络线内20.8369.7282.3
包络线边缘27.1283.8160.7
包络线外54.02234.9828.2
AT2019/09
47
6 Unity 虚拟展厅7展厅数字李生系统8参观轨迹图9参观时间表
13
号展台
12
号展台
1311
号展台
10号展台
^^^1- 9
号展台
U M I
8
号展台7
号展台6
号展台5
号展台4
体香糖号展台3
号展台(2) 3 ④(
1卅I 卄+卄卜]计汁円卄
我们利用Unity 三维显示引擎搭建了一个展厅 的数字挛生系统(图6)，完成了展厅在几何、物 理、行为、规则四个方面从物理世界到虚拟世界
的映射。同时结合UWB 定位系统，实现了实时定
位、热点分析、行人轨迹追踪的功能。
4.1实时定位
在展厅中，实时定位是关注参观人员或者重 要物资和设备的当前位置。为定位目标佩戴定位标 签，并按前文中所述要求设置的数量和位置， 定位可覆盖展厅全部区域，精度达厘米级别，刷新
率约为1s，可以解决视觉定位等方法的定位缺陷。 在展厅的数字挛生系统中(图7)，我们通过网络
协议获取UWB 定位系统解算的位置坐标以及无重 复的标签ID 号，在上位机界面中三维可视化参展人 员的动态位置，能够为管理人员直观地显示人员位
置信息和宏观分布状况，为展厅管理提供新思路。 4.2热点分析
热点分析主要是对展厅当前参观总人数、每 个展台的当前驻留人数、当前参观人数最多的展台 号、驻留时间等进行分析。计算在定位范围内的标
签数量，即为参观总人数；设定一定距离阈值，判 断人员是否在某个展台的距离范围内，计算每个展 台前的参观人数；判断当前参观人数最多的展台
号，即为热点展台。
同时可以进一步分析当前展厅参观总人数和特 定区域人员密度，限制参展人数，防止展厅过于拥
挤造成安全事故，重点关注人员密度较大的区域，
实时把控展厅安全风险。根据热点统计合理安排展 台位置，分散参观人员，营造更加舒适的参展氛 围。根据统计获得参观人员驻留时间最短的展台， 改善其展示内容，优化展品质量。
4.3行人轨迹
行人轨迹的功能主要关注参观者的参观轨迹以
及驻留时间(图8, 9) o 我们为每一位参观人员分
发定位标签，从进入展厅后开始记录，直至离开展 厅归还标签结束记录，描绘参观者的历史轨迹图。 根据标签ID 号查询历史定位数据，最后利用Python
画出参观轨迹图，同时利用定位数据中的时间戳计 算参观者在每个展台前的驻留时间。
利用机器学习等算法可以做进一步的行为预
包边角钢测，如预测参观人员的下一步动作和下一处参观位 置、预测展厅下一时刻的人员密度分布、预测下一
时刻的热点展台号等，为照明系统、空调系统的智
慧节能控制提供分析基础。
5结语
文中提出了一种UWB 室内定位技术与数字挛
生的结合方法，但是数字挛生在建筑中的应用可贯 穿于建筑的整个生命周期，从设计阶段到建造阶段
到运维阶段，能够简化管理流程、降低管理复杂 度。在未来，UWB 技术势必会朝着低成本、低复
杂度、更高精度的方向发展，而UWB 定位技术与
深度学习、数字挛生技术更高程度的融合，可根据 主人的行为习惯、个人喜好等对家电产品进行智能
调控，实现更加智慧的家居场景，彻底变革现有的 生活模式。屈
*注：本研究得到国家重点研发计划(2018YFB1306903 )资助
参考文献
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何斌
同济大学控制科学与工程专业教授，研究方向为智能建造、大型 设施智能检测等
王菲
同济大学控制科学与工程专业硕士研究生，研究方向为建筑数字 挛生系统构建，王志鹏
同济大学控制科学与工程专业助理教授，研究方向为建筑机器人
48 AT
2010/09
