在3D空间中确定确切位置（如机器人或无人机）是一件很难做到的事情。标准的GPS精度非常低，这就是为什么你的导航系统有时会认为你正在附近的道路上行驶，而不是实际行驶的道路。
GPS-RTK（Global Positioning System-Real Time Kinematics）可以极大地改善这一点，但由于需要额外的遥测数据来校正GPS信号，其价格较为昂贵。为了使无人机定位更实惠，James Bruton开发了一种基于超声波传感器的系统。
Bruton开始这个实验是为了协调无人机的运动（就像无人机表演）。即使是最简单的表演也需要许多独立无人机的协调，每个无人机都需要知道自己的确切位置。为它们配备GPS-RTK非常昂贵，这使得任何没有大量资金的组织都无法获得无人机表演。Bruton认为他可以用超声波传感器创造一种便宜的替代品。
一个典型的超声波传感器，就像可以在任何在线零售商那里找到的那种，通过脉冲超声波换能器并监听回声来工作。脉冲与回波之间的时间乘以传播速率，等于从超声波传感器、反射面到回波的总距离。但只有当超声波反射到坚硬的表面时种方法才有效，这意味着标准的超声波传感器不能在户外空间工作。
Bruton的解决方案是使用一对超声波传感器，一个安装在固定位置，对传感器进行脉冲，第二个连接到无人机上，监听超声波脉冲。
脉冲和接收信号之间的时间，乘以信号的传播速率，就是两个传感器之间的距离。通过两对传感器，无人机可以在二维平面上对其位置进行三角测量。如果Bruton加上第三个传感器，无人机就能在3D空间中定位。
然而，这只有在发射和接收超声波传感器同步的情况下才能工作。否则，接收机不知道传输脉冲的时间，也无法计算距离。为了同步超声波传感器，Bruton使用了红外LED阵列和红外传感器。红外LED以相对较快的速度闪烁，当它们第一次打开（上升边缘）时，这向无人机发出信号，其中一个超声波传感器刚刚发出脉冲。当它们关闭（下降边缘）时，这向无人机发出信号，另一个超声波传感器发出脉冲。第三个超声波传感器（用于3D定位）将需要一些其他同步信号。
这个方法达到了一个较好的效果，它相当准确、快速并且有一个不错的范围，也可以通过负担得起的硬件来实现：一个用于无人机的Arduino Mega 2560，另一个用于每个发射器。不幸的是，来自无人机电机的干扰被证明太高，无法获得可靠的读数。Bruton将尝试另一种无人机定位方法，但这种超声波定位系统对于传统的机器人和其他情况仍然有用。
信息源于：hackster.io
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