本研究通过对SINS(以IMU规范输出数据)与UWB(解算输出)采用卡尔曼滤波进行融合,在简化相关模型(如SINS的状态转移矩阵、采用松组合方式等)的基础上,实现了高精度的定位。通过模拟数据和计算角度、位置误差验证了该方法的有效性,为机器人在室内或小范围环境下的高精度导航提供了一种可行的方案。未来可以进一步优化卡尔曼...
由于多种原因,这种方法并不能反映现实生活中的传感器系统:真正的 UWB 传感器独立于相机/IMU 传感器,因此距离与图像消息之间总是存在时间偏移;UWB测距速率不符合标准相机或IMU速率,UWB数据速率往往比相机高几倍;由于视线丢失,UWB 数据速率在实际操作期间可能会有所不同,这意味着可用的 UWB 数据量也会有所不同。 为了...
将UWB与IMU定位系统进行组合.通过对IMU定位技术,组合方法以及数据融合算法分析研究,设计了基于KF算法的松组合和基于EKF算法的紧组合数据融合方案,分别对UWB子系统和IMU子系统融合前的数据进行优化,提高定位精度;通过实验验证紧组合系统定位精度最高,平均RMSE(Root Mean Square Error,RMSE)为0.0891m,相较于松组合定位...
每个定位单元包括RTK、UWB、IMU和通讯电台;方法包括:通过RTK的观测卫星数判断单元在室内还是在室外,在室外情况下,通过RTK和IMU松组合定位;在室内情况下,通过UWB之间的精度因子判断UWB之间是否能够通讯;若UWB之间能通讯,先结合RTK给同一单元
例如在能接收到蓝牙beacon的有效信号时，以蓝牙定位为准，否则以IMU定位为准，当蓝牙定位有效时同步对IMU...
多技术组合可以提高定位的可靠性和精确性,文献[7]提出了一种双级EKF框架以松耦合的方式实现UWB和IMU相融合定位算法,能很好地检测出非视距情况,并通过计算残差矩阵,缓解了NLOS误差带来的干扰。该方法虽然成本低,但定位的可靠性也不高。文献[8]提出基于超宽带UWB与LiDAR的...
除了研发解决方案外,RTP134/RTP164高性能示波器与VSE 矢量信号探索器软件的组合也可以作为UWB测试方案部署。 RTP134/RTP164作为宽带射频前端,可直接获取UWB射频信号,无需进行降频。VSE对UWB信号进行分析。该解决方案利用了先进的示波器触发系统,用户能够在UWB信号数据包开头处精确触发,并以更有效的方式使用可用内存。
本文微能信息(95power)小编分享一下UWB测距的原理和简单应用。 (一)UWB测距原理 UWB测距原理基于双向飞行时间法(TW-TOF,two way-time of flight)。即每个UWB模块从启动开始即会生成一条独立的时间戳。 UWB模块A的发射机在其时间戳上的Ta1发射请求性质的脉冲信号,UWB模块B接收机在其时间戳上的Tb1接收到该信号...
多技术组合可以提高定位的可靠性和精确性,文献[7]提出了一种双级EKF框架以松耦合的方式实现UWB和IMU相融合定位算法,能很好地检测出非视距情况,并通过计算残差矩阵,缓解了NLOS误差带来的干扰。该方法虽然成本低,但定位的可靠性也不高。文献[8]提出基于超宽带UWB与LiDAR 的融合定位算法,以粒子滤波为基础,对两者的...
摘要：融合超宽带(UWB)和惯性导航系统(INS)能够实现消防员室内精确定位。为实现UWB 的非视距(NLOS)误差检测，设计一种双级EKF 框架。该框架以松耦合形式实现UWB/INS 的数据融合，通过INS 获取的初始位置估计坐标以检测UWB 测量值的NLOS 误差，根据检测结果计算残差矩阵来动态调整融合滤波器的测量噪声矩阵，以达到缓解...