使用UWB (3基站或4基站)+ IMU融合定位,UWB 伪距紧组合ESKF滤波,状态量为15维,垂向速度约束为0 数据集:实际采集非仿真 融合结果 原始测量值: 加计和陀螺零偏估计: 总结 可以看出效果比纯UWB最小二乘法解算要好得多,纯UWB解算无论怎么平滑(平滑必然带来滞后性)都基本无法与融合算法相比。另外,融合算法还有其他优点
IMU选型:选择低噪声、高带宽的工业级IMU(如SBG系统或EPSON XV7181BB),以减少积分误差。 通信同步:通过时间戳对齐或硬件触发实现UWB与IMU数据的时间同步。 实验案例与性能 静态定位:融合后平均误差从UWB单传感器的14.82 cm降至10.33 cm,最大误差由26.4 cm降至13.68 cm。 动态定位:在割草机移动场景下,均方根误差(R...
基于UWB和IMU融合的三维空间定位算法主要包括两个阶段:数据采集阶段和数据融合阶段。在数据采集阶段,通过UWB和IMU采集目标的位置、速度、加速度、角速度等信息;在数据融合阶段,将采集到的数据进行融合处理,得到目标的最终位置、速度、加速度、角速度等信息。 解算过程可以根据需要采用最小二乘法、卡尔曼滤波等方法进行优...
使用了单目camera、imu、UWB来构建一种紧耦合坐标系,其中UWB是一种用于近距离定位的设备,有发送端、接收端构成,测量结果可以直接得到对应的距离和方位,类似于GPS的作用。 摘要:在这项工作中,我们提出了单目camera、6-DoF IMU 和单个未知UWB锚点的紧耦合融合方案,以实现准确且减少漂移的定位。具体而言,本文着重于将 ...
基于UWB和IMU融合的三维空间定位算法是一个结合了无线脉冲波(UWB)和惯性测量单元(IMU)各自优势的定位方法。UWB通过测量信号的传输时间来计算距离,具有精度高、抗干扰能力强等优点,但易受多径效应和环境噪声的影响。IMU则通过测量加速度和角速度来计算姿态和位置信息,具有实时性和动态性强的特点,但受限于加速度的测量...
基于UWB与IMU融合的室内定位系统设计 一、引言 随着科技的发展,室内定位技术已成为众多领域的关键技术之一。其中,超宽带(UWB)技术和惯性测量单元(IMU)技术在室内定位领域的应用日益广泛。本文将探讨基于UWB与IMU融合的室内定位系统设计,旨在提高室内定位的精度和稳定性。
针对超宽带(UWB)在室内复杂环境中定位导航精度低,受非视距(NLOS)误差影响严重,且无法提供目标姿态信息的问题,提出一种基于UWB和惯性测量单元(IMU)紧组合的室内定位导航算法.以位置,速度,四元数,加速度计偏差和陀螺仪偏差为状态向量,通过扩展卡尔曼滤波算法融合UWB和IMU测量信息,加速度计偏差校正速度和位置,陀螺仪...
IMU 可以实时提供物体的运动状态信息。UWB 信号穿透力较强,能穿过一定障碍物。IMU 在无外部参考时也能进行定位估算。UWB 定位的准确性依赖于基站的布局和覆盖范围。IMU 成本相对较低,易于普及。 UWB 能实现多目标同时定位。IMU 对于快速运动的物体定位效果有限。UWB 可以与其他定位技术融合,提高定位精度。IMU 的数据...
UWB+IMU融合,精准定位! 🚀 核心思想: 通过结合速度预测和UWB定位数据,利用卡尔曼滤波算法实时优化位置和速度估计,从而提高定位精度,使轨迹更加平滑。 📊 具体步骤如下: 1️⃣ 数据准备 获取两种类型的数据: 速度预测数据:来自惯导或运动模型,包含速度信息 UWB定位数据:实时获取位置 采样时间间隔 dt:每两次...