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...
总结UWB与IMU融合的姿态航向参考系统(AHRS)算法的研究成果,强调融合算法在提高姿态航向估计精度和鲁棒性方面的有效性。 2. 未来研究方向 探索更先进的融合算法,如基于深度学习的融合算法,以进一步提高姿态航向估计的性能。 研究多传感器融合,将UWB和IMU与其他传感器(如摄像头、超声波传感器)进行融合,获取更全面的信息。
本文进一步采用了扩展卡尔曼滤波器（EKF）来融合UWB和IMU的测量信息。EKF特别适用于处理非线性系统，并通过线性化方法对系统模型进行近似处理。3 融合步骤 传感器融合的过程包含以下步骤：首先，初始化卡尔曼滤波器的状态向量和协方差矩阵；接着，依据系统模型对下一时刻的状态向量和协方差矩阵进行预测；然后，利用UWB和I...
摘要 针对超宽带(UWB)定位易受多种噪声和非视距(NLOS)的影响产生定位误差的问题,提出了一种基于UWB与惯性测量单元(IMU)融合的室内动态定位算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法对基于到达角度(AOA)定位方法的位置...展开更多 An indoor dynamic positioning algorithm based on UWB and inertial measurement unit(...
内容提示: 基于无迹卡尔曼滤波的 IMU 和 UWB 融合定位算法研究王春琦 1 , 孔祥琦 2 , 丁晓欢 3 , 卢忠青 4 , 陈常婷 5(1. 国家无线电监测中心成都监测站,成都 610039; 2. 国家无线电监测中心检测中心,北京 100037; 3. 成都飞机(集团)有限责任公司,成都 610091; 4. 深圳大学 电子与信息工程学院,...
数据融合UWBIMU室内复杂环境下,移动机器人精确定位是实现机器人在半结构化场景下工程应用的关键.超宽带(UWB)测距定位是一种当前广泛应用于室内定位的高精度定位技术,最小二乘算法是精确定位的主流算法之一.受非视距(NLOS),多径效应等因素影响,UWB定位在室内定位应用过程中存在定位数据抖动严重的问题,同时最小二乘法...
针对超宽带(UWB)定位易受多种噪声和非视距(NLOS)的影响产生定位误差的问题,提出了一种基于UWB与惯性测量单元(IMU)融合的室内动态定位算法.该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法对基于到达角度(AOA)定位方法的位置信息进行滤波,并与IMU数据进行时间同步,通过相邻时刻UWB位置信息变化速度与IMU所测量标签运动速度对比,实现对NL...
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...
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 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...
【摘要】 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 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...