基于UWB单基站系统/INS紧组合的智能车定位方法

作者：潘树国; 贾丰硕; 魏建雄; 陈倩倩; 吴鹏博; 蔚保国

来源：中国惯性技术学报, 2023, 31(12): 1196-1202.

DOI：10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2023.12.005

• UWB/INS紧组合
• 单基站
• 标定
• 扩展卡尔曼滤波

针对狭长空间环境下测距组网超宽带（UWB）的定位几何构型较差导致定位精度低的问题，提出了一种基于UWB单基站系统/惯性导航系统（INS）紧组合的智能车定位方法。首先，通过标定UWB单基站系统的距离和角度观测量，提高其数据精度；然后，根据UWB距离和角度观测量建立量测方程，构建UWB单基站系统/INS紧组合的扩展卡尔曼滤波（EKF）模型；最后，利用EKF的位置预测结果计算智能车相对于UWB基站的距离和角度，并与UWB实测数据比较，根据残差大小分辨并剔除包含粗大误差的UWB距离或角度数据。实验结果表明，在狭长实验环境下，所提方法定位精度可达0.343 m，定位均方根误差比测距组网UWB的最小二乘法和泰勒级数展开法分别减小了68.62%和62.80%，比测距测角UWB直接定位算法和测距测角UWB/INS松组合算法分别减小了37.29%和16.34%，能够在狭长空间环境中实现较高精度定位。

• 单位
  中国电子科技集团公司第五十四研究所; 东南大学