融合UWB和IMU数据的新型室内定位算法

作者：周军; 魏国亮; 田昕; 王甘楠

来源：小型微型计算机系统, 2021, 42(08): 1741-1746.

• 室内定位
• 卡尔曼滤波
• 概率分布曲线
• 非视距

针对室内定位中的非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)现象,提出一个新型算法进行识别,同时有效缓解其影响.主要通过超宽带(Ultra-Wideband,UWB)定位系统与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的信息修正非视距误差,获得较高的定位精度.首先,在离线阶段获得不同障碍物下的NLOS误差概率分布曲线;其次,利用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的预测位置及NLOS误差概率曲线修正测量距离;最后,利用卡尔曼滤波(Kalman Filtering,KF)融合步行者航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)的INS位置和经过改进最小二乘法(Least Square,LS)处理后UWB定位系统的位置,并更新NLOS误差获得更准确的位置估计.通过仿真和实验证实了提出的定位算法可以有效缓解NLOS误差,提升定位性能,实现在NLOS影响下的高精度定位.

• 单位
  上海理工大学