基于室内无人车的UWB和IMU新型融合定位方法

作者：陈荆宇; 徐琳; 黄斌; 李路航

来源：工程机械, 2022, 53(11): 1-8.

• 室内无人车定位
• 超宽带
• 误差状态卡尔曼滤波

|为提高室内无人车行驶精度和准确性,提出一种超宽带定位系统(Ultra-Wideband,UWB)与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)数据融合的新型定位方法。该方法针对UWB定位中常见的非视距(Non Line of Sight,NLOS)误差,引入了惯性测量单元(Inertial Measure ment Unit,IMU),在常用的误差状态卡尔曼滤波的基础上,利用IMU的预测位置与UWB系统的伪距判断是否发生NLOS误差,通过迭代重加权最小二乘(Iterative Reweighted Least Squares,IRLS)处理UWB系统的伪距测量值,再由观测环节计算出最终位置,达到减少NLOS误差的目的。通过试验证实新型融合定位算法相较于传统的UWB和IMU数据融合定位方法降低了26.48%的最大NLOS误差。

• 单位
  武汉理工大学