【摘 要】
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室内场景下精确位置信息的获取是物联网时代的一个重要因素,如智能制造与智能家居,对低成本、高精度的室内定位和导航技术提出新挑战与高要求。由于在复杂的室内环境下,单一的传感器无法满足定位需求。所以,本文深入研究了以超宽带（Ultra-Wide Band,UWB）技术为核心、以惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）为辅助的室内定位技术。首先,根据应用场景对定位方案提出
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室内场景下精确位置信息的获取是物联网时代的一个重要因素,如智能制造与智能家居,对低成本、高精度的室内定位和导航技术提出新挑战与高要求。由于在复杂的室内环境下,单一的传感器无法满足定位需求。所以,本文深入研究了以超宽带（Ultra-Wide Band,UWB）技术为核心、以惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）为辅助的室内定位技术。首先,根据应用场景对定位方案提出需求分析,以此开展方案设计。UWB具备抗干扰能力强,高多径分辨率等优点,但在非视距条件下可能导致定位结果不稳定。IMU可以在短时间内提供较为精确的位置解算信息,但由于传感器存在测量误差以及累积效应,其定位和导航误差随着时间推移而迅速增加。其次,分析了UWB和IMU两类传感器的定位原理及误差因素,基于此详细推导了两者的定位算法,采用不同的数据分析方法,对它们进行数据处理,并分析了UWB在非视距情况下的信号处理算法,其中深度学习方法有良好的表现效果。接着,选择了卡尔曼滤波作为核心算法,对UWB/IMU进行了紧组合定位。引入了图优化理论,采用g2o解算器,对传感器数据进行后处理,从而提高整体定位精度。此外为节约计算资源,探讨自适应抗差理论在非视距条件下UWB的定位效果。最后,在实际现场的测试结果表明,本文验证了UWB定位在视距情况下的定位精度,99%以上的定位点误差保持在6cm以内。在非视距情况下,UWB/IMU融合算法的精度较高,组合定位和图优化两种方法能够将误差保持在14cm以内。针对室内移动喷涂以及AGV快速移动等场景能够满足其日常需求。
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