典型文献
基于室内无人车的UWB和IMU新型融合定位方法
文献摘要：
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(Iner-tial 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 Measurement 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.
文献关键词：
室内无人车定位;超宽带;误差状态卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
陈荆宇;徐琳;黄斌;李路航
作者机构：
武汉理工大学
文献出处：
引用格式：
[1]陈荆宇;徐琳;黄斌;李路航-.基于室内无人车的UWB和IMU新型融合定位方法)[J].工程机械,2022(11):1-7
A类：
Iner,室内无人车定位
B类：
UWB,IMU,融合定位,定位方法,车行,超宽带定位系统,Ultra,Wideband,惯性导航系统,Navigation,System,INS,数据融合,非视距,Non,Line,Sight,NLOS,惯性测量单元,Inertial,Measurement,Unit,误差状态卡尔曼滤波,测位,迭代重加权最小二乘,Iterative,Reweighted,Least,Squares,IRLS,伪距测量,测量值,定位算法
AB值：
0.368911
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