典型文献
多传感器融合在无人机室内三维定位中的应用
文献摘要：
基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)技术,可以解决无人机的室内定位问题,但定位精度还不够高.针对上述情况,提出了基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filtering,UKF)的UWB定位技术和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU),以及光流传感器相融合的内外环室内定位方法,以基于IMU测得的姿态控制为内环,UWB、光流测得的位置控制为外环,利用UWB在视距情况下得到的精确位置信息来修正IMU的累积误差,同时在非视距情况下,用IMU的短时精确位置信息对UWB的定位误差进行补偿,提高定位精度.最后设计了实物仿真平台.实验结果表明,上述室内定位方法实际定位精度小于10 cm,导航误差为0.7％,且能快速地进入稳定状态,满足无人机室内定位的需求,同时极大地改善了原有设备的定位精度.
文献关键词：
超宽带;惯性测量单元;无迹卡尔曼滤波;数据融合;室内三维定位
中图分类号：
作者姓名：
陈博;李擎
作者机构：
北京信息科技大学自动化学院智能控制研究所,北京 100192;北京信息科技大学高动态导航实验室,北京 100192
文献出处：
引用格式：
[1]陈博;李擎-.多传感器融合在无人机室内三维定位中的应用)[J].传感器世界,2022(03):27-36
A类：
B类：
多传感器融合,室内三维定位,超宽带,Ultra,Wide,Band,UWB,决无,室内定位,定位问题,定位精度,上述情况,无迹卡尔曼滤波,Unscented,Kalman,Filtering,UKF,定位技术,惯性测量单元,Inertial,Measurement,Unit,IMU,光流传感器,定位方法,姿态控制,位置控制,下得,位置信息,累积误差,非视距,定位误差,仿真平台,稳定状态,数据融合
AB值：
0.355951
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