文献类型：期刊文章

作　　者：黄俊杰[1,2] 李海滨[2] 贾翠玲[2]

HUANG Junjie;LI Haibin;JIA Cuiling(School of Materials Science and Engineering,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot Inner Mongolia 010051,China;Engineering Training and Teaching Department,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot Inner Mongolia 010051,China)

机构地区：[1]内蒙古工业大学材料科学与工程学院,内蒙古呼和浩特010051 [2]内蒙古工业大学工程训练教学部,内蒙古呼和浩特010051

出　　处：《机床与液压》

基　　金：国家自然科学基金地区科学基金项目(11962021);内蒙古工业大学校级大学生创新实验计划资助项目(2020303007)。

年　　份：2022

卷　　号：50

期　　号：14

起止页码：119-125

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对轮式里程计误差随时间累积和UWB数据抖动以及非视距问题导致的粗大误差,提出一种基于卡尔曼滤波的数据融合方法,有望在单片机上实现长时高精度定位。该方法使用里程计对UWB数据进行非视距情况判断,然后使用卡尔曼滤波算法对里程计和UWB数据进行不同信赖度下的融合,再使用融合后的数据对里程计数据进行累计误差修正以提高系统长时间运行的精度和稳定性。仿真和实验结果表明:系统可以检测到UWB的视距状态,同时能对里程计数据进行修正,在具有非视距的环境下,融合后的数据较只用UWB数据的稳定性提高了90.5%,精度提高了59.2%,实现了长时间高精度可靠定位。

关 键 词：室内定位  超宽带 非视距 轮式里程计  卡尔曼滤波

分 类 号：TP212] TP242]