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申请/专利权人：青岛慧拓智能机器有限公司
摘要：本发明提供一种基于UMB、IMU及激光雷达的井工矿融合定位方法，包括如下步骤：构建基于IMU的车辆位置和姿态预估模型；构建基于UWB测距的EKF测量融合模型；构建激光雷达点云的匹配定位模型；构建融合定位模型。本发明所述的基于UMB、IMU及激光雷达的井工矿融合定位方法，实现了井下无人驾驶车辆的精确和稳定定位。
主权项：1.一种基于UWB、IMU及激光雷达的井工矿融合定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建基于IMU的车辆位置和姿态预估模型；S2、构建基于UWB测距的EKF测量融合模型；S3、构建激光雷达点云的匹配定位模型；S4、构建基于S1、S2和S3的融合定位模型；所述步骤S4的将进入EKF滤波器的进行融合位置数据、角速度加速度和距离测量信息进行融合，实现UWB、IMU以及激光雷达的组合导航具体过程如下：基于激光雷达位置、航向的组合系统的观测方程为Zlidar＝HlidarX+Vlidar；Zlidar表示的是lidar的观测量，Hlidar表示的是lidar的观测敏感性矩阵，Vlidar表示的是lidar的测量噪声；其中： Hp表示的是lidar的观测敏感性矩阵中的平移矢量部分，Hψ表示的是lidar的观测敏感性矩阵中的旋转矢量部分，RN表示的是子午圈主曲率半径，RE表示的是卯酉圈主曲率半径h表示的是高度信息，L表示的是纬度信息；根据前面构建的UWB观测方程和激光雷达观测方程，计算滤波更新增益矩阵：K＝Pk+1HTHPk+1HT+R-1，K表示的是卡尔曼增益矩阵，P表示的是卡尔曼协方差矩阵，H表示的是观测敏感性矩阵，R表示的是噪声矩阵，Z表示的是观测信息，y表示的是输出向量，即预测结果；对滤波器状态变量进行更新：xk+1＝xk+1|k+KZk+1-yk+1；对滤波器协方差进行更新：Pk+1＝Pk+1|k-KHPk+1|k；根据S1的IMU状态方程，S2的UWB观测方程和所述激光雷达观测方程，得到融合模型。
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百度查询： 青岛慧拓智能机器有限公司 一种基于UWB、IMU及激光雷达的井工矿融合定位方法
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