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申请/专利权人：江苏师范大学
摘要：本发明涉及一种基于环境判断的UWBIMU融合定位方法，包括以下步骤：（1）采集UWB与IMU的数据信息，包括UWB的位置信息与IMU的位置信息、速度信息、姿态信息；（2）使用粒子群优化算法，对根据UWB解算的位置坐标，进行优化；（3）将优化后的坐标信息与IMU捷联惯导系统推算的载体状态信息进行融合，引入自适应因子实时更新噪声矩阵，并增加阈值判断当前环境信息，实现对传统UKF融合定位算法的改进，提高定位系统在不同噪声环境下的定位精度。
主权项：1.一种基于环境判断的UWBIMU融合定位方法，其特征在于，包括：步骤1：建立由一个主基站和三个副基站构成的四个UWB基站的观测模型，并利用最小二乘法，先获取UWB标签在k时刻下的位置坐标x0,k,y0,k；步骤2：建立粒子群优化模型，对获取的UWB位置坐标进行优化处理，并得到优化坐标x1,k,y1,k，在得到优化坐标后，求解坐标与每个UWB基站的距离di,ki＝4，为后续融合定位算法所使用；步骤3：建立IMU运动状态模型Xk，包括有载体在平面坐标系下的位置与速度信息；模型数据来源加速计测量的x-y-z三轴加速度、陀螺仪测量的x-y-z三轴角速度，根据IMU输出的加速度与角速度信息，可对输出的载体状态信息进行坐标系转换与积分变换，从而求解出下一时刻载体的位置与速度推算结果；步骤4：将步骤2中获得的di,k与步骤3的Xk进行紧组合下的IAUKF算法融合，该算法步骤包括：1sigma点采样；2计算权值；3预测值更新；4噪声矩阵计算；5状态更新。其中相比较于传统UKF算法，IAUKF对步骤4与5做出改进，建立自适应噪声估计器估计噪声矩阵，添加自适应系数与阈值，使定位系统可判断当前噪声对环境的影响程度，并作出不同抑制反应。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏师范大学 一种基于环境判断的UWB/IMU融合定位方法
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