基于卡尔曼滤波的UWB-IMU组合定位导航

基于卡尔曼滤波的UWB-IMU组合定位导航

航位推算（Dead Reckoning）技术是通过测量物体初始状态和加速度计、陀螺仪等传感器数据，计算出物体在所处环境中运动轨迹的一种方法。常用的Dead Reckoning技术有惯性测量单元（IMU）和超宽带（UWB）。因为UWB具有信号穿透能力，可以在建筑物内部进行精准的位置定位。因此，在使用IMU的同时结合UWB进行组合定位导航，可以提高系统的精度。

为了解决UWB-IMU组合导航中IMU数据误差对定位精度的影响，本文使用了卡尔曼滤波进行数据融合。卡尔曼滤波是一种用来估计系统状态的方法，其算法能够有效的处理含有噪声的传感器数据。卡尔曼滤波模型分为预测和更新两步。其中，预测通过已知的运动方程预测下一时刻的状态；而更新则通过测量方程把传感器测量的数据融入到预测中。

本文提供了基于MATLAB实现卡尔曼滤波的UWB-IMU组合定位导航代码。在实现本代码前，需要先准备好UWB和IMU硬件，并对其进行校准和数据处理。

代码如下：

% 基于卡尔曼滤波的UWB-IMU组合定位导航
% 必要的参数设置
dt = 0.01;          % 时间步长
T <