【无人地面车】具有扩展卡尔曼滤波器的无人机 地面车辆协同定位附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在智能交通、灾害救援、环境监测等领域，无人机（UAV）与无人地面车辆（UGV）协同作业日益普及。协同定位作为实现高效协同作业的基础，其精度直接影响任务执行效果 。然而，UAV 与 UGV 在运动特性、传感器配置等方面存在差异，且实际环境复杂多变，导致定位过程面临非线性、噪声干扰等问题。扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，EKF）通过对非线性系统进行线性化近似，将卡尔曼滤波理论应用于非线性系统，为解决 UAV 与 UGV 协同定位难题提供了有效途径。本文聚焦于基于 EKF 的 UAV 与 UGV 协同定位方法研究，旨在提升协同定位精度与可靠性。

二、UAV 与 UGV 系统模型构建

三、扩展卡尔曼滤波器原理及应用

四、基于 EKF 的协同定位算法流程

五、仿真结果分析

通过运行上述 Matlab 代码进行仿真，对比 UAV 和 UGV 的估计位置与模拟的真实位置、传感器测量位置。结果显示，基于 EKF 的协同定位方法能有效融合多种传感器数据，相比单一传感器定位，定位精度显著提升。同时，在面对模拟的噪声干扰时，EKF 通过不断更新状态估计，保持了较好的稳定性和收敛性，验证了该方法在 UAV 与 UGV 协同定位中的有效性。

六、结论与展望

本文提出基于扩展卡尔曼滤波器的无人机地面车辆协同定位方法，构建了 UAV 与 UGV 系统模型，详细阐述 EKF 在协同定位中的应用，并给出 Matlab 代码实现。仿真结果表明该方法可提升协同定位精度与稳定性。未来研究可考虑引入更先进的非线性滤波算法、优化传感器配置与数据融合策略，进一步提升在复杂环境下的协同定位性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 程超轶.基于车-车信息动态交互的智能车辆协同定位方法研究[D].长安大学[2025-07-07].

[2] 刘明雍,沈俊元,张加全,等.一种基于无迹卡尔曼滤波的UUV协同定位方法[J].水下无人系统学报, 2011, 19(003):205-208.DOI:10.3969/j.issn.1673-1948.2011.03.010.

[3] 高伟,杨建,刘菊,等.考虑通信延迟的多水面无人艇协同定位算法[J].哈尔滨工程大学学报, 2013.

📣 部分代码

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