【无人机】使用扩展卡尔曼滤波器进行协作-UAV-UGV-定位附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在复杂环境（如城市峡谷、森林、地下矿洞）中，单一无人平台易因 GPS 信号遮挡、传感器噪声干扰导致定位失效。UAV（无人机）凭借高空视角覆盖范围广、移动灵活的优势，与 UGV（无人地面车辆）地面高精度感知能力形成互补，通过多源信息融合实现定位性能跃升，而扩展卡尔曼滤波器（EKF） 作为处理非线性系统状态估计的核心工具，为解决协作定位中的噪声抑制、数据融合难题提供关键技术支撑。

相较于传统单一平台定位，UAV-UGV 协作定位具备三大核心优势：

1. 覆盖互补：UAV 突破地形遮挡，为 UGV 提供全局位置基准；UGV 搭载激光雷达、视觉传感器，为 UAV 补充地面局部特征信息；

1. 精度冗余：多平台、多传感器数据交叉验证，降低单一设备故障导致的定位偏差；

1. 鲁棒性提升：在 GPS 拒止环境中，通过 UAV-UGV 相对测量（如距离、角度）维持定位连续性，避免定位中断。

二、UAV-UGV 协作定位系统建模

（一）系统状态与观测模型构建

协作定位系统以 “UAV 状态 + UGV 状态 + 传感器误差” 为核心，构建非线性状态方程与观测方程，适配 EKF 对非线性系统的处理能力。

（二）关键传感器配置与数据交互

为实现高效协作定位，需明确 UAV 与 UGV 的传感器分工及数据传输协议：

1. UAV 传感器：GPS 模块（定位精度 1-3m）、IMU（采样率 100Hz，测量角速度与加速度）、毫米波雷达（测距范围 0.5-500m，用于 UAV-UGV 相对距离测量）；

1. UGV 传感器：激光雷达（扫描频率 10Hz，构建地面环境点云）、单目相机（帧率 30fps，提取地面特征）、轮速编码器（测量行驶距离，辅助惯性导航）；

1. 数据交互：采用 4G/5G 或 LoRa 无线通信，传输频率 10Hz，确保观测数据实时性，时延控制在 100ms 以内。

三、扩展卡尔曼滤波器（EKF）的协作定位实现流程

EKF 通过 “线性化近似” 处理非线性系统，核心分为预测与更新两大阶段，具体流程如下：

四、应用场景与未来改进方向

（一）典型应用场景

1. 灾后救援：UAV 快速勘察灾区地形，为 UGV 规划救援路径并提供定位引导，实现 “空中侦察 + 地面救援” 协同；

1. 智能巡检：在电力线路、油气管道巡检中，UAV 航拍线路隐患，UGV 近距离检测设备状态，通过协作定位确保巡检轨迹精度；

1. 农业植保：UAV 航拍农田作物长势，UGV 精准喷洒农药，协作定位确保农药喷洒不重复、不遗漏。

（二）未来改进方向

1. 非线性误差抑制：引入无迹卡尔曼滤波（UKF）或粒子滤波（PF），替代 EKF 的一阶线性化近似，进一步降低复杂运动场景下的定位误差；

1. 多平台扩展：将协作定位系统扩展至 “多 UAV + 多 UGV” 集群，通过分布式 EKF 实现大规模集群的协同定位；

1. 动态障碍物适应：融合视觉识别与雷达感知，在 EKF 观测模型中加入障碍物规避约束，提升复杂动态环境下的定位鲁棒性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 时潮,孙飞,梅子杰,等.基于决策树和SVD的INS/GPS/UWB联邦卡尔曼滤波算法[J].无线电工程, 2025(3).

[2] 徐鹏飞.基于UWB和视觉融合传感的无人机自主着陆[D].广东工业大学[2025-09-28].

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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