【UWB-IMU】融合仅具有测距和6轴IMU传感器数据的位置信息研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在室内定位领域，超宽带（UWB）和 6 轴惯性测量单元（IMU）传感器以其独特优势备受关注。UWB 可实现高精度测距，IMU 能实时感知运动状态，但单独使用都存在局限性。将二者数据融合，挖掘仅含测距的 UWB 数据与 6 轴 IMU 数据中的位置信息，成为提升定位精度与可靠性的关键。本文将围绕这一融合技术展开深入研究。

一、UWB 与 6 轴 IMU 传感器特性分析

（一）UWB 传感器特性

UWB 技术基于纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，通过测量信号在基站与标签间的往返时间（ToF）实现高精度测距。其测距精度可达厘米级，信号穿透力强、抗多径干扰能力出色，适用于复杂室内环境。然而，UWB 依赖基站布局，若基站数量不足或分布不合理，会导致定位盲区；且仅依靠测距信息，在无其他辅助时难以直接获取完整的三维位置坐标。

（二）6 轴 IMU 传感器特性

6 轴 IMU 集成三轴加速度计和三轴陀螺仪。加速度计依据牛顿第二定律测量物体在三个正交方向的加速度，陀螺仪利用科里奥利力原理测量物体绕三个正交轴的角速度。它能高频实时输出运动状态信息，自主性强，不依赖外部环境。但传感器存在零偏、噪声等误差，且误差会随时间累积，长时间使用后定位误差显著增大，无法单独满足长时间高精度定位需求。

二、UWB-IMU 数据融合关键技术

（一）时间同步技术

UWB 与 IMU 采样频率不同，数据时间戳不一致会导致融合错误。常用时间同步方法有硬件同步和软件同步。硬件同步通过同步时钟信号实现，精度高但成本高、灵活性差；软件同步利用时间戳插值、外推算法，根据传感器数据的时间关系进行匹配，如线性插值法根据相邻时间戳数据估算缺失时刻数据，实现时间对齐，保障数据融合的时间一致性。

（二）坐标系统一技术

UWB 和 IMU 数据基于不同坐标系，融合前需统一。一般以 UWB 的全局坐标系为基准，通过旋转和平移变换将 IMU 的局部坐标系转换到全局坐标系下。确定旋转矩阵和平移向量是关键，可利用已知特征点在两个坐标系下的坐标关系，通过最小二乘法等优化算法求解转换参数，确保不同传感器数据在同一坐标框架下进行融合处理。

三、UWB-IMU 数据融合算法

（一）卡尔曼滤波（KF）及其扩展算法

卡尔曼滤波是经典的数据融合算法，基于线性系统和高斯噪声假设，通过预测和更新两个步骤，利用系统状态方程和观测方程，对系统状态进行最优估计。在 UWB-IMU 融合中，将 IMU 的加速度和角速度信息作为系统状态方程输入，UWB 测距信息作为观测方程输入，通过卡尔曼滤波迭代更新，融合二者数据。

但实际系统多为非线性，因此出现扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。EKF 通过泰勒级数展开将非线性系统线性化后应用卡尔曼滤波原理；UKF 利用无迹变换选取 Sigma 点集，更准确地近似非线性函数的均值和协方差，在处理 UWB-IMU 融合的非线性问题上，比 EKF 具有更高的精度和稳定性。

（二）粒子滤波（PF）算法

粒子滤波基于蒙特卡洛方法，通过大量随机样本（粒子）表示概率分布。在 UWB-IMU 融合中，每个粒子代表一种可能的位置和运动状态估计，根据 IMU 预测粒子状态，依据 UWB 测距信息计算粒子权重，通过重采样保留权重大的粒子，剔除权重小的粒子，不断更新粒子集，实现对位置信息的准确估计。粒子滤波对非线性、非高斯系统适应性强，能有效处理 UWB 和 IMU 数据中的噪声和不确定性，但计算复杂度高，粒子数量不足时易出现退化现象。