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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。
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