基于UWB/IMU融合的室内定位与导航技术研究
文献类型：学位论文
| 作者 | Gao Ouyang
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| 答辩日期 | 2017-05 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 授予地点 | 北京 |
| 导师 | 李学恩 |
| 关键词 | Uwb定位、惯性导航、卡尔曼滤波器、图优化 |
| 英文摘要 | 现如今，室内定位技术在诸如无人机、目标跟踪、虚拟现实/增强实现、扫地机器人、服务机器人、无人驾驶等领域占据越来越重要的地位。准确的位置服务，可以为运动目标提供位姿信息及环境感知能力，引导其完成自动的路径规划。因此，对室内高精度定位技术的研究成为一个重要课题。 室内定位技术存在的技术缺陷在于，单一的定位系统无法达到实际的应用要求，或精度不够、或应用场景受限、或稳定性不足、或因成本昂贵无法普及等。为解决这一技术难题，本论文开展基于UWB(Ultra Wideband，超宽带)测距和惯性导航系统组合定位关键技术研究，并给出定位系统工程实施的一些想法和建议。为了实现多传感器融合算法，本文首先分析了单一定位系统的特征与固有缺陷，然后针对不同应用场景设计状态估计模型，包括多基站(Anchor)下无线定位与惯性导航的卡尔曼滤波算法、单基站与行人航迹推算系统的图优化模型等。下面按章节层次描述： 第一、论证场景内UWB基站部署个数、空间布局对于位置误差的影响，并就实际部署系统给出指导性方法和建议；对于低成本微机电系统的惯性测量单元，提出简单有效的参数标定方法，如静态零偏、随机噪声分析等； 第二、研究基于UWB测距和惯性导航组合定位的卡尔曼滤波模型，并对比可扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波性能，定位系统实现了正确判别无线信号固有的非视距(non-line-of-sight，NLOS)干扰和自适应滤波； 第三、 研究单基站与脚安装(Foot-Mounted)的行人航迹推算系统组合定位关键算法，该算法在最优化的因子图模型下，使用零速率更新和步态分割将惯性导航系统转化为较高精度的里程测量信息，加之UWB测距的位置约束，基本实现二维的位置输出。 |
| 学科主题 | 第一研究方向 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/14725]  |
| 专题 | 毕业生_硕士学位论文 |
| 作者单位 | 中科院自动化所研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | Gao Ouyang. 基于UWB/IMU融合的室内定位与导航技术研究[D]. 北京. 中国科学院研究生院. 2017. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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