电力作业场景中一种高效的UWB和IMU融合定位算法
Electric Power(2021)
摘要
在电力作业场景等复杂环境中,超宽带(UWB)定位存在非直达情况(NLOS)性能下降严重的问题,利用UWB与惯性测量单元(IMU)融合可以改善定位精度,但IMU的测量存在误差累积,需要精确的UWB测量校正.对NLOS条件进行准确的鉴别和利用有助于定位精度的提升.提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的UWB/IMU融合算法,利用电力作业场合中UWB测量分布性质来判定NLOS条件,并进行误差的缓解,有效提升NLOS条件下的定位精度.由于该算法不需要对环境有先验知识,也不需要进行IMU校正等操作,可用性较好.理论和实验结果表明,该算法的性能优于其他基线系统.
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