為了提高超寬帶（UWB）與慣性測量單元（IMU）融合定位算法的定位精度,提出了一種基于改進自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合的粒子濾波定位算法。首先利用自適應(yīng)最優(yōu)加權(quán)融合算法中最小方差估計理論,對粒子濾波中粒子分布權(quán)重進行調(diào)整;利用閾值限制所求觀測方差,避免了因?qū)嶋H環(huán)境導致觀測方差發(fā)散;利用觀測噪聲協(xié)方差和測量值,在粒子濾波后RMSE限制區(qū)間求得各傳感器最優(yōu)加權(quán)因子,避免因傳感器信號弱或丟失產(chǎn)生的算法發(fā)散問題。最后,進行了UWB與IMU融合定位的對比實驗。實驗結(jié)果表明:該算法在滿足實時性跟蹤的要求下,能有效提高車輛導航定位精度,通過與擴展卡爾曼融合算法相比,其定位精度提高了15%以上。 

【文章來源】：科學技術(shù)與工程. 2020,20(30)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

不同觀測方差下的狀態(tài)估計誤差標準差

采用超寬帶(UWB)和慣性測量單元(IMU)進行組合定位導航研究。UWB傳感器的主要定位模塊是Decawave公司于2012年推出的DWM1000模塊,如圖2所示。由于DWM1000模塊抗多徑衰落能力強、支持高數(shù)據(jù)速率通信、功耗低等優(yōu)點,在UWB定位領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。選用的IMU模塊為維特智能公司生產(chǎn)的JY901姿態(tài)角度傳感器,如圖3所示。該傳感器模塊集成高精度陀螺儀、加速度計、地磁場傳感器,采用高性能的微處理器和先進的動力學解算與卡爾曼動態(tài)濾波算法,能夠快速求解出模塊當前實時的運動姿態(tài)。圖3 IMU定位模塊

表1 第一組實驗10次仿真所統(tǒng)計的融合精度Table 1 The fusion accuracy of the first group was calculated by 10 simulations 實驗次數(shù) X方向/cm Y方向/cm RMSE/cm 1 7.369 4.779 9.570 2 7.416 4.985 9.722 3 7.361 4.987 9.691 4 7.337 4.967 9.650 5 7.378 4.966 9.570 6 7.370 4.941 9.621 7 7.421 4.891 9.653 8 7.322 4.871 9.582 9 7.382 5.017 9.721 10 7.417 4.900 9.683 均值 7.377 4.930 9.646圖5 實驗所得RMSE曲線

【參考文獻】：
期刊論文
[1]室內(nèi)無線定位原理與技術(shù)研究綜述[J]. 楊超超,陳建輝,劉德亮,郭希維,方正.  戰(zhàn)術(shù)導彈技術(shù). 2019(06)
[2]基于慣性傳感器數(shù)據(jù)融合的管線三維可視化[J]. 李瑞通,趙慶生,王旭平.  科學技術(shù)與工程. 2018(34)
[3]一種快速高精度GPS組合定位方法研究[J]. 王迪,陳光武,楊廳.  鐵道學報. 2017(02)
[4]超寬帶無線定位系統(tǒng)及算法研究[J]. 孫楊,戴亞文.  科學技術(shù)與工程. 2016(31)
[5]多傳感器測量中的方差估計[J]. 仲崇權(quán),董西路,張立勇,曹陽.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2003(04)



本文編號：3531958