[发明专利]基于IMU和UWB融合的室内定位导航系统

说明书

本发明本发明涉及室内定位导航领域，公开了一种基于IMU和UWB融合的室内定位导航系统。该基于IMU和UWB融合的室内定位导航系统包括IMU传感器、IMU位置计算单元、UWB传感器、UWB位置计算单元、融合位置计算单元，采用融合定位算法，将IMU和UWB相互结合，IMU得到的数据作为卡尔曼滤波的先验信息，UWB得到的数据作为卡尔曼滤波的观测信息，利用各自表现出的优点，可以有效地提高系统的定位导航精度，利用少量的观测站即可实现目标的高精度室内定位导航，实现其在高精度室内定位导航场景需求中的应用。

技术领域

本发明涉及室内定位导航领域，尤其涉及一种基于IMU和UWB融合的室内定位导航系统。

背景技术

惯性导航系统(INS，Inertial Navigation System)基于运动学和牛顿经典力学，核心部分是利用惯性测量单元(IMU，Inertial Measurement Unit)，包括一系列传感器和微型控制器单元(MCU，Micro Controller Unit)。通过惯性传感器来获取载体的姿态信息和运动特性，如加速度、角速度和角度信息等，无需任何参考基站节点，可以通过数学积分直接计算载体的坐标位置。由于其成本低、精度高、环境影响小等特点，在飞行器、车辆、行人等移动物体定位场景中得到了广泛的应用，但其累积误差随时间增加而增大，因此对传感器误差的分析与校正是提高惯性导航性能的关键之一。

近年来，各研究机构对基于UWB的室内定位技术进行了多方面的研究，包括信道模型、多径分量估计和定位精度的理论下限。超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)信号是一种利用纳秒非正弦窄脉冲信号传输数据的通信技术。基于UWB的测距技术由于其脉冲间隔短，具有时间分辨率高的特征，因此可以达到厘米级别的测距精度。此外，UWB信号对多径效应具有良好的鲁棒性和穿透能力，在障碍物密集的室内无线定位场景中具有很大的优势。由于UWB技术在测距中的优异性能，它主要应用于基于测距的室内定位算法中。非测距定位算法定位精度不高，观测站需要集中部署。同样，测距或角度定位算法也取决于传感器的测量精度。

但是，在室内定位时，当室内的GNSS信号较弱或没有GNSS信号的环境下，目标无法完成定位导航功能或定位导航功能受到限制，不能实现对目标的精确定位导航。

发明内容

本发明主要目的在于，提供一种基于IMU和UWB融合的室内定位导航系统，旨在解决现有技术中室内的GNSS信号较弱或没有GNSS信号的环境下，目标无法完成定位导航功能或定位导航功能受到限制的技术问题。

本发明是通过如下技术方案实现的：

一种基于IMU和UWB融合的室内定位导航系统，包括IMU传感器、IMU位置计算单元、UWB传感器、UWB位置计算单元、融合位置计算单元；

所述IMU传感器安装于目标上，用于检测目标的三轴加速度和三轴角速度，并将所述三轴加速度和三轴角速度发送给所述IMU位置计算单元；

所述IMU位置计算单元根据所述三轴加速度和三轴角速度对目标进行定位，得到目标的第一定位数据；

所述UWB传感器包括固定在目标上的未知节点和固定在空间已知位置上的四个基准基站节点，用于检测所述未知节点与所述四个基准基站节点之间的相对位置关系数据，并将所述相对位置关系数据发送到所述UWB位置计算单元；

所述UWB位置计算单元根据所述相对位置关系对所述目标进行定位，得到目标的第二定位数据；

所述融合位置计算单元对所述IMU位置计算单元和所述UWB位置计算单元的数据进行卡尔曼滤波融合，得到最终的目标定位数据。

进一步地，所述卡尔曼滤波融合为基于观测距离的扩展卡尔曼滤波融合，包括：

初始化: