基于改进MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法

廖天睿; 吴向东; 赵林惠; 金晓明; 贾之阳; 戴亚平

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)05-0127-04

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基于改进MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于改进MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法
- 基于改进MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法
- 传感器与微系统 2022年第5期页码：127-130
- 作者机构：
  
  北京联合大学机器人学院 2. 北京理工大学自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)05-0127-04
  中图分类号： TN925;TN967.2
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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廖天睿, 吴向东, 赵林惠, 等. 基于改进MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(5):127-130.

基于改进MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法[J]. 2022, (5): 127-130.
廖天睿, 吴向东, 赵林惠, 等. 基于改进MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(5):127-130. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)05-0127-04.

基于改进MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法[J]. 2022, (5): 127-130. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)05-0127-04.

摘要

针对最大相关熵卡尔曼滤波（MCKF）难以处理室内组合定位系统中非高斯噪声的问题，提出了一种基于改进最大相关熵卡尔曼滤波（I-MCKF）融合方法的UWB/IMU室内组合定位算法。首先，利用新息对观测噪声协方差矩阵进行动态修正，以解决MCKF在被多种噪声干扰时难以准确估计观测噪声协方差矩阵的问题。然后，将修正后的观测噪声协方差矩阵引入MCKF中，以改善MCKF处理非高斯噪声的性能。最后，构建了基于I-MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法，以实现室内高精度实时定位。室内动态定位实验的结果表明：基于I-MCKF的组合定位算法可有效抑制室内复杂环境与误差累积对定位结果的影响，相较于MCKF组合定位算法具有更高的定位精度。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于激光雷达的巡检机器人控制与定位 [J]. 王鹏程,徐世许,耿延龙,张志勇. 传感器与微系统 . 2022(01)

卡尔曼滤波结合神经网络在MEMS传感器上的应用 [J]. 禹忠,黄一超,郭畅. 传感器与微系统 . 2021(11)

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