为进一步提高UWB技术在室内移动机器人定位方面的定位精度与可靠性,设计了一种基于UWB与里程计融合的定位系统。针对UWB测距过程中产生的随机误差问题,采用卡尔曼滤波算法进行抑制。针对UWB非视距误差问题,引入NLOS误差鉴别方法鉴别现场环境,借助里程计航迹推演算法获得机器人定位数据进行补偿。针对里程计定位过程中由于长时间、长距离所产生的累积误差问题,采用UWB高精度的定位数据进行误差矫正。实验结果表明,融合UWB与里程计的定位系统有效地抑制了UWB定位的随机误差与非视距误差,尤其在UWB信号受到障碍物的严重遮挡时,移动机器人仍能获得精确可靠地定位数据。

针对轮式里程计误差随时间累积和UWB数据抖动以及非视距问题导致的粗大误差,提出一种基于卡尔曼滤波的数据融合方法,有望在单片机上实现长时高精度定位。该方法使用里程计对UWB数据进行非视距情况判断,然后使用卡尔曼滤波算法对里程计和UWB数据进行不同信赖度下的融合,再使用融合后的数据对里程计数据进行累计误差修正以提高系统长时间运行的精度和稳定性。仿真和实验结果表明:系统可以检测到UWB的视距状态,同时能对里程计数据进行修正,在具