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基于UWB和IMU融合的微型飞行器群三维精确定位
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2022-02-01
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-在微型飞行器(MAV)、无驾驶汽车等应用的推动下,定位解决方案在过去十年中已成为一个活跃的研究课题。近年来,超宽带(UWB)因其在室内和室外定位方面令人印象深刻的性能而成为一种有前途的技术。但是,仅依赖UWB传感器的算法通常会导致高延迟和低带宽,这在某些情况下是不可取的,例如控制MAV。 为了缓解这个问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的算法来融合惯性测量单元(IMU)和超宽带,实现了80Hz的三维定位,大大提高了定位精度,几乎没有延迟。为了验证所提出方法的有效性和可靠性,建立了一个由6台微型飞行器组成的集群,在室内展厅进行灯光展示。用VICON系统进行的实验证明,该方法的稳定性和准确性明显优于vanilla EKF。更重要的是,定位算法的延迟几乎被消除,而普通EKF具有不可接受的估计延迟。此外,利用本文提出的定位算法,在室内展厅进行了多微型飞行器灯光展示。
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基于UWB和IMU融合的微型飞行器群三维精确定位 (231个子文件)
rcm.c 25KB
rn.c 17KB
rcmIf.c 16KB
helper.c 7KB
uwb_node.cpp 38KB
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anchor_calibration.cpp 18KB
slam_abstract.cpp 12KB
uwb_node.cpp 11KB
basic_function.cpp 6KB
uwb_localization.cpp 5KB
uwb_loc_init.cpp 3KB
pp_abstract.cpp 2KB
thread_slam.cpp 1KB
slam_pp_node.cpp 1KB
time_domain_node.cpp 1KB
thread_pp.cpp 873B
uwb_calibration_node.cpp 501B
thread_mapping.cpp 432B
simple_planner.cpp 175B
mapping_abstract.cpp 64B
basic_functions.cpp 37B
basic_functions.cpp 31B
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