申请/专利权人：昆明理工大学

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117723056A

主分类号：G01C21/16

分类号：G01C21/16;G01C21/20;G01S17/86

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明涉及定位追踪技术领域，且公开了基于时变因子重定位的UWB‑LiDAR‑IMU组合定位方法，对LiDAR点云数据和UWB基站测距值进行定位解算，并将传感器定位结果统一到同一时间序列和空间坐标系下；对UWB和LiDAR定位点进行定位区域划定，并首先在定位区域中寻找出一次定位点，并将一次定位点作为寻优条件，之后搜寻出最终的二次定位点；利用二次定位点求解出传感器对应的时变因子，以对UWB和LiDAR进行重定位；将重定位得到的定位坐标结果作为交互式多模型‑无迹卡尔曼滤波的量测，IMU测量值作为状态输入，解算出最终的定位结果。本发明所提及方法，经实验验证，相对于单一传感器和IMM_KF算法，无论在视距还是非视距环境下，定位精度均有大幅提升。

主权项：1.基于时变因子重定位的UWB-LiDAR-IMU组合定位方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、在视距非视距环境下的矩形定位区域布置4个UWB基站，获取基站和标签之间的测距值，并解算出车辆定位；S2、在UWB定位环境内利用NDT算法对LiDAR点云数据进行解算，并将LiDAR定位点坐标转换为UWB坐标系下坐标；S3、利用UWB和LiDAR定位坐标在限定定位区域内对车辆进行一次融合定位；S4、计算得到车辆最优二次定位点；S5、将得到的二次定位点作为时变因子的求解条件，求解得到车辆重定位后的定位坐标；S6、将求解得到的车辆重定位坐标作为交互式多模型-无迹卡尔曼滤波的量测信息，IMU测量值作为状态输入，对车辆进行融合定位。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 昆明理工大学 基于时变因子重定位的UWB-LiDAR-IMU组合定位方法

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