多传感器融合在无人机室内三维定位中的应用

基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)技术,可以解决无人机的室内定位问题,但定位精度还不够高。针对上述情况,提出了基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filtering,UKF)的UWB定位技术和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU),以及光流传感器相融合的内外环室内定位方法,以基于IMU测得的姿态控制为内环,UWB、光流测得的位置控制为外环,利用UWB在视距情况下得到的精确位置信息来修正IMU的累积误差,同时在非视距情况下,用IMU的短时精确位置信息对UWB的定位误差进行补偿,提高定位精度。最后设计了实物仿真平台。实验结果表明,上述室内定位方法实际定位精度小于10 cm,导航误差为0.7%,且能快速地进入稳定状态,满足无人机室内定位的需求,同时极大地改善了原有设备的定位精度。