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申请/专利权人：江苏理工学院
摘要：本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的多源传感器无人机室内外定位方法，步骤1，确定无人机状态向量，获取定位源量测数据，步骤2，基于扩维理论的迭代容积卡尔曼滤波算法，根据无人机大地坐标系下的速度信息、定位数据，结合GPS定位、UWB定位的定位数据，进行迭代运算，获得定位结果；步骤3，根据步骤2获得定位结果，将GPS定位坐标信息中以经纬度为单位的GPS坐标转化为以米为单位的GPS坐标；利用不同定位技术，建立机体坐标系，再使用融合切换，通过基于扩维理论的迭代容积卡尔曼滤波算法对融合后的信息进行过滤，最终得到定位信息，实现对无人机的高精度、高稳定性定位。
主权项：1.一种基于卡尔曼滤波的多源传感器无人机室内外定位方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1，确定无人机状态向量，获取定位源量测数据；将无人机的高精度定位信息定义为p，v，q，式中p＝[xyz]T为无人机在大地坐标系中的位置坐标，v＝[vxvyvz]T为无人机大地坐标系中的速度信息，q为表述无人机姿态信息的四元数参数；考虑室内外定位导航过程当中有多个定位源数据，因此将无人机状态模型向量定义为： 式中，pe＝[xeyeze]T为以无人机起飞点为无人机坐标系的原点，通过惯性导航系统SINS定位源获取无人机在机体坐标系下的位置坐标，pe根据加速度计二次积分获取，会受到温度、震动等影响导致得到的数据不准确，长期积累会使得误差越来越大，并通过卡尔曼滤波进行修正；为SINS定位源获取的无人机速度信息；ba，bg分别表示加速度计和陀螺仪的偏置向量； 为采用GPS定位获取无人机在大地坐标系中的GPS经纬度坐标；puwb＝[xuwbyuwbzuwb]T为采用UWB定位获取无人机在大地坐标系中的UWB坐标；Ngps和Nuwb分别为GPS和UWB定位源中的测量噪音；步骤2，基于扩维理论的迭代容积卡尔曼滤波算法，根据无人机大地坐标系下的速度信息、定位数据，结合GPS定位、UWB定位的定位数据，进行迭代运算，获得定位结果；步骤3，根据步骤2获得定位结果，将GPS定位坐标信息中以经纬度为单位的的转化为以米为单位的的GPS坐标。
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百度查询： 江苏理工学院 一种基于卡尔曼滤波的多源传感器无人机室内外定位方法
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