Drivs av applikationer som Micro Aerial Vehicles (MAVs), förarlösa bilar, etc, lokalisering lösning har blivit en aktiv forskningsämne under det senaste årtiondet. Under de senaste åren har Ultra Wideband (UWB) framträtt som en lovande teknik på grund av dess imponerande prestanda i både inomhus- och utomhuspositionering. Men algoritmer som endast förlitar sig på UWB-sensorn resulterar vanligtvis i hög latens och låg bandbredd, vilket är oönskat i vissa situationer såsom att kontrollera en MAV. För att lindra detta problem föreslås en Extended Kalman Filter (EKF) baserad algoritm för att sammansmälta den Inertial Measurement Unit (IMU) och UWB, som uppnådde 80Hz 3D lokalisering med den avsevärt förbättrade noggrannheten och nästan ingen fördröjning. För att verifiera effektiviteten och tillförlitligheten av den föreslagna metoden, en svärm med 6 MAVs är inställd för att utföra en ljusshow i en inomhus utställningshall.
För att lösa fördröjningen och problemet med låg bandbredd som orsakas av UWB konstant hastighet hypotes, Li et al. REF föreslog en extended Kalman Filter (EKF)-baserad algoritm för säkring av tröghetsmätningsenheten (IMU) och UWB, där EKF:s tillståndsvektor tar hänsyn till accelerationsavvikelsen i tre riktningar.
Accurate 3D Localization for MAV Swarms by UWB and IMU Fusion
{'venue': '2018 IEEE 14th International Conference on Control and Automation (ICCA)', 'journal': '2018 IEEE 14th International Conference on Control and Automation (ICCA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}