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作者：姚露;聂晓根;黄汉阳;赵毅;
单位：福州大学先进制造学院;福州大学机械工程及自动化学院;
摘要：为提高UWB定位技术在复杂环境工作时的定位精度，提出基于无迹卡尔曼滤波（UKF）算法的UWB/IMU信息融合方法。分别利用UWB定位技术和IMU惯性测量技术解算出机器人的位置信息，采用UKF算法对位置信息数据进行融合，得到机器人的最终位置信息，分别应用MATLAB仿真软件和构建的实验平台进行仿真和试验。MATLAB仿真结果表明，UWB定位误差在±1 m之间且波动较大，而UWB/IMU融合定位的误差在±0.25 m以内，基本稳定在±0.2 m；根据实验，在动态定位过程中，采用基于UKF算法的组合定位方法得到的数据误差稳定在4～8 cm之间，而仅采用UWB定位得到的数据误差波动较大，最大达到17 cm，表明采用组合定位的数据误差较小，可以达到厘米级精度，数据稳定。
关键词：定位精度;;无迹卡尔曼滤波算法;;信息融合;;MATLAB仿真
基金资助：高效产学合作重大项目（2022H6017）
