基于MATLAB的卡尔曼滤波UWB-IMU组合定位导航

基于MATLAB的卡尔曼滤波UWB-IMU组合定位导航

概述
传感器融合技术在室内定位和导航领域发挥着重要作用。其中，基于Ultra-Wideband（UWB）和惯性测量单元（IMU）的组合定位导航系统具有较高的精度和鲁棒性。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于卡尔曼滤波的UWB-IMU组合定位导航，并提供相应的源代码。

1. 系统建模
   首先，我们需要建立系统模型。UWB传感器可以提供距离或位置的测量值，而IMU可以提供加速度和角速度的数据。通过对传感器数据进行处理和融合，我们可以得到更精确的位置和姿态信息。

2. UWB定位
   UWB传感器通过测量从基站到移动节点的传输时间或相位差来计算距离。我们可以利用已知位置的基站和UWB节点之间的距离关系，通过三角测量方法来计算移动节点的位置。具体的UWB定位算法可以根据实际需求选择，例如最小二乘法（LS）、加权最小二乘法（WLS）等。

在MATLAB中，我们可以使用UWB传感器提供的测量值和基站位置信息，利用适当的算法计算移动节点的位置。

3. IMU导航
   IMU通过测量加速度计和陀螺仪的输出数据来估计物体的加速度和角速度。然后，通过数值积分方法可以得到物体的速度和位移。但是，由于积分误差的累积，单独使用IMU进行导航容易导致漂移问题。

为了解决这个问题，我们需要将IMU的输出进行校正，并与UWB定位结果进行融合。卡尔曼滤波器是一种常用的滤波器，可以有效地融合多个传感器的数据并估计系统状态。

在MATLAB中，我们可以使用IMU传感器提供的加速度计和陀螺仪数据，通过卡尔曼滤波器进行姿态估计和导航。