.png){kind=icon}
返回
Improved CKF collaborative positioning algorithm between UAVs based on UWB/IMU
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1088/1361-6501/adb1fe.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
针对多无人机（UAVs）之间位置信息解算的挑战以及相对导航精度低的问题，提出了一种基于容积卡尔曼滤波器（CKF）的改进协同定位算法。该算法利用紧耦合方法构建配备超宽带（UWB）和惯性测量单元（IMU）传感器的相对测距模型，以实现自导航信息的校正。采用余弦相似度函数判定观测值的可靠性，并基于每次迭代的创新向量自适应调整观测噪声矩阵，从而优化协同导航的定位轨迹。仿真实验结果表明，改进的CKF协同定位算法显著提升了无人机间的相对定位精度，有效降低了最大相对定位误差，并展现出较强的抗干扰能力。该算法更适合室内多无人机和多传感器协同定位场景。
Keyword:
UAV
cooperative localization
UWB
IMU
improved CKF localization algorithm
期刊
IF:
3.4
论文数:
2.7K
被引数:
2.3W
机构
引用论文
暂无论文信息