CN116086448A - 基于uwb、imu、gnss融合的无人设备多场景无缝定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法,涉及无人驾驶定位导航技术领域,对于室外环境,无人设备直接采用组合式定位方式Ⅰ;对于室内环境,无人设备直接采用组合式定位方式Ⅱ;对于室内外的中间过渡区域,通过引入权重因子对定位数据进行修正,以基于修正结果对无人设备当前的定位方式进行切换,完成多场景转换过程中的无缝定位。本发明提供一种基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法,因集成了两种定位模式的导航方法,故在室内外环境的变化时,可根据卫星数量,基站数量,信号强度等信息自适应切换选择定位模式,进而提供准确、连续的导航方案,有定位效果好、***稳定、性价比高等优点。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶定位导航技术领域。更具体地说,本发明涉及一种基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法。
背景技术
随着科学技术的不断发展和移动机器人涉及领域的逐渐扩展,对既能实现室内定位也能实现室外定位机器人的需求日趋强烈。为了实现无人设备室内外环境下定位的连续性和稳定性,使其能够实现无缝精准定位衔接,无缝定位技术应运而生。目前,GNSS(GlobalNavigation Satellite System)已经可以提供实时且稳定的全球定位导航服务。然而在超市、医院、图书馆、火车站、地下车库、机场大厅、地下室等众多类似室内环境或高大建筑密集的街区,卫星信号严重衰减,即卫星导航***欠缺室内定位能力,不能满足公共需求,存在“最后一公里”瓶颈。由此也催生了诸多室内定位技术,比如无线局域网技术(WirelessLocal AreaNetwork,WLAN)、蓝牙技术、射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)、紫蜂无线通信技术(ZigBee)、超宽带无线电定位技术(Ultra Wide Band,UWB)等。然而大多数无人设备在实际生活中的定位应用时,往往不会拘泥于单一的室内或室外场景,我们需要它移动于多种不同的室内外场景。
而现有技术中也有一些方案来实现无人设备室内外的定位,如申请号为201910196306.1的基于GNSS、UWB、IMU、激光雷达、码盘的室外巡逻机器人多环境联合定位方法,其存在的问题在于:没有对室内外场景环境做详细分析,根据不同环境特征选取不同定位技术,尤其是室内外过渡区域存在的定位稳定性和高精度问题没有得到解决,达不到真正意义上的无缝定位。
申请号为202210634851.6的一种室内室外无缝结合定位方法及***,其存在的问题在于:采用蓝牙信标进行蓝牙定位的方法并不能达到无人设备所需要的精度和响应速度,并且对提及的多种定位组合方式的切换融合方法没有阐述具体。
以及申请号为202210937145.9的基于室内停车场定位***的停车与寻车方法,其存在的问题在于:仅在室内停车场环境下使用多传感器融合定位使得定位精度达到厘米级,而在室外环境下的GNSS/IMU的组合定位精度不满足无人设备的使用,且对于室内外交互区域的定位切换没有具体阐述。
由此可知,现有技术中,无人(驾驶)设备存的普遍问题在于其定位精度只能到分米级别,不能做到厘米级别的定位,并不能满足无人(驾驶)设备对定位精度的基本要求。并且对于无人(驾驶)设备处于室内外交互场景下所存在的无缝定位信息不准确、不稳定等问题没有一个较好的解决方案。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷,并提供至少后面将说明的优点。
为了实现本发明的这些目的和其它优点,提供了一种基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法,对于室外环境,无人设备直接采用全球导航卫星***GNSS与惯性测量单元IMU进行数据融合构成的组合式定位方式Ⅰ;
对于室内环境,无人设备直接采用超宽带UWB技术与IMU进行数据融合构成的组合式定位方式Ⅱ;
对于室内外的中间过渡区域,通过引入权重因子对GNSS和UWB的定位数据进行修正,以基于修正结果对无人设备当前的定位方式进行切换,完成多场景转换过程中的无缝定位。
优选的是,所述切换的过程被配置为包括:
S1,在无人设备的定位***初始化后,将无人设备接收到的GNSS的卫星数量G、UWB的基站数量U与无人设备中预设的阈值N进行比较,若G≥N且U<N时,则判定无人设备在室外环境区域,进入步骤S2;
若G<N且U≥N时,则判定无人设备在室内环境区域,进入步骤S3;
若G≥N且U≥N时,则判定无人设备位于室内外的中间过渡区域,进入步骤S4;否则,重新对定位***进行初始化;
S2,无人设备采用组合式定位方式Ⅰ进行设备定位;
S3,无人设备采用组合式定位方式Ⅱ进行设备定位;
S4,无人设备将组合式定位方式Ⅰ、组合式定位方式Ⅱ输出的定位数据作为无人设备中主滤波器的输入信息,无人设备基于主滤波器收到的输入信息个数,以确定是否启动中间过渡区域的定位方式判决程序。
优选的是,在S4中,当主滤波器收到的输入信息个数为两个时,则认定无人设备当前处于中间过渡区域,无人设备启动定位方式判决程序,所述判决程序的判决流程被配置为包括:
基于GNSS定位模块中RTK差分接收机所获取到的GNSS的信号强度
R g 、UWB定位模块中定位标签所获取到的UWB信号强度
R u ,在主滤波器中采用权重因子
w对各信号强度值进行修正,并基于修改结果选择对应的定位方式。
优选的是,所述修正是采用如下公式,利用权重因子对
R g
、R u 做加权平均计算:
R=wR
g
+(1-w)R
u
其中,
w为权重因子,
R为加权平均修正后的信号强度;
设Rn为预设的信号强度判断阈值,在R≥Rn时,无人设备采用组合式方式Ⅰ进行设备定位,否则选择组合式定位方式Ⅱ进行设备定位。
优选的是,在S2中,无人设备采用组合式定位方式Ⅰ的过程中被配置为包括:
S20,无人设备通过UWB定位模块的UWB标签和基站进行移动标签位置计算,以获得无人设备当前的绝对定位信息;
S21,无人设备通过IMU定位模块进行姿态、速度、位置计算,以获取当前无人设备的位姿变化信息Ⅰ;
S22,将S20中得到的绝对定位信息与S21中得到的位姿变化信息Ⅰ作为扩展卡尔曼滤波器Ⅰ的输入,以得到实际的室内位置信息。
优选的是,在S3中,无人设备采用组合式定位方式Ⅱ的过程中被配置为包括:
S30,无人设备通过GNSS定位模块的RTK差分接收机,采用双天线进行定向计算,获取无人***的姿态信息和位置信息;
S31,无人设备通过IMU定位模块进行姿态、速度、位置计算,以获取当前无人设备的位姿变化信息Ⅱ;
S32,将S30中得到的姿态信息和位置信息与S31中得到的位姿变化信息Ⅱ作为扩展卡尔曼滤波器Ⅱ的输入,以得到实际的室外位置信息。
本发明至少包括以下有益效果:其一,本发明在室外环境下,GNSS+IMU组合导航定位***可以很大程度上校正GNSS量测值和IMU产生的累积误差定位问题;在室内环境下,用精度更高,更稳定的UWB定位设备代替了其余的室内定位设备,解决室内由于检测不到GNSS信号而引起的定位信息丢失的问题,同时全程结合IMU的相对定位信息,与UWB定位设备互相弥补了各自单传感器引起的误差问题,信息不稳定等问题,使得无人设备的定位精度可以达到厘米级。
其二,本发明应用在无人设备的高精度定位上时,因其集成民两种定位模式的导航方法,可以在室内外环境的变化时,根据卫星数量,基站数量,信号强度(RSSI)等信息自适应切换选择定位模式,提供准确、连续的导航方案,为无人车提供稳定准确的室内外无缝定位服务,具有定位效果好、***稳定、性价比高等优点。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现,部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明的室内外区域划分示意图;
图2为本发明的***的总体定位技术原理框图;
图3为本发明的室内定位技术原理框图;
图4为本发明的室外定位技术原理框图;
图5为本发明的***切换流程示意图;
图6为采用双边双向测距的时间差示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明,以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
本发明主要针对室内外无缝定位现存的定位精度低,稳定性差,流畅性差等问题,提供一种基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝精准定位方法,本发明在室外环境下采用GNSS对无人设备进行定位实现,在此基础上与IMU进行数据融合,构成GNSS+IMU组合导航定位***(也称为组合式定位方式Ⅰ);在室内环境下采用UWB技术实现室内定位,以此弥补GNSS在室内基站信号丢失导致的定位信息不稳定问题,同样引入IMU传感器的数据与UWB进行融合完成室内高精度定位,构成室内UWB+IMU组合导航定位***(也称为组合式定位方式Ⅱ)。利用GNSS的卫星数量(也称为卫星数目),UWB基站数量(也称为基站数目)及预先设定的定位信号的强度(RSSI)判断阈值N,进行室内外的中间过渡区域(遮挡环境)判断以及组合定位方式的转换,可以有效解决因室内外定位***相互干涉而引起的室内外场景判断错误,导致定位***不够稳定,定位信号丢失和定位精度下降的情况。
本发明的技术方案为一种基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备无缝精准定位方案,包括以下步骤:
S1、假设该无人设备的起始点为室内环境,打开通讯***读取GNSS卫星数目,UWB基站数目及定位信号的强度判断阈值。根据预设的判断条件(判断条件与后续的选择哪种定位模式的判断方法一致)做判定,若判定无人设备在室外环境区域,则转入步骤S2;若判定无人设备在室内环境区域,则转入步骤S3;若判定无人设备位于室内外交接区域,转入步骤S4;否则,不返回定位信息,重新接收传感器数据。
S2、此时无人设备判断属于室外环境区域,运行室外GNSS+IMU组合导航定位***,GNSS模块打开RTK差分接收机,用双天线进行定向计算,获取无人设备的的姿态信息和位置信息,与IMU计算的位姿信息在扩展卡尔曼滤波器中进行融合,输出室外的位置信息。
S3、此时无人设备判断属于室内环境区域,运行室内UWB+IMU组合导航定位***,UWB标签和基站设备进行通信接收绝对定位信息,IMU模块计算当前位姿变化。将UWB解算的无人设备位置与IMU解算的定位信息作为扩展卡尔曼滤波器的输入,再输出实际的室内位置信息。
S4、此时无人设备判断属于室内外交互过渡区域,同时可以接收到室内定位***和室外定位***的观测值,对两个定位***进行定位评估,根据信号强度做权值平均计算,根据计算结果进行相应的室内外定位***切换;在无人设备采用组合式方式Ⅰ进行设备定位时,跳回S2步骤;而当选择组合式定位方式Ⅱ进行设备定位时,跳到S3步骤。
S5、将滤波后的定位数据输出到上位机端,接收最终定位结果。
进一步地,在S2中提及的UWB定位模块采用Decawave公司生产的DWM1000模块,是基于DW1000 芯片设计的超宽带收发模组。采用双边双向测距测距(Double-sided Two-wayRanging)方法,这是单边双向测距的一种拓展测距方法,记录了两个往返的时间戳,最后得到飞行时间,虽然增加了响应的时间,但会降低测距误差。双边双向测距分为两次测距,设备A主动发起第一次测距消息,设备B响应,当设备A收到数据之后再返回数据,最终可以得到如下四个时间差: Tround1、Treply1、Tround2、Treply2,如图6所示:
双边双向测距计算方法:
由单边双向测距方法可得:
所以
可以得到如下计算公式:
计算得出飞行时间(TOF) Tprop后,乘以光速常量,得到距离值结果,完成整个 TWR测距过程。
进一步的,在S2中IMU模块是用来计算无人设备的初始位置、速度和姿态定位信息,结合自带的三轴加速度计和三轴陀螺仪输出定位数据,计算每次返回数据时刻的位姿定位信息,计算公式如下:
其中,表示两个坐标系间的转动关系的等效旋转矢量;表示两个坐标系下的姿态转移矩阵,即载体的姿态变化矩阵,导航坐标系为东北天坐标系,载体坐标系为右前上坐标系;表示目标速度的变化率,表示加速度计测量的加速度矢量信息,表示导航坐标系下的重力加速度,表示在导航坐标系下地球自转引起的角速度变化矢量,表示在导航坐标系下陀螺仪测量的角速度矢量信息,表示目标位置纬度的变化率,表示目标位置经度的变化率,表示目标位置高度的变化率。
进一步的,在S3中,在室外GNSS接收到信号的情况下,根据以下公式求解得到待测目标的位置信息:
其中,x、y、z为待测目标的位置坐标,为第i个卫星的空间坐标,为第i颗卫星的时钟差,为待测目标的时钟差,为待测目标到第i颗卫星的距离,为光速。
进一步的,在S4中,当处于室内外的交界处时刻,无人设备均可以检测多个卫星数量和多个UWB设备信号,以及持续的IMU数据信息。则要根据接收到UWB信号的定位基站数目和室外检测卫星数量来比较权重因子以选择哪种定位模式。
具体来说,选择哪种定位模式的判断方法包括:
S40,在无人设备的定位***初始化后,将无人设备接收到的GNSS的卫星数量G、UWB的基站数量U与无人设备中预设的阈值N进行比较,若G≥N且U<N时,则判定无人设备在室外环境区域,进入步骤S41;
若G<N且U≥N时,则判定无人设备在室内环境区域,进入步骤S42;
若G≥N且U≥N时,则判定无人设备位于室内外的中间过渡区域,进入步骤S43;否则,重新对定位***进行初始化;
S41,无人设备采用组合式定位方式Ⅰ进行设备定位;
S42,无人设备采用组合式定位方式Ⅱ进行设备定位;
S43,无人设备将组合式定位方式Ⅰ、组合式定位方式Ⅱ输出的定位数据作为无人设备中主滤波器的输入信息,无人设备基于主滤波器收到的输入信息个数,以确定是否启动中间过渡区域的定位方式判决程序;
在S43中,当主滤波器收到的输入信息个数为两个时,则认定无人设备当前处于中间过渡区域,无人设备启动定位方式判决程序,所述判决程序的判决流程被配置为包括:
基于GNSS定位模块中RTK差分接收机所获取到的GNSS的信号强度
R g 、UWB定位模块中定位标签所获取到的UWB信号强度
R u ,在主滤波器中采用权重因子
w对各信号强度值进行修正,并基于修改结果选择对应的定位方式;
所述修正是采用如下公式,利用权重因子对
R g
、R u 做加权平均计算:
R=wR
g
+(1-w)R
u
其中,
w为权重因子,
R为加权平均修正后的信号强度;
设Rn为预设的信号强度判断阈值,在R≥Rn时,无人设备采用组合式方式Ⅰ进行设备定位,否则选择组合式定位方式Ⅱ进行设备定位。
本方案在实施时,由于UWB设备的定位精度在10-30cm,而室外的GNSS,按照GPS技术定位精度在米级,本方案在GNSS技术下采用的RTK差分定位技术,则可以达到室外应用的厘米级精度,可用于无人车的室外定位。故而整个***的定位设计在室内、室外、以及中间过渡区域都可以达到厘米级的定位精度。
实施例:
本发明旨在提供一种基于GNSS/UWB/IMU多传感器融合的无人设备室内外无缝定位方法。
参阅图1的室内外环境示意图,为确保室内外环境下定位技术的全面覆盖,提高整体定位精度,实现室内外全面无死角的定位,将室内区域、室外区域、室内外切换区域做平面划分显示。
如图2所示,在室内环境下采用UWB和IMU解算无人设备的位姿,将定位数据实时传入子滤波器KF1,输出稳定滤波后的室内高精度定位结果;
在室外环境下采用GNSS-RTK和IMU解算自身的位姿,将定位数据实时传入子滤波器KF2中,输出滤波后的室外高精度定位结果。
在中间过渡区域将各子滤波器输出的定位数据作为室内外自适应无缝定位切换模块的两个输入信息,在该主滤波器内依据所在的环境对两个输入结果采取不同权重的取舍,完成必要的定位模式切换,通过最优的算法融合输出无人设备的位置、姿态和速度信息。
具体而言,室内基于UWB+IMU组合导航定位***设计如图3所示:
UWB定位***包括4个UWB定位基站和1个UWB定位标签,将4个UWB定位基站搭建于室内区域的四个角落,UWB定位标签安装在无人设备上;每个UWB基站将会与定位标签相互通信,当定位标签同时获取到3个以上基站信号时,即U≥3时,通过基于飞行时间(TOF)的双边双向测距方法,获取标签与每个基站的距离信息,再解算得到移动标签在室内环境的具***置。其中UWB基站信号的覆盖范围主要为室内区域,在室内外切换的缓冲区域也能收到微弱的UWB基站信号,为保证基站和标签实现正常的通信,一般将UWB基站搭建在高度2m左右。
IMU定位模块部分通过三轴陀螺仪测量相对于惯性参考系的见速率变化,计算无人设备的角速度,进行相应的姿态解算;三轴加速度计通过比力方程测量计算得到三个轴向的加速度,将姿态和速度做相应的坐标转化,即从载体坐标系转化到东北天(ENU)统一坐标系下,进行位置的解算和输出。最后将UWB解算为无人设备位置与IMU解算的定位信息作为扩展卡尔曼滤波器Ⅰ(也称为子滤波器KF1)的输入,做相应的信息融合滤波处理,输出实际的室内位置信息。
室外基于GNSS+IMU组合导航定位***设计图4所示:
GNSS定位模块通过卫星对无人设备的位置进行监测,GNSS模块主要使用RTK差分接收机读取无人设备定位信息。RTK差分接收机是利用实时或事后处理技术来消除GNSS基准接收机和客户端的定位误差源的定位方法,两个RTK基站可通过对卫星进行同步观测,进行误差建模组合,从而降低信号接收误差,进一步提高定位精度,实现厘米级精度的室外定位。最后将获取到的姿态信息和位置及信息作为输出结果,根据与IMU的时间差设置权重,在扩展卡尔曼滤波器Ⅱ(也称为子滤波器KF2)中进行融合,输出室外的位置信息。
对于室内和室外的中间交互区域(也称为中间过渡区域),因为存在上述室内和室外定位***的交叠问题,需要通过一定的定位切换策略选择合适的定位***进行定位,以达到无缝定位的目的。
所述定位切换策略的具体实施流程图参阅图5所示。设G=GNSS卫星数目,U=UWB基站数目,则在启动定位***进行初始化之后,将G、U分别与设定的阈值N(以有效可接收卫星或基站数目大于或等于4时,阈值N为当前实时接收到的卫星或基站数目判断阈值)进行比较,并根据比较结果切换定位方式,具体来说,取N值为3时,当G≥3且U<3时,则判定无人设备在室外环境区域,无人设备采用组合式定位方式Ⅰ进行设备定位;
当G<3且U≥3时,则判定无人设备在室内环境区域,无人设备采用组合式定位方式Ⅱ进行设备定位无人设备使用组合;
当G≥3且U≥3时,则判定无人设备位于室内外交接区域,无人设备将组合式定位方式Ⅰ、组合式定位方式Ⅱ输出的定位数据作为无人设备中主滤波器的输入信息,当主滤波器收到的输入信息个数为两个时,则认定设备处于中间过渡区域,需要做定位方式选择的判定,这时基于GNSS定位模块中RTK差分接收机所获取到的GNSS的信号强度
R g 、UWB定位模块中定位标签所获取到的UWB信号强度
R u ,在主滤波器中采用权重因子
w对各信号强度值进行修正,利用权重因子对
R g
、R u 做加权平均计算,其计算公式如下:
R=wR
g
+(1-w)R
u
其中,
w为权重因子,
R为加权平均修正后的信号强度;
设Rn为预设的信号强度判断阈值,在R≥Rn时,无人设备采用组合式方式Ⅰ进行设备定位,否则选择组合式定位方式Ⅱ进行设备定位。
否则,重新初始化定位***。
本发明提供的将UWB、IMU、GNSS融合的无缝定位方法,可以应用在无人设备的高精度定位上,为无人设备提供稳定准确的室内外无缝定位服务,其中集成两种定位模式的导航方法可以根据室内外环境的变化,根据卫星数量,基站数量,信号强度(RSSI)等信息自适应切换选择定位模式,提供准确、连续的导航方案,有定位效果好、***稳定、性价比高等优点。
以上方案只是一种较佳实例的说明,但并不局限于此。在实施本发明时,可以根据使用者需求进行适当的替换和/或修改。
这里说明的设备数量和处理规模是用来简化本发明的说明的。对本发明的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。
尽管本发明的实施方案已公开如上,但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用。它完全可以被适用于各种适合本发明的领域。对于熟悉本领域的人员而言,可容易地实现另外的修改。因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下,本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (6)
1.一种基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法,其特征在于,对于室外环境,无人设备直接采用全球导航卫星***GNSS与惯性测量单元IMU进行数据融合构成的组合式定位方式Ⅰ;
对于室内环境,无人设备直接采用超宽带UWB技术与IMU进行数据融合构成的组合式定位方式Ⅱ;
对于室内外的中间过渡区域,通过引入权重因子对GNSS和UWB的定位数据进行修正,以基于修正结果对无人设备当前的定位方式进行切换,完成多场景转换过程中的无缝定位。
2.如权利要求1所述的基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法,其特征在于,所述切换的过程被配置为包括:
S1,在无人设备的定位***初始化后,将无人设备接收到的GNSS的卫星数量G、UWB的基站数量U与无人设备中预设的阈值N进行比较,若G≥N且U<N时,则判定无人设备在室外环境区域,进入步骤S2;
若G<N且U≥N时,则判定无人设备在室内环境区域,进入步骤S3;
若G≥N且U≥N时,则判定无人设备位于室内外的中间过渡区域,进入步骤S4;否则,重新对定位***进行初始化;
S2,无人设备采用组合式定位方式Ⅰ进行设备定位;
S3,无人设备采用组合式定位方式Ⅱ进行设备定位;
S4,无人设备将组合式定位方式Ⅰ、组合式定位方式Ⅱ输出的定位数据作为无人设备中主滤波器的输入信息,无人设备基于主滤波器收到的输入信息个数,以确定是否启动中间过渡区域的定位方式判决程序。
3.如权利要求2所述的基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法,其特征在于,在S4中,当主滤波器收到的输入信息个数为两个时,则认定无人设备当前处于中间过渡区域,无人设备启动定位方式判决程序,所述判决程序的判决流程被配置为包括:
基于GNSS定位模块中RTK差分接收机所获取到的GNSS的信号强度R g 、UWB定位模块中定位标签所获取到的UWB信号强度R u ,在主滤波器中采用权重因子w对各信号强度值进行修正,并基于修改结果选择对应的定位方式。
4.如权利要求3所述的基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法,其特征在于,所述修正是采用如下公式,利用权重因子对R g 、R u 做加权平均计算:
R=wR
g
+(1-w)R
u
其中,w为权重因子,R为加权平均修正后的信号强度;
设Rn为预设的信号强度判断阈值,在R≥Rn时,无人设备采用组合式方式Ⅰ进行设备定位,否则选择组合式定位方式Ⅱ进行设备定位。
5.如权利要求2所述的基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法,其特征在于,在S2中,无人设备采用组合式定位方式Ⅰ的过程中被配置为包括:
S20,无人设备通过UWB定位模块的UWB标签和基站进行移动标签位置计算,以获得无人设备当前的绝对定位信息;
S21,无人设备通过IMU定位模块进行姿态、速度、位置计算,以获取当前无人设备的位姿变化信息Ⅰ;
S22,将S20中得到的绝对定位信息与S21中得到的位姿变化信息Ⅰ作为扩展卡尔曼滤波器Ⅰ的输入,以得到实际的室内位置信息。
6.如权利要求2所述的基于UWB、IMU、GNSS融合的无人设备多场景无缝定位方法,其特征在于,在S3中,无人设备采用组合式定位方式Ⅱ的过程中被配置为包括:
S30,无人设备通过GNSS定位模块的RTK差分接收机,采用双天线进行定向计算,获取无人***的姿态信息和位置信息;
S31,无人设备通过IMU定位模块进行姿态、速度、位置计算,以获取当前无人设备的位姿变化信息Ⅱ;
S32,将S30中得到的姿态信息和位置信息与S31中得到的位姿变化信息Ⅱ作为扩展卡尔曼滤波器Ⅱ的输入,以得到实际的室外位置信息。
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