[发明专利]一种提高超宽带传感器的定位精度的方法在审
| 申请号： | 201811648784.3 | 申请日： | 2018-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN109507639A | 公开（公告）日： | 2019-03-22 |
| 发明（设计）人： | 胡扬 | 申请（专利权）人： | 广东大仓机器人科技有限公司 |
| 主分类号： | G01S5/02 | 分类号： | G01S5/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 523000 广东省东莞市松山湖高新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种提高超宽带传感器的定位精度的方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：1）建立机器人运动模型，设定参数；2）根据运动模型，利用上一时刻定位数据和预测误差，预测下一时刻定位数据和下一时刻预测误差，计算卡尔曼增益；3）结合超宽带定位数据和卡尔曼增益修正运动模型的定位预测值，得到最优估计值；4）根据最优估计值计算预测误差迭代计算。本发明的有益效果是，通过建立机器人运动模型，得到估计定位数据，再与超宽带传感器的定位数据进行卡尔曼滤波，最后根据两个定位数据融合到一起，获得最优的定位坐标，本发明解决了超宽带传感器定位数据的漂移，提高定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 定位数据 超宽带传感器 机器人运动模型 最优估计 计算预测误差 漂移 卡尔曼滤波 迭代计算 定位坐标 时刻预测 修正运动 预测误差 运动模型 超宽带 预测 融合 | ||
【主权项】：
1.一种提高超宽带传感器的定位精度的方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：1）建立机器人运动模型，设定参数；2）根据运动模型，利用上一时刻定位数据和预测误差，预测下一时刻定位数据和下一时刻预测误差，计算卡尔曼增益；3）结合超宽带定位数据和卡尔曼增益修正运动模型的定位预测值，得到最优估计值；4）根据最优估计值计算预测误差，再进行迭代计算。
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