自动导引运输车AGV(Automated Guided Vehicles)是一种自动化的无人驾驶的智能化搬运设备,是现代工业自动化物流系统中的关键设备之一。而导航定位技术则是AGV上的焦点技术之一,在仓储物流等复杂的环境中,需要准确的得到自身的位置。传统的GPS在大多数AGV的应用场合下无法发挥作用,为此出现了如蓝牙、超声波、RFID等技术,但无论是定位精度还是系统功耗都无法满足应用环境的需求。为此应当考虑使用两种或两种以上的导航技术来应对新的导航需求,在提高的定位精度的同时也可以提高系统的可靠性。论文首先介绍了超宽带UWB(Ultra Wide Band)和基于微机电系统的MEMS(Micro Electro Mechanical System)传感器的导航定位技术的工作原理,分析了两种定位方式的特点,针对二者的特点提出将其进行组合定位的方法,对两者组合定位技术进行了详细的研究。其次,针对组合导航系统应用在AGV上的运动学特性和动力学特性进行分析,建立相应的数学模型;分析了惯性器件的误差,对其进行建模;分析了影响超宽带定位精度的因素,并对主要的两种因素进行建模分析。接着,提出了松组合和紧组合的UWB/IMU组合的导航算法,算法将惯性测量单元和UWB测量信息进行融合,提高了非视距和多路径条件下的AGV定位精度。通过仿真实验得出,松组合系统在超宽带信号正常期间可以正常工作,在超宽带信号异常期间位置和速度会产生较大的误差;使用RTT距离测量信息的紧组合系统,虽然在超宽带信号异常期间位置和速度误差会产生误差,但相较于松组合而言误差更小,且超宽带信号正常期间的定位性能优于松组合。最后,考虑到AGV实际运行中的中低速性和平稳性,提出了一种基于不完全约束量测方程的组合导航算法,在外部观测量中引入了横向和竖向的速度误差以及姿态角,增强了系统的可观测性。通过车载实验的数据分析得出,在采用松组合方式时,组合导航系统位置的最大误差可达1.5m,速度最大误差达1.9m/s;采用不完全约束的量测方程时,位置的最大误差可达1.1m,速度最大误差达1.6m/s。