【摘 要】
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随着无线定位技术走进大众的生活,室内定位问题逐渐成为研究的热点,由于受到室内环境复杂性与多变性的影响,室内定位误差常常比较大,特别是当非视距（Non-Line of Sight,NLOS）误差存在时,定位误差更加严重。论文以超宽带（Ultra-Wide Band,UWB）定位技术为出发点,结合C-T（Chan-Taylor,简称C-T）协同算法,在视距（Line of Sight,LOS）环境下提
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随着无线定位技术走进大众的生活,室内定位问题逐渐成为研究的热点,由于受到室内环境复杂性与多变性的影响,室内定位误差常常比较大,特别是当非视距（Non-Line of Sight,NLOS）误差存在时,定位误差更加严重。论文以超宽带（Ultra-Wide Band,UWB）定位技术为出发点,结合C-T（Chan-Taylor,简称C-T）协同算法,在视距（Line of Sight,LOS）环境下提出一种CTK（Chan-Taylor-Kalman,简称CTK）组合定位算法,在NLOS环境下改进CTK组合算法,提出一种抗NLOS误差的N-CTK（NLOS Chan-Taylor-Kalman,简称N-CTK）组合定位算法,最后设计出基于UWB模块的三基站一标签机器人跟随模型,并搭建了一套移动机器人实验平台。主要工作如下。（1）论文首先对常用的三种基于UWB定位的Fang算法、Chan算法、Taylor算法进行定位性能仿真,为解决单一算法定位精度差的问题,再以三种算法中定位精确度较高的Chan算法和Taylor算法为基础,设计一种C-T协同定位算法,实现了对机器人的静态准确定位,仿真结果表明:静态定位下均方根误差在2cm的概率为95%。（2）论文对室内LOS环境下移动机器人定位存在的随机误差大和稳定性差等问题,提出一种CTK组合算法,本文在C-T协同算法的基础上,引入权重系数,融入改进的卡尔曼滤波算法进行异常值处理,并进行了动静态定位实验,测试结果表明:动态定位下CTK组合算法均方根误差集中在9cm,静态环境下CKT组合算法平均均方根误差为7.54cm,定位精度明显提高。（3）论文对室内NLOS环境下移动机器人定位存在NLOS误差大的问题,提出一种抗NLOS误差的N-CTK组合算法。首先建立NLOS误差模型,并引入NLOS误差转化因子,再融合扩展卡尔曼滤波器进行NLOS误差处理,重构LOS数据,最后结合CTK组合算法以获取定位目标的最终估计值。动态定位实验结果表明:NLOS环境下定位误差20cm时CTK组合算法累积分布函数为0.51,而N-CTK组合算法累积分布函数为0.92,具有较高的定位精度。（4）论文最后在机器人平台上进行了实验测试。本文基于UWB模块设计出三基站一标签的机器人跟随模型,搭建了移动机器人实验平台,实现了 CTK和N-CTK组合定位算法,并在移动机器人上进行自主跟随测试,结果表明:定位精度高,跟随误差小于10cm。
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