随着信息技术与人工智能科技的发展,具有自主定位技术的自动导引车辆（Automated Guided Vehicles,AGV）逐渐在工业、物流等领域广泛应用。而定位技术则是AGV的焦点技术之一。在众多室内无线定位技术中,超宽带定位（Ultra-Wide Band,,UWB）由于具有抗多径、低功耗、测距精度高等优点备受关注。然而UWB系统受非视距（Non-Light of Sight,NLOS）误差以及无线传输中不确定性的跳变等影响会导致定位精度下降。因此将超宽带技术与惯性测量单元相结合,利用不同模块的定位优势进行互补,能够满足对连续性和可靠性要求较高的室内环境定位要求。首先介绍UWB定位原理,特点以及误差来源,分析了RSSI,TOA,TDOA等UWB测距方法,研究了Fang,Chan,Taylor等UWB的定位算法,最后进行了仿真计算,验证了以上几种算法,并进行了对比分析。其次在捷联惯导系统的定位算法的基础上,针对地面运动载体的速度,位置等进行了数值仿真研究,分析了产生定位误差的影响因素;研究了EKF,CKF等非线性卡尔曼滤波器及交互式多模型扩展卡尔曼滤波器IMMEKF,建立了二维运动空间的线性与非线性的预测状态方程以及测量方程,为UWB和IMU定位技术的应用打下了基础。然后,设计了一套基于STM32的UWB/IMU室内定位组合测量系统,包括UWB模块、IMU模块以及无线通讯模块的选型,下位机的软硬件设计,以及基于Lab VIEW的数据回读与数据处理的GUI软件。最后利用AGV小车开展了验证实验,采用了一标签、三基站的实验场景,采用了不同形式的运动轨迹,获取了实时运动参数,利用定位和滤波算法,对UWB和IMU独立定位、组合定位等进行了解算。实验结果表明,设计的定位测量系统及其算法是可行有效的,能够解决信号受电磁信号干扰导致的不确定性的跳变、累积误差等问题。