随着室内机器人行业的快速发展,实现室内机器人自主运动成为当前研究的难点与热点,机器人获取自身的实时定位信息是实现自主运动的前提。自爱尔兰的Deca Wave公司于2014年发布其DW1000超宽带(UWB:Ultra Wideband)芯片以来,超宽带技术后才开始逐渐商业化的技术,该技术具有时间分辨率高、传输数量高、功耗相对较低等优点,精度可达10cm左右,非常适合做高精度定位领域的应用。本课题提出的基于UWB的室内机器人定位系统是一个结合了超宽带无线电脉冲波特性与室内机器人应用场合对定位系统的需求而设计的一款专用系统。该系统具有高精度、高刷新频率、实时性高、系统抗干扰能力强等特点,能够为室内机器人提供位置信息服务。基于UWB的室内机器人定位系统的研究与设计主要涉及硬件实现、底层驱动代码编写、超宽带无线脉冲波定位信息获取、定位算法仿真与实现、UWB/AHRS组合导航算法的仿真与实现、基于多旋翼飞行器平台的验证。因此,本论文主要研究归结为如下几个方面:(1)分析了定位系统的工作原理与误差来源。首先分析了基于UWB定位的原始定位信息误差来源主要包括天线延迟、时钟误差、多径与非视距;然后介绍了AHRS的三款传感器的测量模型;最后给出了定位系统性能的评定标准,主要包括定位精度、刷新频率与延迟、系统容量、部署与使用难易度。(2)讨论了适合室内机器人定位的原始定位信息获取方法。本论文着重分析了基于不同方法获取原始定位信息的方法,主要包括了基于信号强度指示、基于到达角度、双向测距以及基于无线时钟同步的到达时间差与到达时间法,并提出了一种基于时钟补偿的改进的双向测距法,考虑到本课题的应用对象为室内机器人,最终对比分析选用了改进的双向测距法用于本课题的定位系统设计中。(3)建立了UWB定位算法仿真模型,并对系统的关键问题进行了分析。本论文首先介绍了基于UWB定位的常用定位算法;然后搭建了基于卡尔曼滤波的定位跟踪模型与基于扩展卡尔曼滤波的UWB/AHRS组合导航模型;最后通过Matlab设计了仿真实验,验证了算法的性能,并对仿真结果进行了分析。(4)搭建了实验平台,并验证了UWB定位系统的性能和功能。本课题设计并搭建了基于DW1000与DWM1000的UWB定位系统、四旋翼飞行器平台。首先基于UWB定位系统验证并分析了基于传统双向测距法与基于时钟补偿的双向测距法两者在静态与动态时候的效果差别;然后对比了基于最小二乘法、基于卡尔曼滤波的定位跟踪算法、基于扩展卡尔曼滤波的UWB/AHRS组合导航算法之间的在静态与动态时的性能差别并做出了分析;最后基于本论文所搭建的UWB/AHRS组合导航定位系统,在多旋翼飞行器飞行上实现了定位功能的验证。