【技术实现步骤摘要】
一种基于UWB与VIO的室内定位方法及设备
[0001]本专利技术属于SLAM和室内定位领域，涉及一种室内定位方法及设备，尤其是涉及一种基于UWB与VIO的室内定位方法及设备。
技术介绍
[0002]近年来，以服务机器人为代表的室内移动机器人在日常生活中得到快速推广。而如何在复杂的室内环境中灵活、准确地进行定位，并对室内环境进行全面的建模，是移动机器人在完成室内任务前所需要面临的首要问题。
[0003]UWB(ultra
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wide band，超宽带)技术是一种具有低功耗高数据速率的无载波通信技术，它通过高频非正弦窄脉冲传输数据，因此UWB系统占据很宽的频带，同样由于发射的信号脉冲持续时间极短，也使得UWB系统具有很低的发射功率谱密度。相比WLAN、蓝牙等无线技术，基于UWB技术的定位系统成本低、穿透能力强、对信道衰落不敏感、时间戳精度高、测距定位精度高，这些优点使得其适用于室内场所的高速无线数据通信和无线定位。如：Prorok等人在《Accurate indoor localization wit
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于UWB与VIO的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：采用DS
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TWR算法和卡尔曼滤波算法获得UWB定位结果；采用S
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MSCKF算法获得VIO定位结果；对所述UWB定位结果与VIO定位结果进行时间同步处理；使用ES
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EKF算法，将时间同步后UWB定位结果与VIO定位结果进行数据融合，得到机器人的最优位置估计。2.根据权利要求1所述的基于UWB与VIO的室内定位方法，其特征在于，所述UWB定位结果通过以下步骤获得：采用DS
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TWR算法进行基站标签测距，获得测距数据；采用卡尔曼滤波对所述测距数据进行平滑处理，获得坐标最优估计，作为UWB定位结果。3.根据权利要求1所述的基于UWB与VIO的室内定位方法，其特征在于，所述VIO定位结果通过以下步骤获得：采用S
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MSCKF前端检测图像中的特征点，对提取到的特征点进行追踪，并进行剔除处理；采用S
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MSCKF后端根据前端传来的特征点坐标，与IMU数据进行扩展卡尔曼滤波，从而得到相机当前位姿的最优估计值，作为VIO定位结果。4.根据权利要求3所述的基于UWB与VIO的室内定位方法，其特征在于，所述剔除处理包括剔除双目误匹配点或前后帧误匹配点。5.根据权利要求1所述的基于UWB与VIO的室内定位方法，其特征在于，所述数据融合具体为：以UWB定位过程中所使用到的独立坐标系作为VIO定位的世界坐标系，以移动机器人的位置与速度作为系统状态向量；以VIO定位结果为系统状态向量的标称值，对k时刻误差状态及协方差进行预测；以UWB定位结果与VIO定位结果的定位信息差值作为系统观测向量，更新所述误差状态及协方差；根据所述标称值和更新后的误差状态获得k时刻真实状态的最优估计值，作为机器人的最优位置估计。6.一种基于UWB与VIO的室内定位设备，其特征在于，包括：UWB定位模块，采用DS
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