摘要:针对如室内停车场、隧道等卫星拒止环境下智能车的准确可靠定位需求,提出了一种基于因子图的低成本融合定位方 法。 首先,构建基于因子图的 UWB/ INS 动态融合定位框架;接着,充分利用 UWB 基站的静止特性,结合因子图输出的位置及 位置置信区间计算智能车与基站之间的最大理论距离,并与 UWB 实测距离比较从而检测非视距信号;最后,制定自适应融合 规则来指导不同情况下 UWB/ INS 的融合,输出最终的定位结果,实现卫星拒止环境下智能车的可靠定位。 实车试验表明,所提 出的融合定位方法可达到 0. 622 m 的精度,相较传统的最小二乘定位方法提升 1 倍以上,有效抑制了非视距误差的影响,具有 成本低、可靠性高、环境适应力强等优点,克服了传统方法的不足。