孔小哥1. 项目背景与核心挑战
在智能园艺设备领域，自动割草机的定位精度直接决定了其工作效能和安全性能。传统基于GPS的定位方案在庭院环境中存在信号遮挡问题，而纯惯性测量单元（IMU）又存在累积误差。这个项目通过融合超宽带（UWB）和IMU数据，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，实现了厘米级精度的实时定位。
我在实际测试中发现，当割草机靠近金属围栏或灌木丛时，UWB信号会出现多径效应，而IMU在急转弯时会产生陀螺仪漂移。这两种传感器的误差特性恰好互补——UWB提供绝对位置但更新频率低（约10Hz），IMU提供高频运动数据（100Hz以上）但存在累积误差。这种互补性正是传感器融合的理想场景。
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2. 系统架构与硬件选型
2.1 UWB定位模块配置
选用Decawave DW1000芯片组搭建UWB基站网络，典型配置方案如下：
| 组件 | 型号 | 参数 | 部署要点 |
|---|---|---|---|
| 主基站 | DWM1001 | 更新率10Hz | 安装于庭院制高点 |
| 从基站1 | DWM1000 | 精度±10cm | 距主站15-20米 |
| 从基站2 | DWM1000 | 工作频段3.5-6.5GHz | 与主站呈三角形布局 |
| 移动标签 | DWM1000 | 重量<50g | 固定在割草机重心位置 |
注意：基站间距不宜超过30米，且应避免金属物体遮挡。实测中，将基站天线高度调整到1.2米可显著降低地面多径效应。
2.2 IMU传感器校准
采用MPU9250九轴传感器，校准流程包含三个关键步骤：
- 静态校准：将传感器水平静置8小时，采集陀螺仪零偏数据
- 动态校准：通过六面旋转法补偿加速度计比例误差
- 温度补偿：建立零偏-温度查找表（实测零偏随温度变化可达0.1°/s/℃）
校准后的IMU在30秒内的位置误差可控制在1%以内，满足EKF初始化要求。
3. EKF算法实现细节
3.1 状态空间建模
定义8维状态向量：
code复制x = [px, py, vx, vy, ax, ay, θ, ω]^T
其中(px,py)为平面坐标，(vx,vy)为速度，(ax,ay)为加速度，θ为航向角，ω为角速度