1. 项目概述
在机器人导航领域，高精度定位一直是个令人头疼的问题。单独使用IMU（惯性测量单元）会因为积分漂移导致误差累积，而单独依赖UWB（超宽带）又容易受多径效应影响。去年我在开发一个仓储机器人项目时，就遇到了定位精度不足导致货架碰撞的问题。经过反复试验，最终采用卡尔曼滤波融合IMU和UWB的方案，将定位误差控制在了5厘米以内。
这个方案的核心思想很简单：让IMU的高频短时精度和UWB的低频绝对定位优势互补。就像我们人类走路时，既会通过肌肉感知（类似IMU）也会用眼睛观察周围环境（类似UWB）来保持平衡和方向。下面我就把这个经过实战检验的方案完整分享出来，包含从原理到实现的全部细节。
2. 核心原理解析
2.1 传感器特性对比
先来看看两个传感器的特性对比表：
| 特性 | IMU | UWB |
|---|---|---|
| 测量频率 | 高频(100Hz+) | 低频(10-40Hz) |
| 误差特性 | 随时间累积的积分误差 | 瞬时随机误差 |
| 优势 | 短时精度高 | 绝对位置参考 |
| 劣势 | 长期漂移 | 多径效应影响 |
| 典型误差 | 1-2%/小时的位移误差 | 10-30cm的测距误差 |
2.2 卡尔曼滤波的工作机制
卡尔曼滤波就像个聪明的数据融合专家，它的工作流程可以分为预测和更新两个阶段：
-
预测阶段（IMU主导）：
- 根据上一时刻状态预测当前状态
- 用IMU数据推算新的位置和速度
- 误差协方差同步传播
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