徐淑萍， 王 双， 郭 宇， 苏小会， 张玉西

(西安工业大学计算机科学与工程学院， 西安 710021)

移动机器人定位技术作为控制机器人达到标定位置的关键环节，其目标在于提升定位的实时性与精度，通常被用来确定移动机器人在工作环境中的位姿。然而如红外定位，蓝牙定位、超声波定位以及射频识别等传统室内定位技术，已不能满足室内移动机器人对定位精度以及设备功耗方面的需求[1]。超宽带(ultra wide band,UWB)技术在进行数据传输时，由于采用极低功率谱密度与极窄脉冲宽度的脉冲信号，使得UWB技术的时间分辨率与障碍物穿透力方面比其他定位技术更高，特别是针对少量障碍物或视距(line of sight，LOS)传输下的定位性能有显著提升。但遇到目标与探测器之间障碍物有较多障碍物的非视距(non-line of sight，NLOS)时，定位性能明显下降[2-3]。因此在定位过程中有效避免非视距误差的影响，提高定位的精确性已然成为了提升室内定位技术的重要挑战之一[4]。

为了降低 NLOS 误差的影响，中外学者做了大量研究。文献[5]通过分析大量的视距与非视距环境下的UWB信号波形特征，对NLOS状态通过支持向量机对其进行甄别，并降低误差的影响，虽能有效降低NLOS 误差的影响，但前期大量的数据统计使整个方法的工作量较大；文献[6]引入均方根延迟拓展的统计模型与最小二乘法求目标位置的最优解，来提高定位精度和算法的收敛速度，该方法一般作用在室内环境； 文献[7]通过UWB技术结合惯性导航进行定位，通过先验阈值对NLOS进行甄别，通过惯性导航的短期高精度结果来鉴别NLOS误差并消除其影响，但该方法的缺点在于算法复杂，硬件成本高；……