UWB超宽带定位：UWB定位原理、优势、行业应用全面解析

0 引言 　　由于超宽带(UWB, Ultra Wide Band)技术的显著优势，如高速据率、低能耗、较强的抗多路径衰退和穿透力等特点，将是未来工业控制系统应用中最具有发展前景的无线技术之一。通过以上分析可见，在恶劣的工业环境中。无线工业控制网络必须具有较强的实时性和可靠性，这与商业应用有较大区别。目前几种典型的无线协议在实时性、可靠性等方面还不能很好地适应无线工业控制网络的需求，而超宽带技术部分缓解了传统无线电技术存在的问题，如信道衰落、高速率时系统复杂、安全性差和功耗大等。可见，UWB技术比现有的无线技术更适合用来代替现有一些工业控制系统(如EPA，FF等现场总线)的物理层，快速开发出兼

所有椭球拟合相关资料文档下载链接，包括多种有关椭球拟合的方式，理论，实现方法的PDF文档。可用于IMU传感器的数据校正，可用于克服传感器的轴长度量差异和球心偏移。

UWB 室內定位模块UWB Adapter 是一款主要是以计算机开发为主的 UWB 室内定位模块，算是一个简化版的KDWM1000，将传感器去掉，并结合具 VCP 功能的 JLINK 烧录器，随身碟的外型，只需要插入 USB 孔，就可以烧录程序，透过 UART 与控制器通讯。 硬件资源: 控制器 : STM32F411CE 48Pin 100MHz DSP FPU UWB : DecaWave DWM1000 PCB 尺寸 : 18 x 45 mm 设计软件 Altium Designer 16 ( PcbLib use AD PcbLib v2.13 ) UWB 室內定位模块 PCB布局图: 附件资料截图:

VideoIMUCapture-Android Android应用程序，用于捕获视频和IMU数据，这些数据可用于使用SLAM和Motion技术的Structure进行3D重建。 描述 该Android应用程序是供研究人员使用同时定位和制图（SLAM）和Motion的结构（SfM）的数据收集工具。 假设以约30Hz的频率记录相机帧，并以约100Hz的频率记录惯性测量单位（IMU）数据，同步到同一时钟。 摄像机帧存储到H.264 / MP4视频文件，帧元数据和IMU数据一起存储在protobuf3文件中。 现代智能手机和3D重建的主要问题在于，它们都具有光学防抖（OIS）功能，这意味着每帧的相机参数都不同。 此外，在许多Android设备上都无法将其禁用，并且很少有实际提供镜头移动数据。 如果在录制过程中启用了此功能，VideoIMUCapture将显示明确的警告，并且包括光学图像稳定和

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matlab过滤源码dcm-imu DCM-IMU算法专为融合低成本三轴MEMS陀螺仪和加速度计而设计。 扩展的卡尔曼滤波器用于估计方向余弦矩阵（DCM）形成和陀螺仪偏置在线的姿态。 可变测量协方差方法用于加速度测量，以确保针对瞬态非重力加速度的鲁棒性，而瞬态非重力加速度通常会在常规IMU算法中引起姿态估计的误差。 如果您在任何科学背景下使用该算法，请引用：Heikki Hyyti和Arto Visala，“低成本MEMS IMU的基于DCM的姿态估计算法”，国际导航与观察杂志，第1卷。 2015，物品ID 503814，18页，2015。 如果要使用Sebastian Madgwick的比较算法，请从中下载它们并在c / MahonyAHRS /（MahonyAHRS.cpp和MahonyAHRS.h）和c / MadgwickAHRS /（MadgwickAHRS.cpp和MadgwickAHRS.h）文件夹下复制c实现。 为了使Matlab正确地编译它们，必须将c文件重命名为cpp文件。 此外，DCM_IMU c代码包括Eigen3矩阵库和Matlab标头。 请在编译之前安装Ei

提出基于人体遮挡应用场景下的 UWB 信道,通过对 TOA 测距误差的测量与分析,研究人体遮挡对 TOA测距误差的影响。通过搭建合适的测量平台，对测量结果进行处理，建立单侧人体引起的 TOA 测距误差模型。利用Matlab软件仿真验证人体遮挡应用场景下TOA测距误差的准确性并分析体表爬行波对TOA测距的影响。