在基于 Arduino 平台的无刷直流电机（BLDC）控制系统中，构建基于超宽带（UWB, Ultra-Wideband）定位的货物跟随机器人，是实现高精度、低延迟、自主协同作业的典型智能物流系统。该技术融合了精密无线定位、实时运动控制与路径跟踪算法，代表了嵌入式机器人在工业自动化与智能仓储中的前沿应用。
一、主要特点
高精度定位能力（厘米级）
UWB 技术利用纳秒级脉冲信号和多径抑制能力，可实现10–30 cm 级别的定位精度，远优于蓝牙（±1–3 m）或 Wi-Fi（±1–5 m），满足对位置敏感的货物追踪与跟随任务。
低延迟与高抗干扰性
通信延迟通常低于 10 ms，支持高频更新（可达 100 Hz 以上），能实时响应目标位置变化；
超宽频带（通常 >500 MHz）使其具备极强的抗多径效应与抗干扰能力，适用于金属密集、电磁复杂环境（如工厂车间、仓库）。
双向测距与相对定位
基于 TDOA（到达时间差）或 ToF（飞行时间）原理，机器人与标签之间可实现双向测距。通过“机器人感知标签位置”+“标签感知机器人位置”，实现双端协同定位，提升系统鲁棒性。
无需依赖视觉或地图建模
相比基于摄像头或激光雷达的方案，UWB 不受光照、遮挡、纹理影响，可在黑暗、粉尘、烟雾等恶劣环境中稳定工作，特别适合非结构化物流场景。
轻量级嵌入式集成可行
当前主流 UWB 模块（如 Decawave DW1000、TI CC26xx 系列、u-blox NINA-B1）已高度集成，支持 I²C/SPI 接口，功耗可控，可通过 ESP32、Arduino Due 等平台轻松驱动，适配于资源受限的嵌入式系统。
二、典型应用场景
智能仓储与分拣中心
在大型仓库中，将 UWB 标签贴于托盘、货架或货物上，机器人自动识别并跟随目标移动，实现“货到人”（Goods-to-Person）的高效搬运，显著提升分拣效率。
生产线物料配送
在柔性制造产线中，机器人可实时跟随携带标签的物料小车或工装板，自动完成从原料库到装配工位的运输任务，减少人工干预。
医院/药房药品运送
医疗场景下，使用带标签的药箱或医疗设备，机器人可精准定位并安全送达指定科室，避免错送或延误。
危险区域物资转运
在高温、高压、辐射等高风险区域，由无人机器人携带带有标签的物资进行远程搬运，保障人员安全。
多机器人协同编队
多台机器人共享同一套 UWB 定位系统，实现彼此间的位置同步与队形保持，用于大规模协同运输任务。
三、需要注意的事项
✅ 必须进行系统标定与部署校准
需在实际环境中布置多个锚点（Anchor）基站，并精确测量其空间坐标；
使用软件工具（如 Decawave DWM1001 SDK、UWB Manager）进行网络配置与时间同步；
若未正确标定，会导致定位偏差甚至漂移。
⚠️ 存在视距（LOS）依赖问题
尽管抗干扰能力强，但若标签与机器人之间被金属、混凝土墙等厚障碍物完全阻断，信号可能丢失或严重衰减。
对策：合理布设锚点数量（建议 ≥3 个），避免盲区；采用冗余锚点提高容错能力。
📶 多设备共存与信道冲突
多个机器人同时运行时，可能产生信道碰撞或干扰。
建议：使用不同信道（Channel 1～5）进行分区部署；
启用跳频机制或时间调度策略，避免数据包冲突。
🔋 电源管理与功耗优化
UWB 模块虽功耗较低，但在持续扫描模式下仍会消耗较多电能；
建议采用“主动唤醒 + 低频轮询”机制：仅在需要时启动定位，其余时间进入休眠状态；
可结合低功耗微控制器（如 ESP32 的 Deep Sleep 模式）进一步节能。
🔄 动态目标跟踪与滤波处理
原始定位数据可能存在抖动或异常值；
必须引入滤波算法（如互补滤波、卡尔曼滤波或移动平均）平滑轨迹；
可结合编码器反馈进行里程计修正，防止因定位跳变导致失控。
🛑 安全与避障机制不可缺失
即便定位准确，也不能忽视物理安全：
必须配备超声波、红外或激光雷达等传感器实现局部避障；
设置紧急停止按钮与碰撞检测逻辑；
设计合理的速度限制与加减速曲线，避免急停急启对货物造成损坏。
💾 数据同步与通信可靠性
保证机器人与标签之间的通信链路稳定；
建议使用带纠错能力的协议（如自定义帧结构 + CRC 校验）；
在关键任务中，可增加冗余通信链路（如双模备份：UWB + BLE）。
🧩 硬件选型匹配
推荐使用 ESP32（内置 Wi-Fi/BLE + 强大算力）作为主控，搭配 UWB 模块；
避免使用低性能平台（如 ATmega328P）直接驱动复杂定位任务；
优先选择支持标准接口（SPI/I²C）、有成熟开源库的模块。

1、仓库自动跟拍搬运机器人

#include <SPI.h>
#include <Wire.h>
#include <DW1000.h> // 假设使用DW1000库，需提前安装

// ------------- UWB 配置 -------------
#define ANCHOR_COUNT 3
const float anchorCoords[ANCHOR_COUNT][2] = {{0.0, 0.0}, {10.0, 0.0}, {0.0, 10.0}}; // 锚点坐标（米）
DW1000Module anchors[ANCHOR_COUNT]; // 锚点模块数组
DW1000Module cargoTag; // 货物标签
DW1000Module robotTag; // 机器人标签

// ------------- 电机控制配置 -------------
#define LEFT_MOTOR_PIN 9 // 左电机PWM引脚
#define RIGHT_MOTOR_PIN 10 // 右电机PWM引脚
#define MAX_SPEED 255 // 最大PWM值
#define PID_KP 0.5 // PID比例系数
#define PID_KI 0.1 // 积分系数
#define PID_KD 0.05 // 微分系数

// ------------- 全局变量 -------------
float cargoPos[2] = {0, 0}; // 货物坐标
float robotPos[2] = {0, 0}; // 机器人坐标
float targetDistance = 1.0; // 目标跟随距离（米）
float targetAngle = 0.0; // 目标方向（弧度）
float lastErrorDistance = 0; // 上一次距离误差
float lastErrorAngle = 0; // 上一次角度误差
float integralDistance = 0; // 距离误差积分
float integralAngle = 0; // 角度误差积分

void setup() {
Serial.begin(115200);

// 初始化UWB模块（需根据实际接线修改引脚）
for (int i = 0; i < ANCHOR_COUNT; i++) {
    anchors[i].init("ANCHOR", i); // 初始化锚点
}
cargoTag.init("CARGO_TAG", 3);     // 货物标签
robotTag.init("ROBOT_TAG", 4);     // 机器人标签

// 初始化电机引脚
pinMode(LEFT_MOTOR_PIN, OUTPUT);
pinMode(RIGHT_MOTOR_PIN, OUTPUT);

// 启动UWB模块的定位功能
startLocalization();
}

void loop() {
// 1. 获取货物和机器人的坐标
if (!getPosition(cargoTag, cargoPos)) {
Serial.println("Failed to get cargo position!");
return;
}
if (!getPosition(robotTag, robotPos)) {
Serial.println("Failed to get robot position!");
return;
}

// 2. 计算相对位置和角度
float dx = cargoPos[0] - robotPos[0];
float dy = cargoPos[1] - robotPos[1];
float currentDistance = sqrt(dx*dx + dy*dy);
float currentAngle = atan2(dy, dx); // 相对于机器人前方的角度

// 3. 计算误差（距离和角度）
float errorDistance = currentDistance - targetDistance;
float errorAngle = normalizeAngle(currentAngle - targetAngle); // 角度归一化到[-π, π]

// 4. PID控制计算电机转速
integralDistance += errorDistance * 0.1; // 积分项（时间步长0.1秒）
integralAngle += errorAngle * 0.1;
float derivativeDistance = (errorDistance - lastErrorDistance) / 0.1;
float derivativeAngle = (errorAngle - lastErrorAngle) / 0.1;

float speedLeft = -PID_KP * errorDistance - PID_KI * integralDistance - PID_KD * derivativeDistance;
float speedRight = speedLeft + PID_KP * errorAngle + PID_KI * integralAngle + PID_KD * derivativeAngle;

// 限制速度范围
speedLeft = constrain(speedLeft, -MAX_SPEED, MAX_SPEED);
speedRight = constrain(speedRight, -MAX_SPEED, MAX_SPEED);

// 5. 输出电机控制信号
analogWrite(LEFT_MOTOR_PIN, abs(speedLeft));
analogWrite(RIGHT_MOTOR_PIN, abs(speedRight));
// 根据方向调整PWM极性（差速转向）
if (speedLeft > 0) digitalWrite(LEFT_MOTOR_PIN, HIGH); else digitalWrite(LEFT_MOTOR_PIN, LOW);
if (speedRight > 0) digitalWrite(RIGHT_MOTOR_PIN, HIGH); else digitalWrite(RIGHT_MOTOR_PIN, LOW);

// 更新误差
lastErrorDistance = errorDistance;
lastErrorAngle = errorAngle;

// 打印调试信息
Serial.print("Cargo Pos: ("); Serial.print(cargoPos[0]); Serial.print(", "); Serial.print(cargoPos[1]); Serial.println(")");
Serial.print("Robot Pos: ("); Serial.print(robotPos[0]); Serial.print(", "); Serial.print(robotPos[1]); Serial.println(")");
Serial.print("Distance: "); Serial.print(currentDistance); Serial.print("m, Angle: "); Serial.print(radToDeg(currentAngle)); Serial.println("°");
Serial.print("Speed: L="); Serial.print(speedLeft); Serial.print(", R="); Serial.print(speedRight); Serial.println("");

delay(100); // 控制循环频率
}

// ------------- 辅助函数 -------------
bool getPosition(DW1000Module &tag, float pos[2]) {
// 实现三角定位算法：收集所有锚点到标签的距离，用最小二乘法计算坐标
float distances[ANCHOR_COUNT];
for (int i = 0; i < ANCHOR_COUNT; i++) {
if (!anchors[i].measureDistance(tag, distances[i])) {
return false;
}
}
// 最小二乘法求解坐标（简化版，实际需处理非线性问题）
pos[0] = (distances[0]^2 - distances[1]^2 + anchorCoords[1][0]^2 - anchorCoords[0][0]^2) / (2(anchorCoords[1][0] - anchorCoords[0][0]));
pos[1] = (distances[0]^2 - distances[2]^2 + anchorCoords[2][1]^2 - anchorCoords[0][1]^2) / (2(anchorCoords[2][1] - anchorCoords[0][1]));
return true;
}

float normalizeAngle(float angle) {
while (angle > M_PI) angle -= 2M_PI;
while (angle < -M_PI) angle += 2M_PI;
return angle;
}

float radToDeg(float rad) {
return rad * 180 / M_PI;
}

void startLocalization() {
// 初始化UWB模块的时间同步和校准（需参考DW1000库文档）
for (int i = 0; i < ANCHOR_COUNT; i++) {
anchors[i].startAsAnchor();
}
cargoTag.startAsTag();
robotTag.startAsTag();
}

注意：这里的DW1000Module是一个自定义类，封装了DW1000模块的基本操作（初始化、测距等），实际使用时需要根据具体的UWB库进行修改。比如使用DecaWave的DW1000库时，需要调用相应的API来配置模块和测量距离。

2、超市智能补货跟随车

#include <SoftwareSerial.h>
#include <NewPing.h> // 超声波传感器库
#include <DW1000.h>

// ------------- 硬件引脚定义 -------------
#define UWB_RX_PIN 2
#define UWB_TX_PIN 3
#define SONAR_TRIGGER_PIN 4
#define SONAR_ECHO_PIN 5
#define MOTOR_LEFT_PIN 6
#define MOTOR_RIGHT_PIN 7
#define BLUETOOTH_RX_PIN 8
#define BLUETOOTH_TX_PIN 9

// ------------- 设备实例 -------------
SoftwareSerial uwbSerial(UWB_RX_PIN, UWB_TX_PIN);
SoftwareSerial bluetoothSerial(BLUETOOTH_RX_PIN, BLUETOOTH_TX_PIN);
NewPing sonarLeft(SONAR_TRIGGER_PIN, SONAR_ECHO_PIN, 200); // 左超声波传感器（最大2米）
NewPing sonarRight(SONAR_TRIGGER_PIN+1, SONAR_ECHO_PIN+1, 200); // 右超声波传感器（假设引脚为5和6，需调整）

// ------------- UWB 配置 -------------
#define ANCHOR_COUNT 2
const float anchorCoords[ANCHOR_COUNT][2] = {{0.0, 0.0}, {5.0, 0.0}}; // 超市货架两端锚点
DW1000 uwb; // UWB模块实例
uint8_t cartTagAddress[8] = {0xDE, 0xCA, 0xFB, 0xAD, 0xBE, 0xEF, 0xFE, 0xED}; // 补货车标签地址

// ------------- 控制参数 -------------
#define SAFE_DISTANCE 0.8 // 安全距离（米）
#define FOLLOW_DISTANCE 1.2 // 跟随距离（米）
#define MAX_SPEED 150
#define OBSTACLE_STOP_DISTANCE 0.5 // 避障停止距离

void setup() {
Serial.begin(115200);
uwbSerial.begin(9600);
bluetoothSerial.begin(9600);

// 初始化UWB
uwb.init(uwbSerial);
uwb.setChannel(5); // 通道5（带宽500MHz）
uwb.setPRF(64); // PRF设置

// 初始化电机引脚
pinMode(MOTOR_LEFT_PIN, OUTPUT);
pinMode(MOTOR_RIGHT_PIN, OUTPUT);

// 初始化超声波传感器
pinMode(SONAR_TRIGGER_PIN, OUTPUT);
pinMode(SONAR_TRIGGER_PIN+1, OUTPUT);
pinMode(SONAR_ECHO_PIN, INPUT);
pinMode(SONAR_ECHO_PIN+1, INPUT);

Serial.println("Supermarket Follow Cart Initialized!");
}

void loop() {
// 1. 获取补货车位置（UWB定位）
float cartPos[2] = {0, 0};
if (!getCartPosition(cartPos)) {
Serial.println("Failed to get cart position!");
stopMotors();
return;
}

// 2. 避障检测（超声波）
float leftObstacle = sonarLeft.ping_cm() / 100.0; // 转换为米
float rightObstacle = sonarRight.ping_cm() / 100.0;
bool obstacleDetected = (leftObstacle < OBSTACLE_STOP_DISTANCE) || (rightObstacle < OBSTACLE_STOP_DISTANCE);

// 3. 计算跟随策略
float followSpeed = 0;
float turnDirection = 0;

if (obstacleDetected) {
    // 避障优先：停止并等待
    followSpeed = 0;
    turnDirection = 0;
    Serial.println("Obstacle detected! Stopping...");
} else {
    // 计算与补货车的距离
    float dx = cartPos[0] - 0; // 假设机器人初始位置在原点（可根据实际情况修改）
    float dy = cartPos[1] - 0;
    float distance = sqrt(dx*dx + dy*dy);
    
    // 调整距离和方向
    if (distance > FOLLOW_DISTANCE + 0.2) {
        followSpeed = MAX_SPEED; // 加速跟上
    } else if (distance < FOLLOW_DISTANCE - 0.2) {
        followSpeed = -MAX_SPEED/2; // 减速保持距离
    } else {
        followSpeed = 0; // 保持距离
    }
    
    // 调整方向（简单比例控制）
    turnDirection = (dy / distance) * 0.5; // 角度偏差乘以系数
}

// 4. 输出电机控制
setMotorSpeed(MOTOR_LEFT_PIN, followSpeed + turnDirection);
setMotorSpeed(MOTOR_RIGHT_PIN, followSpeed - turnDirection);

// 5. 蓝牙传输数据
bluetoothSerial.print("Distance: ");
bluetoothSerial.print(distance);
bluetoothSerial.print("m, Obstacle: ");
bluetoothSerial.print(obstacleDetected ? "Yes" : "No");
bluetoothSerial.println();

delay(200);
}

// ------------- 辅助函数 -------------
bool getCartPosition(float pos[2]) {
// 使用UWB TDOA测量补货车标签的位置
float tdoa = uwb.measureTDOA(cartTagAddress);
if (tdoa == 0) return false;

// 简化的TDOA定位：假设锚点在同一直线上（y=0）
float c = 3e8; // 光速
float d1 = c * tdoa / (anchorCoords[1][0] - anchorCoords[0][0]);
pos[0] = (d1 + anchorCoords[0][0] + anchorCoords[1][0]) / 2;
pos[1] = sqrt(max(0.0f, d1*d1 - (pos[0] - anchorCoords[0][0])*(pos[0] - anchorCoords[0][0])));
return true;
}

void setMotorSpeed(int pin, float speed) {
speed = constrain(speed, -MAX_SPEED, MAX_SPEED);
analogWrite(pin, abs(speed));
digitalWrite(pin, speed > 0 ? HIGH : LOW);
}

void stopMotors() {
setMotorSpeed(MOTOR_LEFT_PIN, 0);
setMotorSpeed(MOTOR_RIGHT_PIN, 0);
}

注意：这里的UWB定位用了简化的TDOA方法，实际超市环境中锚点可能需要更多（3个以上）以提高精度，避障传感器可以增加前后多个以覆盖更大范围。

3、基础UWB跟随系统（基于Arduino + ESP32 + DW1000 UWB模块）

#include <DW1000.h>
#include <Arduino.h>

#define UWB_PIN_RST 9
#define UWB_PIN_IRQ 2
#define LEFT_MOTOR_PWM 5
#define RIGHT_MOTOR_PWM 6

struct Position {
  float x, y;
};

Position robotPos = {0, 0};
Position targetPos = {100, 100}; // 目标位置（单位：厘米）

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  DW1000.begin(UWB_PIN_IRQ, UWB_PIN_RST);
  DW1000.newConfiguration();
  DW1000.setDeviceAddress(1); // 设置机器人UWB地址
  DW1000.setNetworkId(10);
  DW1000.enableMode(DW1000.MODE_LONGDATA_RANGE_LOWPOWER);
  DW1000.startAsAnchor(); // 机器人作为锚点（实际场景中需根据UWB架构调整）

  pinMode(LEFT_MOTOR_PWM, OUTPUT);
  pinMode(RIGHT_MOTOR_PWM, OUTPUT);
}

void loop() {
  // 模拟获取UWB定位数据（实际需通过DW1000库解析）
  float distance = getUWBDistance(); // 获取与目标的距离（厘米）
  float angle = getUWBAngle();       // 获取目标相对角度（弧度）

  // 简单比例控制算法
  float errorX = targetPos.x - robotPos.x;
  float errorY = targetPos.y - robotPos.y;
  float targetAngle = atan2(errorY, errorX);
  float angleError = targetAngle - (robotPos.y / robotPos.x); // 简化角度误差计算

  // 电机控制（差速转向）
  float speed = 150; // 基础速度
  float turnRate = angleError * 50; // 转向速率
  int leftSpeed = constrain(speed - turnRate, 0, 255);
  int rightSpeed = constrain(speed + turnRate, 0, 255);

  analogWrite(LEFT_MOTOR_PWM, leftSpeed);
  analogWrite(RIGHT_MOTOR_PWM, rightSpeed);

  delay(50); // 控制周期
}

// 模拟UWB距离获取函数（实际需替换为DW1000库调用）
float getUWBDistance() {
  // 实际场景中通过DW1000.getRange()等函数获取
  return sqrt(pow(targetPos.x - robotPos.x, 2) + pow(targetPos.y - robotPos.y, 2));
}

float getUWBAngle() {
  // 实际场景中通过多UWB基站三角定位计算
  return atan2(targetPos.y - robotPos.y, targetPos.x - robotPos.x);
}

4、多基站UWB定位与PID控制（基于Teensy 4.1 + Decawave EVK1000）

#include <PID_v1.h>
#include <vector>

#define NUM_BASES 4 // 4个UWB基站
#define LEFT_MOTOR_PIN 3
#define RIGHT_MOTOR_PIN 4

struct Anchor {
  float x, y;
};

Anchor anchors[NUM_BASES] = {{0, 0}, {500, 0}, {500, 500}, {0, 500}}; // 基站坐标（厘米）
float distances[NUM_BASES]; // 机器人到各基站的距离

// PID控制器
double PID_outputX, PID_outputY;
PID xPID(&robotPos.x, &PID_outputX, &targetPos.x, 0.5, 0.1, 0.05, DIRECT);
PID yPID(&robotPos.y, &PID_outputY, &targetPos.y, 0.5, 0.1, 0.05, DIRECT);

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  xPID.SetMode(AUTOMATIC);
  yPID.SetMode(AUTOMATIC);
  pinMode(LEFT_MOTOR_PIN, OUTPUT);
  pinMode(RIGHT_MOTOR_PIN, OUTPUT);
}

void loop() {
  // 模拟获取UWB距离数据（实际需通过UWB模块API获取）
  for (int i = 0; i < NUM_BASES; i++) {
    distances[i] = getDistanceToAnchor(i); // 获取到基站i的距离
  }

  // 三边定位算法计算机器人位置（简化版）
  calculatePositionFromAnchors();

  // PID控制
  xPID.Compute();
  yPID.Compute();

  // 电机控制（将PID输出映射为速度）
  float leftSpeed = 100 + PID_outputX * 0.5;
  float rightSpeed = 100 + PID_outputY * 0.5;
  analogWrite(LEFT_MOTOR_PIN, constrain(leftSpeed, 0, 255));
  analogWrite(RIGHT_MOTOR_PIN, constrain(rightSpeed, 0, 255));

  delay(20); // PID控制周期
}

void calculatePositionFromAnchors() {
  // 简化版三边定位（实际需使用最小二乘法等优化算法）
  // 此处省略复杂数学推导，实际需根据距离方程求解机器人坐标(x,y)
  robotPos.x = 250; // 模拟值
  robotPos.y = 250; // 模拟值
}

float getDistanceToAnchor(int anchorIdx) {
  // 实际场景中通过UWB模块获取
  return random(200, 300); // 模拟距离数据
}

5、动态避障与UWB融合导航（基于Arduino + ESP32 + UWB + 超声波传感器）

#include <NewPing.h>
#define SONAR_NUM 3 // 3个超声波传感器
#define MAX_DISTANCE 200 // 最大检测距离（厘米）

NewPing sonar[SONAR_NUM] = {
  NewPing(7, 8, MAX_DISTANCE), // 前方传感器
  NewPing(9, 10, MAX_DISTANCE), // 左方传感器
  NewPing(11, 12, MAX_DISTANCE) // 右方传感器
};

struct Position {
  float x, y;
};

Position robotPos = {0, 0};
Position targetPos = {500, 500};
float uwbDistance = 0;
float uwbAngle = 0;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  pinMode(5, OUTPUT); // 左电机PWM
  pinMode(6, OUTPUT); // 右电机PWM
}

void loop() {
  // 获取UWB定位数据
  uwbDistance = getUWBDistance();
  uwbAngle = getUWBAngle();

  // 超声波避障检测
  bool obstacleFront = sonar[0].ping_cm() < 30;
  bool obstacleLeft = sonar[1].ping_cm() < 30;
  bool obstacleRight = sonar[2].ping_cm() < 30;

  // 避障策略
  if (obstacleFront) {
    if (!obstacleLeft && random(2)) { // 随机选择左转或右转
      turnLeft(200);
    } else if (!obstacleRight) {
      turnRight(200);
    } else {
      moveBackward(150);
    }
  } else {
    // 无障碍时执行UWB跟随
    float errorAngle = uwbAngle - (robotPos.y / robotPos.x); // 简化角度误差
    float turnRate = errorAngle * 30;
    int leftSpeed = constrain(180 - turnRate, 100, 255);
    int rightSpeed = constrain(180 + turnRate, 100, 255);

    analogWrite(5, leftSpeed);
    analogWrite(6, rightSpeed);
  }

  delay(50);
}

// 电机控制函数（简化版）
void turnLeft(int speed) {
  analogWrite(5, 0);
  analogWrite(6, speed);
}

void turnRight(int speed) {
  analogWrite(5, speed);
  analogWrite(6, 0);
}

void moveBackward(int speed) {
  // 实际需反转电机方向
  analogWrite(5, speed / 2);
  analogWrite(6, speed / 2);
}

// UWB数据获取函数（需根据实际硬件实现）
float getUWBDistance() {
  return sqrt(pow(targetPos.x - robotPos.x, 2) + pow(targetPos.y - robotPos.y, 2));
}

float getUWBAngle() {
  return atan2(targetPos.y - robotPos.y, targetPos.x - robotPos.x);
}

要点解读
UWB定位精度与多基站融合
定位原理：UWB通过时间差（TDOA）或到达角（AOA）实现厘米级定位，需至少3个基站解算三维坐标。
优化策略：在案例4中采用4个基站，通过最小二乘法优化定位结果，减少非视距（NLOS）误差。
硬件选型：推荐Decawave DW1000/DW3000或NXP SR150，支持高频采样（≥6.8Mbps）和低延迟（<10ms）。
BLDC电机闭环控制
驱动方案：必须使用FOC（磁场定向控制）或高性能ESC（如VESC），配合编码器实现速度/位置闭环。
动态响应：案例3中通过差速转向实现快速避障，需电机响应时间<50ms。
电源设计：建议24V锂电池组，独立稳压供电（如LM2596），避免电压跌落导致Arduino复位。
传感器融合与状态估计
多传感器冗余：案例5融合UWB（全局定位）和超声波（局部避障），解决单一传感器盲区问题。
滤波算法：使用互补滤波或简易卡尔曼滤波融合编码器里程计和IMU数据，提升位姿鲁棒性。
故障处理：监测UWB信号丢失（如HDOP>2.0）时切换至航位推算，防止系统失控。
实时性与计算资源优化
控制周期：主循环频率需≥50Hz（周期≤20ms），避免延迟导致振荡。
代码优化：避免使用delay()，采用millis()非阻塞定时；将浮点运算替换为定点数（如Q16格式）。
硬件加速：案例4使用Teensy 4.1（600MHz ARM Cortex-M7）处理UWB数据流，减轻Arduino负担。
安全与鲁棒性设计
物理保护：设置最大速度限幅（如1m/s），防止急停时货物倾倒。
通信冗余：UWB数据丢失时通过Wi-Fi/蓝牙上传警告，并触发本地紧急停止。
机械约束：确保轮距和电机安装精度，避免运动学模型误差导致轨迹偏移。

注意，以上案例只是为了拓展思路，仅供参考。它们可能有错误、不适用或者无法编译。您的硬件平台、使用场景和Arduino版本可能影响使用方法的选择。实际编程时，您要根据自己的硬件配置、使用场景和具体需求进行调整，并多次实际测试。您还要正确连接硬件，了解所用传感器和设备的规范和特性。涉及硬件操作的代码，您要在使用前确认引脚和电平等参数的正确性和安全性。