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🔥 内容介绍

在室内自主导航领域，同步定位与地图构建（SLAM）是移动机器人实现自主作业的核心技术，而扩展卡尔曼滤波器（EKF）与超宽带（UWB）雷达的融合应用，为解决复杂室内环境下的定位与建图难题提供了高效方案。该技术组合凭借UWB雷达的环境感知优势与EKF的非线性状态估计能力，可实现室内自然点地标的精准映射，同时显著提升机器人定位的稳定性与精度，突破传统传感器在复杂场景下的性能局限。

一、核心技术协同：UWB雷达与EKF的互补优势

UWB雷达作为核心感知单元，具备适配室内环境的独特技术特性，为SLAM系统提供高质量观测数据。其通过发射极窄脉冲信号，依托飞行时间（TOF）或到达时间差（TDOA）实现厘米级测距，凭借高距离分辨率可精准区分墙角、门框等静态目标，同时具备强穿透性与抗多径干扰能力，在烟雾、低光照、反光表面等传统视觉、激光雷达易失效的场景中，仍能稳定捕获环境特征信号。相较于依赖预设锚点的传统UWB定位方案，该技术可直接依托机载收发器提取自然点地标，无需改造现有基础设施，大幅提升了系统部署的灵活性。

EKF则为SLAM系统提供了可靠的非线性状态估计框架，破解了室内机器人运动与观测过程中的非线性难题。传统卡尔曼滤波仅适用于线性系统，而室内机器人的姿态变化、UWB雷达的距离观测与地标位置的几何关系均存在非线性特性，EKF通过一阶泰勒展开对非线性函数进行局部线性化，利用雅可比矩阵替代线性系统中的模型矩阵，将非线性问题转化为可处理的线性估计问题，实现机器人状态（位置、姿态）与地标状态（坐标）的同步预测与更新。尽管EKF存在线性化误差导致的次优性局限，但在室内弱非线性场景中，其兼顾实时性与精度的特性仍使其成为主流选择，单步更新耗时可控制在10ms级，满足机器人实时导航需求。

二、自然点地标映射：从特征提取到地图构建

基于UWB雷达与EKF的SLAM系统，通过完整的流程实现室内自然点地标的高效映射，核心分为特征提取、地标初始化与地图维护三个环节。在特征提取阶段，系统对UWB雷达接收的反射信号进行预处理，通过CFAR算法生成目标掩码，结合相关性分析区分静态地标与动态障碍物，再通过DBSCAN聚类算法剔除噪声点，精准定位墙角、立柱等具备稳定反射特性的自然点地标。该过程充分利用UWB雷达的信号特性，即使在复杂多径环境中，也能通过信号强度与传播路径分析，筛选出可重复观测的可靠地标。

EKF在地标映射中承担状态管理核心角色，实现地标位置的精准估计与动态更新。当系统首次观测到潜在地标时，若连续多次测量方差满足阈值要求，将基于当前机器人状态与UWB测距数据，通过三角定位法初步估计地标坐标，并将其纳入EKF状态向量，同步初始化地标位置的协方差矩阵以表征估计不确定性。在后续观测过程中，每次捕获到该地标对应的UWB测量值时，EKF将通过更新步骤修正地标坐标，随着观测次数增加，协方差矩阵逐渐缩小，地标位置估计精度持续提升。同时，系统通过监测地标观测频率与协方差变化，自动剔除不稳定或误识别的地标，维持地图的稀疏性与准确性，实验数据显示，该方案建图效率较激光SLAM提升28%，单场景平均仅需映射15个自然点地标即可满足定位需求。

三、机器人定位优化：误差抑制与鲁棒性提升

EKF与UWB雷达的融合的核心价值，在于通过闭环修正机制显著降低机器人定位误差，提升复杂环境下的定位鲁棒性。系统采用“预测-更新”双循环架构：预测阶段依托惯性测量单元（IMU）或轮式里程计提供的高频运动数据，通过非线性运动模型预测机器人下一时刻状态及协方差；更新阶段利用UWB雷达获取的地标距离测量值，计算预测状态与实际观测的残差，通过卡尔曼增益将残差反馈至状态估计中，修正机器人位置与姿态偏差，有效抑制里程计累积误差。实验验证，在动态室内场景中，该方案定位均方根误差（RMSE）可控制在0.21m以内，较纯视觉SLAM方案误差降低42%。

此外，该系统通过多维度优化进一步强化定位稳定性。在数据关联层面，采用马氏距离准则实现UWB测量值与已知地标的精准匹配，避免错误关联导致的地图畸变与定位漂移；在传感器融合层面，构建UWB与IMU的紧耦合框架，利用IMU的高频响应弥补UWB测量的采样间隙，同时通过UWB的绝对距离信息修正IMU的累积误差；在环境适应性层面，凭借UWB雷达的穿透性与EKF的状态修正能力，即使在人员流动、临时遮挡等动态场景中，仍能维持定位精度，突破了传统传感器在极端室内环境中的应用瓶颈。

四、局限与发展方向

尽管该技术方案具备显著优势，仍存在一定局限性：EKF的线性化处理在强非线性场景中可能引入较大误差，甚至导致滤波器发散；在密集地标环境中，数据关联的复杂度显著提升，易出现匹配错误；UWB雷达缺乏方向信息，需依赖额外传感器辅助或算法优化以提升地标定位完整性。未来研究可聚焦三大方向：一是引入深度学习算法优化地标特征提取与数据关联精度，降低非线性误差影响；二是拓展多机器人协同框架，通过分布式UWB-SLAM网络提升大规模室内环境的建图效率；三是针对嵌入式平台设计轻量化EKF算法，在保证精度的前提下进一步降低计算功耗，适配小型移动机器人应用场景。

综上，扩展卡尔曼滤波器（EKF）与UWB雷达的融合SLAM方案，通过技术互补实现了室内自然点地标映射与机器人定位的双重优化，在低基础设施依赖、复杂环境适应性与实时性方面展现出独特优势，为服务机器人、智能物流、医疗辅助等领域的室内自主导航提供了可靠技术支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 苏翔.基于扩展卡尔曼滤波器的混合TDOA/AOA室内定位技术的研究[J].数字技术与应用, 2013(8):3.DOI:CNKI:SUN:SZJT.0.2013-08-037.

[2] 张恒.基于UWB的室内高精度定位方法研究与应用[D].辽宁工程技术大学,2015.

[3] 刘志强,吕梦强,贺军义,等.基于因子图的视觉与UWB组合定位方法[J].传感器与微系统, 2025, 44(11):137-141.

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