基于UWB的智能召车导航定位系统研究

臧利国，唐一鸣，沈业辉，王孜洲

（南京工程学院 a.汽车与轨道交通学院；b.自动化学院，南京 211167）

随着人工智能的高速发展和车辆技术的不断提高，智能车的研究与应用越来越成为生产生活的重要方面。作为现代社会的新产物，在智能车上开发出来的各种功能，如自动泊车、防碰撞预警、辅助驾驶系统等，可以保证行驶的安全性，进一步提高智能化水平。2019年9月，特斯拉推出了一项名为“Smart Summon（智能召车）”的新功能，通过该功能，用户只需在车停放的任意位置周围操控手机，车便可自动行驶到车主旁，无需人为干预。其结合了u-blox公司的NEO-M8L汽车惯性导航模块定位［1］和自身强大的视觉处理能力，但此功能有60.96 m的距离限制和1 m的定位误差。

实现智能召车，如何使车辆在非结构化环境中获取自身状态是关键。在高精度定位方面，牛群峰等［2］提出了一种基于TW_TOF的UWB信号定位系统，利用三边测量法实现定位，采用IMM卡尔曼滤波优化定位数据，试验显示该系统有效减小了定位数据的误差；王川阳等［3］提出基于双向测距的TOA定位方法，利用Chan算法和高斯－牛顿迭代算法解算定位结果，提高了系统的测距和定位精度；张浩等［4］提出一种基于单基站六角单极定向天线阵列的到达角（AOA）估计方法，解决了多基站系统的部署困难问题，可提供较精确的定位精度。

针对定位精度问题，结合智能召车应用场景，设计了一种基于超宽带技术的导航定位系统，利用加权三边测量法实现定位，通过改进无迹卡尔曼滤波算法减小噪声干扰，有效提高了定位精度，保证了召车的安全性。……