面向集群协同的两点相对定位技术

无人集群节点间精确位置获取是集群协同的基础，但在复杂多变的应用环境中，全球导航卫星系统(GNSS)难以提供稳定准确的位置信息；难以部署辅助锚点；传统相对定位方法大多存在节点数量限制。针对上述3个问题，提出了一种GNSS拒止条件下的集群节点相对定位的新方法。以搭载惯性测量单元(IMU)和超宽带传感器的两个节点为例建立了相对定位模型，采用扩展卡尔曼滤波算法，融合机载IMU和机间距离信息，实现了相对位置的最优估计。仿真实验结果表明：在无人机相距200 m的范围内，所提方法可达到约1.3 m的相对定位精度，与现有多节点相对定位算法相比，提高了约4倍；在无需GNSS和辅助锚点的支持下，即可实现两个节点之间的高精度相对定位，能够为无人集群在复杂应用环境下的协同定位提供有效可行的解决方案。