针对GPS拒止环境下UGV高精度定位难题，提出基于UAV辅助的协同定位解决方案。通过建立精确的相对观测模型、设计鲁棒的多源信息融合算法、改善UGV定位精度

研究背景与意义

研究背景

随着无人系统在智能交通、搜救救援、精准农业、环境监测等领域的广泛应用，无人地面车辆（UGV）的精确定位成为制约其自主作业能力的关键瓶颈。传统的GPS定位系统在城市峡谷、森林遮蔽、室内环境等复杂场景下存在信号遮挡、多路径效应等问题，定位精度往往难以满足厘米级精度需求。

无人机（UAV）凭借其机动性强、视野开阔的优势，可以在空中对地面目标进行高精度观测。将UAV与UGV进行协同，通过空地信息融合实现互补定位，为解决复杂环境下的高精度定位问题提供了新的技术途径。

研究意义

理论意义：

• 探索空地异构平台协同定位的理论框架和数学模型
• 研究多源异构信息融合的最优估计算法
• 建立考虑通信延迟和数据丢失的鲁棒定位方法

应用价值：

• 提升GPS拒止环境下UGV的定位精度和可靠性
• 降低对昂贵高精度定位设备的依赖
• 为无人系统集群协同作业提供技术支撑
• 推动智能交通、应急救援等领域的技术进步

国内外研究现状

• MIT：开发了基于视觉的UAV-UGV协同SLAM系统，实现室内环境下的厘米级定位
• 苏黎世联邦理工学院：提出分布式卡尔曼滤波架构，支持多UAV协同定位
• 佐治亚理工学院：研究了通信受限下的协同定位优化策略
• 清华大学：研究了城市环境下UAV辅助的车辆定位技术
• 北京航空航天大学：开发了基于UWB的空地协同定位系统
• 国防科技大学：提出了考虑动态遮挡的鲁棒协同定位算法

存在的问题

1. 多源信息融合的实时性和准确性难以平衡
2. 动态环境下测量异常值的鲁棒处理不足
3. 通信延迟和带宽限制对定位性能影响缺乏系统研究
4. 缺乏标准化的性能评估体系和测试平台

研究内容与技术路线

（1）UAV-UGV相对观测模型建立

研究目标：建立考虑UAV姿态、相机畸变、大气折射的精确测量模型

技术方案：

• 基于相机几何的距离-角度测量模型
• 考虑UAV高度的三维空间定位
• 测量噪声特性分析与建模

关键方程：

真实距离: d = √(Δx² + Δy² + h²) 平面距离: d_plane = √(d² - h²) 方位角: θ = atan2(Δy, Δx)

（2）多源信息融合算法设计

研究目标：设计高效鲁棒的扩展卡尔曼滤波（EKF）融合算法

状态空间模型：

• 状态向量：x = [x, y, vx, vy]ᵀ
• 观测向量：包含UAV相对测量和GPS绝对测量
• 融合策略：序贯更新 vs 集中式融合

算法流程：

1. 预测步骤：基于运动模型预测UGV状态
2. UAV测量更新：融合相对高精度观测
3. GPS测量更新：引入绝对位置参考
4. 协方差更新：维护估计不确定性

核心代码实现：

% 卡尔曼滤波预测x_pred=F*x+B*u P_pred=F*P*F'+Q% UAV测量更新K_uav=P_pred*H'*inv(H*P_pred*H'+R_uav)x_uav=x_pred+K_uav*(z_uav-H*x_pred)% GPS测量更新K_gps=P_uav*H'*inv(H*P_uav*H'+R_gps)x_est=x_uav+K_gps*(z_gps-H*x_uav)

（3）协同轨迹规划与优化

研究目标：优化UAV飞行轨迹以最大化定位精度

优化目标：

• 最小化定位误差协方差的迹
• 保证观测几何的良好构型（GDOP优化）
• 满足UAV飞行约束（速度、转弯半径）

数学表达：

min J = ∫ trace(P(t)) dt s.t. ||v|| ≤ v_max |ω| ≤ ω_max 观测距离约束

（4）鲁棒性与容错机制

研究内容：

• 测量异常检测：卡方检验、马氏距离
• 通信丢包处理：预测补偿、降级策略
• 多假设跟踪：处理数据关联不确定性

异常检测准则：

innovation=z-H*x_pred S=H*P_pred*H'+Rifinnovation'*inv(S)*innovation>chi2_threshold% 拒绝当前测量end

MATLAB例程运行结果

轨迹图：

定位误差曲线：

误差统计柱状图：

命令行输出：

如需帮助，或有导航、定位滤波相关的代码定制需求，请点击下方卡片联系作者