一种基于图优化的UWB/IMU/GNSS的多无人车协同定位方法

本发明公开了一种基于图优化的UWB/IMU/GNSS的多无人车协同定位方法，包括全球卫星导航系统GNSS、超宽带系统UWB、惯性测量单元IMU和机器人运动控制系统，其中超宽带系统UWB包括1个UWB标签和3个UWB基站，将UWB标签部署于待定位目标无人车上，3个UWB基站分别设置在另外三辆无人车上作为移动基站无人车。将所述GNSS和IMU模块部署于无人车作为可移动UWB基站，采用扩展卡尔曼滤波算法融合GNSS绝对位置信息和IMU相对运动信息；根据所确定的可移动基站无人车的位置，基于单边双向测距法获取标签与基站间的距离观测值，构建融合UWB测距约束和IMU运动约束的因子图模型，采用因子图优化算法进行目标无人车位置的优化。该方法通过可移动基站无人车的部署降低传统固定基站的成本，结合多源传感器数据融合策略提高复杂环境下UWB系统定位的精度和鲁棒性。