面向近场场景的低成本无基础 3D 相对定位技术，实现亚米精度
系统与控制
2025-06-25 v1 多智能体系统
机器人学
系统与控制
摘要
在近场场景中进行相对定位对于无人车辆（UxV）应用至关重要。虽然针对无人地面车辆（UGV）的 2D 相对定位问题已有广泛研究，但针对无人机（UAV）的 3D 场景问题涉及更多不确定性，仍需进一步探讨。灵感来源于动物仅通过个体感知相对信息即可实现群体行为的现象，本研究提出一种完全无基础的 3D 相对定位框架，仅依赖 onboard ultra-wideband（UWB）传感器。利用 2D 相对定位研究，我们进行了可行性分析、系统建模、仿真、性能评估和使用 UWB 传感器的现场测试。本文的关键贡献包括：推导了面向近场情景的 Cram\'er-Rao 下界（CRLB）和几何精度稀释因子（GDOP）；开发了两种定位算法——一种基于欧几里得距离矩阵（EDM），另一种采用最大似然估计（MLE）；对比分析了该方法与最新方法的综合性能和计算复杂度；进行了仿真研究和现场实验；提出一种受动物行为启发的新型传感器部署策略，使本框架在 UxV 应用中能够实现 single-sensor 实现。理论、仿真和实验结果均表明，该方法对其他 3D 近场定位任务具有强大的通用性，具有显著的成本效益跨平台 UxV 协作系统的潜力。
引用
@article{arxiv.2506.19199,
title = {Low-Cost Infrastructure-Free 3D Relative Localization with Sub-Meter Accuracy in Near Field},
author = {Qiangsheng Gao and Ka Ho Cheng and Li Qiu and Zijun Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.19199},
year = {2025}
}