将UWB与惯导进行融合，可以实现移动物体在室内实时的高精度定位，定姿，可以用于一下几种应用：
1. 用于无人机的室内定位导航与自动作业。无人机在室内环境下的室内自动作业或者在非人可视的情况下飞行，需要采集无人机精确的定位与飞行姿态，我们的定位系统可以很好的满足这个要求。
2. 用于行人在室内环境下的定位。在大型的商场或者展览管中，由于GPS定位信号收到干扰影响，人们难以知晓自己的实际位置，并且地图提供的位置信息又太过具体复杂。而我们的定位系统可以实时检测位置信息，并分析行人走路时的方位、速度等信息。
3. 用于室内智能家居机器人的合理作业。近年来家具机器人正不断发展普及，如扫地机器人等。但像该类机器人在室内作业时，通常都是较为随机的对室内进行打扫，导致打扫效率不到，若结合我们的室内定位系统，便可以通过位置信息合理规划作业路线，提高智能机器人的工作效率。 无锡凌思科技有限公司致力于提供惯性导航，期待您的光临！上海机器人惯性导航规格
惯性导航的目的是实现自主式导航，即不依赖外界信息，包括卫星信号、北极指引等。那么惯性是如何实现的呢？
惯性导航工作的关键原理是：它从过去自身的运动轨迹推算出自己目前的方位。其工作技术原理不外乎就是以下三条基本公式：距离=速度×时间，速度=加速度×时间，角度=角速度×时间。
首先，检测（或设定好）初始信息，包括初始位置、初始朝向、初始姿态等。
然后，用IMU时刻检测物体运动的变化信息。其中，加速度计测量加速度，利用原理 a=F/M，测量物体的线加速度，然后乘以时间得到速度，再乘以时间就得到位移，从而确定物体的位置；而陀螺仪则测量物体的角速率，以物体的初始方位作为初始条件，对角速率进行积分，进而时刻得到物体当前方向；还有电子罗盘，能在水平位置确认物体朝向。这3个传感器可相互校正，得到较为准确的姿态参数。
第三，通过计算单元实现姿态解、加速度积分、位置计算以及误差补偿，**终得到准确的导航信息。 西安自对准惯性导航尺寸惯性导航，就选无锡凌思科技有限公司。
移动机器人是一种可以自主在固定或时变环境中进行工作的自动化设备。近年来在服务业、家居、工业等领域应用普遍。轮式机器人在应用方面与无人车相似，均通过视觉相机、MEMS惯性传感器、激光雷达及里程计等传感器采集数据进行导航。国内高校也对轮式机器人较早开始研究工作。在采取惯性传感器与里程计的轮式机器人的导航过程中，MEMS惯性传感器提供精确的姿态角，而由于轮子打滑等对惯性导航以及里程计产生影响，现大多通过视觉里程计与MEMS惯性导航组合导航，通过扩展Kalman滤波算法来进行数据融合，从而提高系统精度。
惯性导航定位可保证不受外界信息影响， 在任何时刻以高频次输出车辆运动参数，为决策中心提供连续的车辆位置、 姿态信息，具有任何传感器都无法比拟的优势。惯性导航系统是高精定位中必不可少的关键部件。而自动驾驶定位系统的关键的关键是高精度。高精定位能够实现极端 天气和环境下的车道级定位、高精度定位要能实现感知信息的时空同步、 降低自动驾驶系统运算力要求、降低系统复杂度、有利于实现 V2X 应用及 自动驾驶的安全性和舒适性。无锡凌思科技有限公司为您提供惯性导航，有需求可以来电咨询！
惯性测量单元英文全称Inertial Measurement Unit，简称IMU，通常由加速度传感器和陀螺仪组成，并整合MCU、定位芯片（北斗、GPS）等芯片，根据实际测量需要，可增加相关检测功能的元器件。IMU能通过加速度传感器和陀螺仪分别对运动在三维空间物体的各个轴加速度和角速度进行测量，通过加速度值和运动的初始条件，计算得到物体的运动轨迹及位置；而利用角速度和初始条件可以得到该物体的转动姿态；通过运动合成法则将各方向的运动进行合成，就能得到该物体各个时刻的运动状态。 无锡凌思科技有限公司为您提供惯性导航。无锡机器人惯性导航方案设计
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MEMS惯性导航系统软件设计方面主要是导航算法，包括初始对准、惯性解算及误差补偿等算法；其硬件设计方面主要包括电路及结构的设计、惯性导航传感器（陀螺仪、加速度计）及导航计算机的选择等。系统精度不仅与硬件相关，而且与软件有很大关系。在目前硬件加工技术发展较慢的前提下，系统中误差补偿算法尤为重要。对于导航精度要求较高的应用，由于系统具有长航时的特点，MEMS惯性导航误差易发散，多采用组合导航的方式来控制惯性导航系统的误差发散。本节主要介绍MEMS惯性传感器的误差分析与补偿以及MEMS组合导航算法设计。上海机器人惯性导航规格
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