机器人室内定位解决方案
UWB室内定位系统整体解决方案介绍
UWB室内定位系统页脚内容11.公司简介成都恒高科技有限公司，致力于高精度无线定位技术与视觉图像处理技术，打造两者相结合的“四维高精度定位系统”。
该系统包含传统意义的无线电三维空间合作式定位安防，并辅以视觉定位、视频联动的非合作式定位监管。
恒高旨在为客户提供全方位定位安防监管，以保障客户的人员物资安全。
恒高结合定位及视觉数据，精准分析企业客户的人员行为，规范人员作业方式。
在保障安全的同时，提升作业效率，为客户提供了丰厚的利润价值。
恒高依托电子科技大学前沿科学技术，及自身强劲的工程实践团队，在保证高精度定位系统优异效果的同时，将系统产品定价拉低了一个量级。
为客户提供价值，并减小客户的成本投入。
恒高现已申请专利技术二十余项，软件著作十余项，并不断有新技术转化为知识产权。
恒高拥有多个行业的系统解决方案，已实施于大型基建工地，石油化工，电力电网，养老院，监狱，并积极跟进智能社区，政府机关，机器人导航，旅游，停车场等等。
恒高还在不断挖掘高精度定位系统的潜力，以期为更多行业服务。
让每一个位置，每一张图像都发挥价值。
匠心永恒，高山景行。
恒高于2014年成立至今，秉持匠心不断打磨产品及系统，力求为客户提供最好的产品、系统和解决方案！页脚内容22.UWB无线定位2.1系统方案2.1.1定位概念2.1.1.1UWB技术原理超宽带（Ultra Wide-Band，UWB）是一种新型的无线通信技术，根据美国联邦通信委员会的规范，UWB的工作频带为3.1~10.6GHz，系统-10dB带宽与系统中心频率之比大于20%或系统带宽至少为500MHz。
UWB信号的发生可通过发射时间极短（如2ns）的窄脉冲（如二次高斯脉冲）通过微分或混频等上变频方式调制到UWB工作频段实现。
超宽带的主要优势有，低功耗、对信道衰落（如多径、非视距等信道）不敏感、抗干扰能力强、不会对同一环境下的其他设备产生干扰、穿透性较强（能在穿透一堵砖墙的环境进行定位），具有很高的定位准确度和定位精度。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航一、概述随着科技的快速发展，室内移动机器人已成为智能家居、物流运输、医疗护理等领域的重要组成部分。
要实现机器人的高效、准确运作，其定位与导航技术至关重要。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术，通过集成传感器、控制算法和路径规划算法，使机器人能够在复杂的室内环境中实现自主定位与导航。
嵌入式系统作为机器人的核心部分，具备体积小、功耗低、实时性强等特点，能够满足机器人对于硬件资源的需求。
通过集成多种传感器，如激光雷达、超声波传感器、摄像头等，机器人可以获取环境中的距离、障碍物、图像等信息，为定位与导航提供丰富的数据支持。
在定位方面，基于嵌入式系统的室内移动机器人可以采用多种技术，如SLAM（同时定位与地图构建）、惯性导航、WiFi指纹定位等。
这些技术各有优缺点，可以根据具体应用场景进行选择和优化。
通过实时获取机器人的位置信息，可以实现对机器人的精确控制。
在导航方面，嵌入式系统可以根据定位信息以及预设的目标位置，结合路径规划算法，为机器人规划出最优的行驶路径。
同时，机器人还需要具备避障功能，能够在遇到障碍物时及时调整行驶方向，确保安全到达目的地。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术是实现机器人自主化、智能化的关键。
通过不断优化算法和硬件设计，可以提高机器人的定位精度和导航效率，为各领域的应用提供更加便捷、高效的解决方案。
1. 嵌入式系统概述及其在机器人技术中的应用嵌入式系统，作为一种专用的计算机系统，被设计用于执行特定的控制、监视或辅助功能。
它通常嵌入在设备或系统内部，是设备智能化、自动化的核心所在。
嵌入式系统结合了硬件和软件，具有体积小、功耗低、实时性强、可靠性高等特点，因此广泛应用于各种领域，如智能家居、医疗设备、航空航天以及机器人技术等。
在机器人技术中，嵌入式系统发挥着举足轻重的作用。
嵌入式系统为机器人提供了强大的计算和控制能力。
通过嵌入式处理器和相应的算法，机器人能够实时地处理传感器数据、执行复杂的运动控制任务，并实现自主导航和定位。
uwb,解决方案
uwb,解决方案篇一：机器人室内定位解决方案通过在室内或者室外布设一定数量的UWB定位基站，机器人携带定位标签，最终实现机器人的精准定位导航。
UWB室内定位技术,可以提供最优达2厘米级、一般情况下10厘米以下定位精度，系统定位微基站支持多定位单元扩展，定位微标签支持刷新率在线调整功能。
系统基于先进的基于无线超窄脉冲波的无线定位原理，抗干扰能力强，系统性能稳定可靠，架设简单，维护方便，适合工业应用。
1：无线超窄脉冲定位技术特点传统的无线定位系统使用WiFi、蓝牙及Zigbee等技术，基于接收信号强度法（RSSI）来对标签位置进行粗略估计，定位精度低，且容易受到干扰，定位稳定性难以适应室内应用的要求。
UWB基于超窄脉冲技术的无线定位技术，从根本上解决了这一问题。
无线超窄脉冲电磁波，使用脉冲宽度为ns级的无线脉冲信号作为定位载波，是无线定位领域的定位精度最高，性能最为稳定的技术。
在频域上，由于其占用的频带较宽（也被称为超宽带技术，UWB技术），且无线功率密度较低，对于其他的无线设备来说相当于噪声信号，不会对其造成干扰，也加强了自身的抗干扰性。
无线定位系统基于超窄脉冲技术，成为国内领先的高精度无线定位产品。
2：定位原理无线定位系统使用先进的超窄脉冲精确测量飞行时间技术，实现了底层的精确测距/计时；结合位置解算算法，实现了上层的精确定位。
其基本原理如下图所示。
基站位置为已知,标签发出无线脉冲,到达每个基站的时间再乘以光速,从而得到标签到每个基站的距离,再通过算法最终就可以得到标签的位置.3：定位系统构成无线定位系统的系统架构如下图所示。
系统主要包括定位基站、定位标签、定位解算服务器、定位解算引擎及POE 交换机、网线等网络设备构成。
4：基站布置方法根据实际需要,可以实现三维定位,二维定位,一维定位和存在性检测,基站根据需要一般布设为正方形,每隔50-200米之间布设一个,原则就是保证需要定位的对象在同一时间发出的脉冲能够被任意三个基站接收到,从而才能确定定位标签的位置.另外不能让基站和标签之间有物体遮挡,避免标签发出的信号不能被基站接收到.产品技术参数产品内核：STM32F4或者STM32F105可视化平台： windows三维； Linux ROS 二维PCB规格：基站 25平方厘米左右；标签4平方厘米左右精度（实测）：复杂环境静态1厘米动态8厘米；空旷环境：静态 1厘米动态2厘米刷新速率：定制（标准版为大于50Hz）数据接口: 开放的API，提供RTS三维数据距离：视距范围100米*100米通讯协议：传输速率：最高/s天线名称：贴片式UWB55其他特点: A.有效减少多径效应带来的衰减 B.机器学习算法 C.非链式动态分布式计算方*案*由*华*星*北*斗*智*控*提*供篇二：作业一．全面论述一种物联网应用（现状、应用方式、应用目的）。
机器人室内定位解决方案
机器人室内定位解决方案机器人室内定位是指通过各种技术手段使机器人准确获取自身在室内环境中的位置和姿态信息，以实现自主导航、定点运动和环境探测等功能。
在室内环境中，传统的卫星导航系统如GPS无法提供准确的定位信息，因此需要借助其他技术进行室内定位。
目前，机器人室内定位可以通过以下几种方式实现：1.视觉定位视觉定位通过机器人上搭载的视觉传感器以及计算机视觉算法来获取机器人在室内环境中的位置信息。
一种常用的视觉定位方法是基于特征点匹配的定位，即通过提取室内环境中的特征点，如角点、边缘等，并将其与预先构建的地图进行匹配，从而确定机器人的位置。
此外，基于深度学习的视觉定位方法也得到了广泛应用，通过训练神经网络来实现室内定位。
2.惯性导航惯性导航是利用机器人上搭载的惯性测量单元（IMU）来测量机器人的加速度和角速度，并通过积分计算出机器人的位置和姿态信息。
IMU可以测量机器人的线加速度、角加速度和地磁场等信息，通过将这些信息进行积分，可以得到机器人的位置和姿态信息。
基于惯性导航的室内定位精度较高，但受到积分误差的累积影响，长时间使用会导致定位误差增大，因此通常与其他定位方法结合使用。
3.无线信号定位无线信号定位是通过接收室内环境中的无线信号来估计机器人的位置。
目前常用的无线信号定位技术包括Wi-Fi信号定位、蓝牙信号定位和超宽带信号定位等。
这些技术利用室内环境中的无线基站和接收器来定位机器人，通过测量无线信号的强度、时间延迟和到达角度等信息来估计机器人的位置。
4.激光雷达定位激光雷达定位是通过机器人上搭载的激光雷达来扫描周围环境，并根据激光点云数据进行定位。
激光雷达可以测量物体的距离和角度信息，通过将激光点云数据与预先构建的地图进行匹配，可以实现机器人的室内定位。
激光雷达定位精度较高，但成本较高，在一些高精度要求的场景中得到广泛应用。
综上所述，机器人室内定位可以通过视觉定位、惯性导航、无线信号定位和激光雷达定位等多种方式来实现。
机器人夹点室内定位算法研究
机器人夹点室内定位算法研究近年来，随着科技的迅速发展，机器人这一名词逐渐走进了人们的生活。
机器人的出现为人类的日常生活带来了诸多便利，可以完成许多人类无法或不愿意完成的任务。
而在机器人的日常应用中，其中一个重要的问题就是机器人如何在室内进行定位，完成任务。
其中，夹点室内定位算法是机器人在室内定位中的一种重要的定位方法。
夹点定位法首先需要在室内摆放两个固定的位置点，称为“夹点”，通过机器人与夹点之间的信号测量，夹点定位法可以计算出机器人与夹点之间的距离，并由此计算出机器人当前的位置。
夹点定位法与其它定位方法相比，具有定位准确度高、系统稳定性强等优点。
在机器人导航、室内巡检等应用中，夹点定位法已经被广泛使用。
那么，在具体的应用中，夹点定位法使用的具体步骤和需要注意的问题有哪些呢？接下来我们将详细的阐述一下。
一、步骤1. 布置夹点：在室内选择两个可以固定不动的地方，可以用标志物标记出位置，固定在地上。
由于夹点的位置是固定的，因此可以避免室内环境的变化对定位结果的影响。
2. 确定坐标系：选择夹点之间的连线作为坐标系的X轴，以垂直于夹点连线的方向作为Y轴。
3. 初始位置：机器人的初始位置可以手动输入，也可以通过已有的传感器等测量设备进行粗略测量，精度不需要非常高，一般只需要在初始值范围内即可。
4. 定位计算：机器人通过信号测量、采样和计算等方法，测量机器人与夹点之间的距离，根据测量结果和坐标系，计算出机器人的具体位置。
5. 调整：在机器人定位的过程中，可能会受到传感器噪声、环境干扰等因素的影响，导致实际测量值和理论值出现较大差异。
此时需要进行调整，以提高定位精度。
二、注意事项1. 夹点的选择：夹点的位置需要具有一定的稳定性，因此需要选择坚固并且不容易移动的物体作为夹点。
同时，夹点的选取位置需要尽可能固定，在室内环境发生变化的情况下，夹点的相对位置应该尽可能保持不变。
如选择两个桌子角落作为夹点，桌子发生移动的可能性较大，不适合作为夹点。
室内自主移动机器人定位方法研究综述
室内自主移动机器人定位方法研究综述一、本文概述随着科技的飞速发展，室内自主移动机器人已成为现代生活与工作中不可或缺的一部分。
无论是在家庭环境中的扫地机器人、智能搬运机器人，还是在工业环境中的自动化生产线、仓库管理系统，室内自主移动机器人都发挥着越来越重要的作用。
然而，实现机器人的自主移动，首要解决的问题就是定位。
本文旨在深入探讨和研究室内自主移动机器人的定位方法，以期为未来机器人的发展和应用提供有益的参考和启示。
我们将首先介绍室内自主移动机器人定位技术的基本概念、研究背景和发展现状。
接着，我们将重点分析几种主流的室内定位方法，包括基于全球定位系统（GPS）的定位、基于无线信号的定位、基于视觉的定位以及基于多传感器融合的定位等。
我们还将讨论这些方法的优缺点以及在实际应用中的挑战。
我们还将展望室内自主移动机器人定位技术的未来发展趋势，探讨新技术、新方法和新应用的可能性。
通过本文的综述，我们期望能为读者提供一个全面、深入的视角，以理解和评价室内自主移动机器人定位技术的现状和发展。
我们相信，随着科技的进步和研究的深入，室内自主移动机器人的定位技术将越来越成熟，为我们的生活和工作带来更多的便利和效率。
二、室内自主移动机器人定位技术概述随着科技的飞速发展，室内自主移动机器人已经成为现代生活与工业生产中不可或缺的一部分。
无论是智能家居中的清洁机器人，还是医院、仓库中的物流运输机器人，其核心技术之一便是定位技术。
室内自主移动机器人的定位技术是指机器人在室内的物理空间中，通过特定的传感器和算法，确定自身位置和方向的能力。
室内自主移动机器人的定位技术主要分为两大类：基于全局定位的方法和基于局部定位的方法。
全局定位主要依赖如激光雷达、深度相机等传感器获取环境的全局信息，如地图、特征点等，通过与预先构建的地图进行匹配，实现机器人的精确定位。
这类方法通常需要较为复杂的预处理和后处理步骤，如地图构建、特征提取等。
局部定位则主要依赖如超声波、红外、RFID等传感器，通过测量机器人与周围环境中特定物体的相对距离或方向，实现局部范围内的定位。
机器人导航技术在室内环境中的应用教程
机器人导航技术在室内环境中的应用教程引言随着科技的不断进步，机器人导航技术在室内环境中的应用越来越广泛。
机器人导航技术可以帮助机器人在室内环境中准确地识别和定位目标位置，以及规划合适的路径进行导航。
本文将介绍机器人导航技术在室内环境中的原理和常用方法，以及其应用案例。
一、机器人导航技术的原理1.1 传感器技术机器人导航技术的关键在于准确地感知周围环境。
为此，需要使用各种传感器进行数据采集。
常见的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性导航传感器等。
激光雷达可以扫描周围环境并测量物体的距离和形状，从而生成环境地图。
摄像头可以捕捉图像，并通过图像处理算法识别目标物体。
惯性导航传感器可以测量加速度和角速度，用于机器人的姿态估计。
1.2 地图构建与定位机器人导航过程中，首先需要构建室内环境的地图，并对机器人进行定位。
地图构建可以通过激光雷达扫描环境生成点云数据，然后使用 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法进行地图的构建。
定位可以通过比对机器人实时测量的传感器数据与已知的地图数据来实现。
常用的定位方法有自适应蒙特卡洛定位（AMCL）和扩展卡尔曼滤波器（EKF）等。
1.3 路径规划与导航路径规划是指根据起点、终点、障碍物等信息，找到一条合适的路径使机器人从起点到达终点。
常用的路径规划算法包括 A* 算法、D* 算法、RRT 算法等。
路径规划不仅要考虑到路径的长度，还要考虑到避开障碍物、最小化转弯等因素。
导航过程中，机器人通常需要实时地更新自己的位置，并根据路径规划的结果进行移动控制。
二、机器人导航技术的应用案例2.1 仓库物流机器人导航技术在仓库物流中起到了重要作用。
机器人可以根据室内环境的地图规划最优路径，并通过搬运装置将货物从起点搬运到终点。
机器人可以通过传感器感知仓库内的障碍物，并避免碰撞。
这种智能导航系统可以大大提高物流效率，节省人力资源。
2.2 室内导览机器人导航技术在博物馆、机场、商场等公共场所的导览中也有广泛应用。
室内位置服务解决方案
室内位置服务解决方案篇一：服务机器人的室内定位技术服务机器人的室内定位技术我们经常会在路上听到或看到有关导航和定位的信息，但什么是“室内定位”呢?在一些GPS无法工作的环境(如建筑物内部)中，你将用什么工具来寻找路线呢?如果遭受灾难袭击或者被困在某处时，救援人员如何发现你呢?家用机器人室内如何导航呢？新的技术为室内定位提供可能5年或者10年以前，业界就已经意识到GPS存在缺陷，例如它无法在室内正常工作(在这种环境中，GPS定位很慢甚至不可能，而且不够准确)。
E911政策要求移动运营商定位用户手机必须达到一定的精度。
这些运营商是第一个遇到这些问题的人。
GPS逐渐演化为辅助全球定位系统(A-GPS)，它使用设备的GPS芯片和移动电话网络(cellular network)来实现定位。
然而，由于运营商的网络费用问题，A-GPS还没有被商业LBS服务所使用。
因此，Wi-Fi地理定位就成了一项替代技术。
在存在Wi-Fi 接入点的地方，Wi-Fi的定位精度可达20米。
正如我们在“签到(check-in)”中看到的一样，Wi-Fi 还无法准确地显示用户签到地点的准确位置。
蓝牙则是一种微观层次上的技术，许多建筑物内都正在使用这项技术，因此具有蓝牙功能的手机可以利用这一服务。
“全球定位系统—— Wi-Fi ——蓝牙——射频识别技术”串起了定位技术发展的主线，设备需要尽量接近于Wi-Fi接入点或者蓝牙节点，设备中的传感器、陀螺仪、罗盘、加速计等都可以为导航和追踪提供“辅助”数据。
国际室内定位技术的发展Skyhook 和Navizon都是Wi-Fi定位的领军企业。
接下来，他们正在准备融入更为广阔的定位技术和服务，即不断地与GPS芯片制造商或者原始设备制造商(OEM)进行合作，例如苹果公司(Skyhook已嵌入到iPhone中)。
移动运营商也已经意识到Wi-Fi定位将极大地缩短首次定位时间(TTFF)，仅使用GPS的话，首次定位时间可能会大于1分钟;使用A-GPS，首次定位时间可缩短到12秒;如果使用Wi-Fi，这一时间仅为2秒。
机器人视觉导航实现室内定位与路径规划的机器人
机器人视觉导航实现室内定位与路径规划的机器人随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人导航成为现实生活中的热门话题。
机器人视觉导航技术作为其中的重要组成部分，具备了在室内环境下实现定位与路径规划的能力。
本文将介绍机器人视觉导航的原理、方法以及在室内定位与路径规划方面的应用。
一、机器人视觉导航原理机器人视觉导航的基本原理是通过摄像头捕捉环境图像，然后根据图像中的特征信息来实现机器人的定位和路径规划。
在室内环境中，机器人可以通过识别墙壁、家具、标志物等特征来确定自身的位置，并结合环境地图进行路径规划。
二、机器人视觉导航方法1. 特征提取与匹配：机器人需要通过图像处理算法提取环境图像中的特征，并与预先学习的地图特征进行匹配。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、颜色特征等。
2. 定位与建图：机器人在识别到环境特征后，可以通过与地图上的特征进行匹配，确定自身的位置，并建立实时的环境地图。
定位方法主要有基于特征点的定位、激光雷达定位等。
3. 路径规划与控制：机器人在完成定位和建图后，可以根据用户需求或任务要求，通过路径规划算法寻找最优路径，并控制机器人按照规划路径进行移动。
常见的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等。
三、机器人视觉导航在室内定位与路径规划方面的应用1. 家庭服务机器人：家庭服务机器人可以通过视觉导航技术在室内环境中实现自主定位与路径规划，从而为用户提供多样化的服务，如搬运物品、打扫卫生等。
2. 仓储物流机器人：在仓储物流领域，机器人可以通过视觉导航技术实现仓库内物品的定位与路径规划，提高物流效率，降低人力成本。
3. 病房导航机器人：在医疗领域，机器人可以通过视觉导航技术帮助患者和医护人员在医院内部进行导航，提供定位和路径规划服务，减轻医护人员的负担。
4. 商场导购机器人：商场导购机器人可以通过视觉导航技术识别商场内的摊位和商品信息，向用户提供导购服务，提升购物体验。
结语机器人视觉导航技术在室内定位与路径规划方面具有广阔的应用前景。
几种无人机室内定位方法对比
几种智能机器人室内定位方法对比近年来随着控制算法的研究进展，无人机、无人车等智能机器人在各领域中发展迅速。
研发人员在对智能机器人进行相关研究时，通常需要完成室内环境下的模拟调试实验，在这些实验中，确定各智能体自身定位以及与其他智能体的相对位置，即进行精确定位，是十分重要的。
室内定位算法原理目前的定位算法从原理上来说，大体上可以分为以下三种。
一、邻近信息法：利用信号作用的有限范围，来确定待测点是否在某个参考点的附近，这一方法只能提供大概的定位信息二、场景分析法：测量接收信号的强度，与实现测量的、存在数据库的该位置的信号强度作对比。
三、几何特征法：利用几何原理进行定位的算法，具体又分为三边定位法、三角定位法以及双曲线定位法。
根据上面介绍的定位算法，衍生出了多种室内定位技术。
目前的定位技术多要借助辅助节点进行定位，通过不同的测距方式计算出待测节点相对于辅助节点的位置，然后与数据库中事先收集的数据进行比对，从而确定当前位置。
室内定位主要流程为首先在室内环境设置固定位置的辅助节点，这些节点的位置已知，有的位置信息是直接存在节点中，如射频识别（RFID）的标签，有的是存在电脑终端的数据库中，如红外线、超声波等。
然后测量待测节点到辅助节点的距离，从而确定相对位置，使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备，按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种：一种是发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点，例如红外线，超声波和射频识别（RFID）；另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，例如WiFi、超宽带（UWB）、ZigBee。
室内定位技术对比下面具体介绍八种室内定位技术所涉及原理与优缺点。
一、WiFi定位技术，定位方法是场景分析法，其定位精度由于覆盖范围的不同，可以达到2-50m。
优点是易安装、系统总精度相对较高，缺点是指纹信息收集量大、易受其他信号干扰。
二、视频识别（RFID）技术，定位方法是临近信息法，其定位精度在5cm-5m之间。
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通过在室内或者室外布设一定数量的UWB定位基站，机器人携带定位标签，最终实现机器人的精准定位导航。
UWB室内定位技术,可以提供最优达2厘米级、一般情况下10厘米以下定位精度，系统定位微基站支持多定位单元扩展，定位微标签支持刷
新率在线调整功能。
系统基于先进的基于无线超窄脉冲波的无线定位原理，抗干扰能力强，系统性能稳定可靠，架设简单，维护方便，适合工业应用。
1：无线超窄脉冲定位技术特点
传统的无线定位系统使用WiFi、蓝牙及Zigbee等技术，基于接收信号强度法（RSSI）来对标签位置进行粗略估计，定位精度低，且容易受到干扰，定位稳定性难以适应室内应用的要求。
UWB基于超窄脉冲技术的无线定位技术，从根本上解决了这一问题。
无线超窄脉冲电磁波，使用脉冲宽度为ns级的无线脉冲信号作为定位载波，是无线定位领域的定位精度最高，性能最为稳定的技术。
在频域上，由于其占用的频带较宽（也被称为超宽带技术，UWB技术），且无线功率密度较低，对于其他的无线设备来说相当于噪声信号，不会对其造成干扰，也加强了自身的抗干扰性。
无线定位系统基于超窄脉冲技术，成为国内领先的高精度无线定位产品。
2：定位原理
无线定位系统使用先进的超窄脉冲精确测量飞行时间技术，实现了底层的精确测距/计时；结合位置解算算法，实现了上层的精确定位。
其基本原理如下图所示。
基站位置为已知,标签发出无线脉冲,到达每个基站的时间再乘以光速,从而得到标签到每个基站的距离,再通过算法最终就可以得到标签的位置.
3：定位系统构成
无线定位系统的系统架构如下图所示。
系统主要包括定位基站、定位标签、定位解算服务器、定位解算引擎及POE交换机、网线等网络设备构成。
4：基站布置方法
根据实际需要,可以实现三维定位,二维定位,一维定位和存在性检测,基站根据需要一般布设为正方形,每隔50-200米之间布设一个,原则就是保证需要定位的对象在同一时间发出的脉冲能够被任意三个基站接收到,从而才能确定定位标签的位置.
另外不能让基站和标签之间有物体遮挡,避免标签发出的信号不能被基
站接收到.
产品技术参数
产品内核：STM32F4或者STM32F105
可视化平台：windows三维；Linux ROS 二维
PCB规格：基站25平方厘米左右；标签4平方厘米左右
精度（实测）：复杂环境静态1厘米动态8厘米；空旷环境：静态1厘米动态2厘米
刷新速率：定制（标准版为大于50Hz）
数据接口: 开放的API，提供RTS三维数据
距离：视距范围100米*100米
通讯协议：IEEE802.15.4-2011
传输速率：最高6.8Mbits/s
天线名称：贴片式UWB55
其他特点: A.有效减少多径效应带来的衰减 B.机器学习算法 C.非链式动态分布式计算
方*案*由*华*星*北*斗*智*控*提*供。