Kalman Filter-Based Optimization of UWB Ranging and Its Application in AGV Following Systems
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
To address high noise and non-line-of-sight (NLOS) interference in UWB ranging, this paper proposes a Kalman filterbased optimization for distance and angle data, applied to an AGV following system. By employing dual UWB modules and a constant velocity motion model, dedicated Kalman filters for distance and angle are designed to achieve real-time smoothing and correction of observed data. Static simulation results indicate that filtering reduces root mean square errors (RMSE) for distance and angle by 8.1 % and 12.3 %, respectively. In the dynamic simulation that follows, positioning error is reduced by 12.2 %, effectively suppressing random noise and outliers, and improving stability and accuracy. The proposed method offers low computational complexity and strong real-time performance, making it wellsuited for embedded platforms.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Kalman Filter-Based Optimization of UWB Ranging and Its Application in AGV Following Systems
- Date Crossref
- 27/03/2026
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Les institutions déclarées
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