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ultra-wideband
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AI模型改进UWB测距，助力自动驾驶车辆在施工区域导航
研究人员开发了一种新的方法，利用联网和自动驾驶汽车（CAVs）的超宽带（UWB）测距数据来重建施工区域的几何形状。该方法采用一种受姿态约束的、置换不变的预测去噪器，以提高UWB测距估计的准确性，这些估计常因异常值和非视距误差而降低。该系统将车辆运动作为几何先验，并在真实现场数据上进行了评估，显示出测量加权均方误差的显著降低。
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Ultra Diffusion Poser 利用 UWB 和 IMU 数据改进人体运动跟踪
研究人员开发了 Ultra Diffusion Poser，这是一种新的人体运动跟踪扩散模型，它集成了来自稀疏惯性传感器和超宽带 (UWB) 测距的数据。该模型明确考虑了 UWB 距离测量带来的几何约束，而这些约束之前未被充分利用。通过重建 3D 传感器布局并将此信息与 IMU 信号一起使用，该模型显著提高了姿态估计的准确性，与现有方法相比，关节位置误差最多可减少 22%。