Marvelmind室内定位系统在噪声环境中的精度如何？
Marvelmind RTLS在噪声环境中（例如工厂车间或音乐会现场）能保持精度吗？答案是肯定的。
哪里有噪声？
- 噪声在移动信标附近？——请使用 NIA 或 MF NIA ——由移动信标发射超声波，不受噪声影响。 噪声大的无人机也能飞（YouTube）
- 噪声在固定信标附近？——请使用 IA ——由固定信标发射超声波，不受噪声影响
通常，移动信标附近和固定信标附近的噪声水平并不相同。
噪声有多大？
- 关键在于 信噪比 ，而不是噪声大小
- 因此，如果环境噪声很大，可以把固定信标布置得更密、离移动信标更近，从而大幅提高信噪比
- 也可以尽量远离噪声源，降低噪声，同样能提高信噪比
噪声类型？
- 请记住，虽然我们的系统基于声学、基于超声波飞行时间，但它毕竟工作在超声波频段。因此，在可听频段非常响的声音，在超声波频段可能相对安静；反之，在可听频段相当安静的东西，也可能产生很强的超声波噪声。后一种情况少见，但并非不可能
- 典型的有害噪声：宽频带且响亮的声音——大功率空调、气泵、钻孔或铣削等。大雨打在金属上——雨滴产生的噪声在声学特性上与我们的超声波脉冲很接近
- 响亮的音乐或人声——影响轻微或没有影响
- 枪声之类的短促脉冲——可能非常强，但持续时间很短，只有恰好与我们的时序重合才会造成干扰，而这种可能性很小
- 意想不到的麻烦可能来自电机、AC-DC或DC-DC转换器以及某些灯具。它们的可听噪声不大甚至没有，超声波噪声却可能很高。这种情况少见，但并非不可能。很多时候，只需为受影响的区域 正确选择超声波频率 ，就能轻松解决
多种方案组合
- 我们提供 多种架构 ，适用于不同场景：无人机——NIA或MF NIA；如果使用反射罩或距离较小，有时也可用IA。人员——IA。机器人和叉车——通常用IA，但NIA和MF NIA也可以。其他需求对架构选择的影响可能更大
- 非常陡峭的数字滤波器。如上所述，关键不在噪声大小，而在信噪比。我们的陡峭数字滤波器让窄带信号通过，并滤除宽带噪声
- 噪声密度随频率升高而迅速下降。因此，响亮的音乐或说话声通常不成问题
- 如果环境噪声恶劣，可以使用更高的 超声波频率。在超声波范围内，频段越高越安静
- 在特殊情况下，甚至可以使用专用 反射罩 ，例如： 面向无人机表演和集群的室内定位系统
- 合理布置 可以提高信噪比。例如，可以借助 磁吸支架把信标对准合适的方向
进阶：IMU传感器融合让NIA的抗噪能力更强
- 详细说明和视频： 基于超声波 + IMU传感器融合的快速低延迟IPS / RTLS
- 分层跟踪：超声波跟踪作为基础，在其之上将超声波与IMU数据融合，输出80 Hz、延迟12-20毫秒的位置数据
- 更能耐受噪声和跳变：即使条件不够理想、存在部分或短时遮挡，跟踪轨迹也更干净、更连贯
- “黄金数据”：RHU处理所有数据层，从中选出置信度更高的数据——既能得到非常快速的IMU数据，又能在约200-300毫秒后得到经过进一步验证的“黄金数据”