UWB自主定位算法

兼容传统一维及二维坐标定位，同时依据场景化需求，自主研发出入口、精细网格化、方位定位、高度定位、快速电子围栏、AI深度学习分类定位算法；

替代人脸识别、车牌识别和RFID物体识别，实现人/车/物远距离识别（50-100米），人/车/物出入方向实时辨认及统计。

¡  包括大门、建筑及工厂内部出入口、停车场出入口、过道/走廊、道路/十字路口等广泛进出管理 场景；

¡  中长跑、马拉松比赛及体训的电子过线

¡  高度公路及停车场ETC场景；

高精度区域匹配定位技术，采用机器学习和模糊匹配的先进定位技术，实现目标进入、离开以及存在任意定义区域的事件监测。

¡  无需现场地图测绘、无线基站坐标标定，支持快速全无线部署；区域形状任意定义，区域边界精度可达30-50厘米，属于高精度区域定位技术。

¡  广泛应用于室内外复杂工业环境电子围栏、作业区域网格化人员管理、以及物理空间和视频联动等场景。

基于TOF精准测距和AOA精准测角，实现目标的方位定位。方位定位是相对锚点的方向+距离的目标定位，可以无需地图测绘，部署实施简单。

¡  固定区域大型资产盘点、物资远距离移动盘点

¡  汽车、发动机等大型货品或者核心部件区域空间周转行踪管理

¡  物流、港口垛口智能化管理

¡  UWB地标辅助工业环境无人驾驶车辆定位

基站和标签内置大气压传感器，基于基站和标签气压差以及补偿修正算法，实现高度定位，室内和气流稳定的环境，精度可以在50厘米。高程定位可以实时监测高空作业的发生情况。

利用锚点之间的UWB信号，实现室内外区域电子警戒区、警戒线定义；支持全无无线部署，无需地图测绘，部署实施简单快速。

基于TOF测距或者TDOA数据，采用Keras创建深度学习模型，包括一个LSTM层和32个神经元，使用softmax激活函数进行多类分类，实现UWB信号覆盖空间的聚类统计和分类。