uwb和imu融合定位代码

融合UWB和IMU的定位代码需要结合具体应用场景进行设计和实现。一般来说，融合UWB和IMU的定位方法可以分为以下几个步骤：

1. UWB定位：使用UWB设备获取目标物体的位置信息。

2. IMU定位：使用IMU设备获取目标物体的加速度、角速度等运动状态信息。

3. 数据融合：将UWB和IMU获取到的数据进行融合，得到更准确的位置信息。

4. 定位算法：根据融合后的位置信息，使用定位算法进行定位。

以下是一个简单的UWB和IMU融合定位的代码示例：

import numpy as np
import math

# UWB定位
def uwb_positioning(uwb_data):
    # 通过UWB设备获取目标物体的位置信息
    return [uwb_data['x'], uwb_data['y'], uwb_data['z']]

# IMU定位
def imu_positioning(imu_data, init_position):
    # 通过IMU设备获取目标物体的运动状态信息
    acc = imu_data['acc']
    gyro = imu_data['gyro']

    # 计算位移和旋转角度
    dt = imu_data['dt']
    position = init_position + np.array([acc[0]*dt**2/2, acc[1]*dt**2/2, acc[2]*dt**2/2])
    angle = np.array([gyro[0]*dt, gyro[1]*dt, gyro[2]*dt])

    return [position, angle]

# 数据融合
def data_fusion(uwb_data, imu_data, init_position):
    uwb_position = uwb_positioning(uwb_data)
    imu_position, imu_angle = imu_positioning(imu_data, init_position)

    # 将UWB和IMU的位置信息进行融合
    fused_position = np.average([uwb_position, imu_position], axis=0)

    # 将UWB和IMU的旋转角度进行融合
    fused_angle = imu_angle

    return [fused_position, fused_angle]

# 定位算法
def positioning(uwb_data, imu_data, init_position):
    fused_data = data_fusion(uwb_data, imu_data, init_position)

    # 根据融合后的位置信息，使用定位算法进行定位
    # ...

    return position

# 示例
uwb_data = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
imu_data = {'acc': [0.1, 0.2, 0.3], 'gyro': [0.01, 0.02, 0.03], 'dt': 0.1}
init_position = np.array([1, 2, 3])
position = positioning(uwb_data, imu_data, init_position)
print(position)

需要注意的是，以上代码示例仅为参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。