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工業(yè)現場比如大型施工工地、倉儲物流以及相當多的工業(yè)生產作業(yè)現場，都有叉車或大型車輛及人之間安全距離管理要求，實現防碰撞安全管理目的。
相比360度雷達的掃描測距，基于UWB的TOF精準測距防碰撞，是UWB在工業(yè)現場另一個成功應用；除了成本價格優(yōu)勢，UWB通過目標電子標簽之間的測距實現判斷，避免了由于雷達不識別目標，導致很多誤判的場景；
基于UWB的防碰撞的幾個需求階段：
一：簡單的實現TOF測距，利用設置的安全距離實現報警
方便、簡單，只涉及目前之間TOF測距，無需部署定位錨點；沒有方位的考慮，實際使用并不好用；
二：根據叉車實際運行，分成前后左右四個方向，需要感知目標的相對叉車的方位，確認是否觸發(fā)報警；
需要采用基于AOA/PDOA+TOF實現目標的方位判斷，叉車的錨點的小型化是需要考慮的問題；目標之間相互方位測量，無需部署固定的定位錨點；
三：需要在規(guī)定的區(qū)域啟用安全距離的判斷和報警，其他區(qū)域無需啟用；
需要叉車支持定位以及設定電子圍欄功能，現場部署定位錨點；工業(yè)現場的復雜度，對實現定位和設定電子圍欄帶來考驗；基于UWB信號機器學習的區(qū)域定義是相對可行的解決方案；
AOA/PDOA+TOF+基于UWB信號機器學習的區(qū)域網格化定位
目前越來越多的工業(yè)用戶希望實現叉車之間、叉車和人之間的防碰撞功能，需要支持方位+距離的判斷，以及支持定位區(qū)域的事件判斷；這也屬于典型的UWB場景定位的應用，解決在特定區(qū)域，特定目標之間，特定時間以及特定事件的判斷；
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