【摘 要】
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室内实时定位技术被广泛地应用于获取离散制造车间中生产要素的位置信息。然而，传统的单机计算方法已不能满足制造大数据环境下定位数据的实时处理需求。通过利用UWB实时定位技术、Apache kafka、Spark Streaming、HBase等大数据技术及Demo 3D软件，搭建一套制造车间定位数据获取、收集、计算、存储和可视化的平台，并设计了基于Spark流式处理框架下的多线程卡尔曼滤波器，相较于传
【基金项目】
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自治区科技支疆项目（2019E0213）； 自治区重点研发（202008748）；
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室内实时定位技术被广泛地应用于获取离散制造车间中生产要素的位置信息。然而，传统的单机计算方法已不能满足制造大数据环境下定位数据的实时处理需求。通过利用UWB实时定位技术、Apache kafka、Spark Streaming、HBase等大数据技术及Demo 3D软件，搭建一套制造车间定位数据获取、收集、计算、存储和可视化的平台，并设计了基于Spark流式处理框架下的多线程卡尔曼滤波器，相较于传统单机多线程计算方式快218.2秒。实现了对车间中叉车、人员、关键物料的实时定位、监管和海量数据的存储，提高了车间的透明化管理水平。
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