多傳感器行人航位推算方法和UKF融合算法研究.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)快速的崛起，定位與導(dǎo)航技術(shù)被應(yīng)用在諸多領(lǐng)域。在室外空曠的環(huán)境下，利用衛(wèi)星信號的全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）可以較好地獲得用戶位置信息，然而在室內(nèi)環(huán)境下，衛(wèi)星信號受到阻隔很難獲得準(zhǔn)確的位置信息。目前，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（InertialNavigation System，INS）依靠慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）已成為主要的自主導(dǎo)航系統(tǒng)，但是

2、高精度的IMU體積大且價(jià)格昂貴，很難推廣使用。
　　近些年，智能移動設(shè)備已經(jīng)在人們生活中普及，且大部分都含有IMU等傳感器。因此，本文利用智能移動設(shè)備的低成本傳感器，提出了一種基于多傳感器的室內(nèi)行人航位推算方法，并且針對低成本傳感器的問題，設(shè)計(jì)了相對應(yīng)的誤差修正模型，主要分為以下三個(gè)部分：
　　1、初始對準(zhǔn)：初始對準(zhǔn)可以使INS所描述的坐標(biāo)系與導(dǎo)航坐標(biāo)系相重合，同時(shí)讓計(jì)算機(jī)在正式工作的時(shí)候有正確的初始值。由于基于智能移動設(shè)備

3、的IMU更易受到設(shè)備中其他元件的干擾。所以，本文研究在初始對準(zhǔn)的精對準(zhǔn)階段引入無跡卡爾曼濾波，并且融合多傳感器的數(shù)據(jù)，對多傳感器誤差進(jìn)行修正，從而獲取精確的初始信息。
　　2、運(yùn)動狀態(tài)檢測模型：行人運(yùn)動時(shí)通過IMU獲取正確的運(yùn)動狀態(tài)信息對于行人航位推算方法解算高精度位置、速度和姿態(tài)信息至關(guān)重要。當(dāng)行人步伐狀態(tài)差別較大時(shí)，僅依靠加速度計(jì)很難獲取正確的行人步態(tài)信息。本文研究在智能移動設(shè)備多傳感器硬件平臺的基礎(chǔ)上，利用加速度計(jì)、陀螺儀獲