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，定位與導航技術被應用在諸多領域。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確的位置信息。目前，慣性導航系統(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航系統(tǒng)，但是

2、高精度的IMU體積大且價格昂貴，很難推廣使用。
　　近些年，智能移動設備已經(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，設計了相對應的誤差修正模型，主要分為以下三個部分：
　　1、初始對準：初始對準可以使INS所描述的坐標系與導航坐標系相重合，同時讓計算機在正式工作的時候有正確的初始值。由于基于智能移動設備

3、的IMU更易受到設備中其他元件的干擾。所以，本文研究在初始對準的精對準階段引入無跡卡爾曼濾波，并且融合多傳感器的數(shù)據(jù)，對多傳感器誤差進行修正，從而獲取精確的初始信息。
　　2、運動狀態(tài)檢測模型：行人運動時通過IMU獲取正確的運動狀態(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)信息至關重要。當行人步伐狀態(tài)差別較大時，僅依靠加速度計很難獲取正確的行人步態(tài)信息。本文研究在智能移動設備多傳感器硬件平臺的基礎上，利用加速度計、陀螺儀獲