本文關(guān)鍵詞：面向危險(xiǎn)作業(yè)的人員無(wú)盲區(qū)三維定位、狀態(tài)監(jiān)控研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：雖然目前各種危險(xiǎn)作業(yè)機(jī)器人研究發(fā)展迅速，但是消防、地震等突發(fā)事故還是主要依靠作業(yè)人員去處置和救援，所以為了便于指揮與救援，就需要一種可以實(shí)時(shí)監(jiān)控危險(xiǎn)作業(yè)人員位置與狀態(tài)的系統(tǒng).本文在研究了目前各種定位系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)之后，，提出了依據(jù)GPS與盲區(qū)推估相結(jié)合的定位與狀態(tài)監(jiān)控方法。對(duì)系統(tǒng)的硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)研究，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的硬件的需求分析，對(duì)其傳感器和系統(tǒng)外圍電路設(shè)計(jì)與介紹，完成了系統(tǒng)硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)的搭建。在系統(tǒng)的軟件算法方面，通過(guò)對(duì)PDR算法的研究，得出了距離與步長(zhǎng)的關(guān)系，再通過(guò)人體特征生理學(xué)，將頻率，行走狀態(tài)，距離三者聯(lián)系在一起，引出了人體動(dòng)作狀態(tài)分類方法,主要依靠特征提取的方法，在時(shí)域與頻域兩個(gè)方面對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行特征提取，然后將人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分為行走，跑步，上下樓等七種狀態(tài)，為了提高盲區(qū)推估的精度，對(duì)電子羅盤的航向進(jìn)行校準(zhǔn)，分為傾角補(bǔ)償和磁場(chǎng)補(bǔ)償兩種。為了克服盲區(qū)推估算法的缺點(diǎn)，本文采用與GPS相結(jié)合的組合導(dǎo)航算法，由于簡(jiǎn)單融合算法過(guò)于依賴GPS的精度，所以本文最后采取了基于卡爾曼濾波的組合導(dǎo)航技術(shù)，大大地提高了組合導(dǎo)航的應(yīng)用性和定位精確性。本文設(shè)計(jì)的定位狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了作業(yè)人員的無(wú)盲區(qū)定位，并可以顯示人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，有利于作戰(zhàn)指揮，并且可以提高危險(xiǎn)作業(yè)人員的安全狀態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：組合導(dǎo)航 無(wú)盲區(qū)定位 加速度傳感器 卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP277;P228.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 課題研究背景及意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)8-12
• 1.2.1 基于基礎(chǔ)設(shè)施的定位技術(shù)9-11
• 1.2.2 基于傳感器的無(wú)源定位技術(shù)11-12
• 1.2.3 組合導(dǎo)航定位技術(shù)12
• 1.3 課題主要技術(shù)路線與內(nèi)容12-14
• 第二章 無(wú)盲區(qū)定位與狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)平臺(tái)的硬件系統(tǒng)14-20
• 2.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)思路與方案14-15
• 2.2 系統(tǒng)硬件模塊設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)15-19
• 2.2.1 傳感器電路設(shè)計(jì)15-18
• 2.2.2 外圍電路設(shè)計(jì)18-19
• 2.3 本章總結(jié)19-20
• 第三章 基于 PDR 算法的盲區(qū)推估方法20-44
• 3.1 航跡推算算法20-21
• 3.2 PDR 算法的研究21-29
• 3.2.1 人體運(yùn)動(dòng)步長(zhǎng)研究現(xiàn)狀21-22
• 3.2.2 步長(zhǎng)估計(jì)方法與參數(shù)的選定22-23
• 3.2.3 人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分類方法23-29
• 3.3 電子羅盤的航向校準(zhǔn)算法29-34
• 3.3.1 傾角補(bǔ)償算法30-32
• 3.3.2 干擾補(bǔ)償算法32-34
• 3.4 盲區(qū)推估算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析34-37
• 3.5 GPS 與盲區(qū)推估的融合算法37-41
• 3.5.1 GPS 與盲區(qū)推估融合算法的研究37-38
• 3.5.2 GPS 定位性能分析38-41
• 3.6 本章小結(jié)41-44
• 第四章 基于卡爾曼濾波的融合算法的研究44-48
• 4.1 卡爾曼濾波理論44-45
• 4.1.1 線性離散型卡爾曼濾波44-45
• 4.1.2 擴(kuò)展型卡爾曼濾波45
• 4.2 卡爾曼濾波的組合導(dǎo)航算法45-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第五章 軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)與程序設(shè)計(jì)48-58
• 5.1 軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)48-51
• 5.2 程序設(shè)計(jì)51-56
• 5.3 本章小結(jié)56-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 工作總結(jié)58-59
• 6.2 未來(lái)展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果64-66
• 致謝66

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 胡寧博;李劍;趙櫸云;;基于HMC5883的電子羅盤設(shè)計(jì)[J];傳感器世界;2011年06期

2 李雪;張合;張祥金;;NEO-5Q GPS定位模塊的動(dòng)靜態(tài)性能研究[J];電子測(cè)量技術(shù);2010年03期

3 韓晶;;基于RFID標(biāo)簽的定位原理和技術(shù)[J];電子科技;2011年07期

4 王秋平;陳娟;王顯利;王習(xí)文;;一種新的自適應(yīng)非線性卡爾曼濾波算法[J];光電工程;2008年07期

5 范寒柏;陳邵權(quán);王濤;王磊;;電子羅盤傾角補(bǔ)償和干擾補(bǔ)償?shù)睦碚摲治黾皩?shí)驗(yàn)驗(yàn)證[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2012年09期

6 李興法;尹冠飛;;數(shù)字式加速度傳感器ADXL345的原理及應(yīng)用[J];黑龍江科技信息;2010年36期

7 高嵩;潘泉;肖秦琨;;基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的機(jī)動(dòng)目標(biāo)航跡跟蹤[J];火力與指揮控制;2009年09期

8 宋曉鋒;;I~2C總線原理及應(yīng)用[J];科技浪潮;2007年09期

9 車秀艷;;淺談GPS測(cè)量中誤差產(chǎn)生的來(lái)源及削弱誤差的方法[J];科技致富向?qū)?2011年08期

10 彭丁聰;;卡爾曼濾波的基本原理及應(yīng)用[J];軟件導(dǎo)刊;2009年11期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 薛洋;基于單個(gè)加速度傳感器的人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別[D];華南理工大學(xué);2011年

2 向洋;高動(dòng)態(tài)GPS載波跟蹤技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：面向危險(xiǎn)作業(yè)的人員無(wú)盲區(qū)三維定位、狀態(tài)監(jiān)控研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：317328