本文選題：主動(dòng)室內(nèi)定位 + 慣性測(cè)量��； 參考：《江南大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：隨著微電子與通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，實(shí)時(shí)定位導(dǎo)航技術(shù)得到了快速發(fā)展，應(yīng)用日益普及。然而，在日常生活與工作最重要的室內(nèi)環(huán)境中，當(dāng)前主流的定位手段（如全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)）常因建筑物遮擋和多徑衰落等效應(yīng)，，造成定位困難或精度不足等問(wèn)題。針對(duì)室內(nèi)定位需求已出現(xiàn)了多種系統(tǒng)，它們采用不同的技術(shù)手段，性能與適用范圍也存在差異，但部署難度與覆蓋范圍依然是當(dāng)前阻礙室內(nèi)定位技術(shù)應(yīng)用的常見(jiàn)問(wèn)題。慣性定位技術(shù)作為一種不依賴(lài)外界輔助的獨(dú)立定位方式，在適用范圍與部署難度上具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。另一方面，得益于智能移動(dòng)終端及傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能手持設(shè)備不但運(yùn)算能力越來(lái)越強(qiáng)，而且普遍內(nèi)置了較完備的慣性測(cè)量傳感器。因此，在手持平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)慣性室內(nèi)定位已具有很高的可行性。在這樣的背景下，本論文以廣泛使用的智能手持設(shè)備為平臺(tái)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種主動(dòng)慣性室內(nèi)定位系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)室內(nèi)環(huán)境中無(wú)外界輔助條件下的主動(dòng)相對(duì)定位，具有廣泛的適用性。 本論文研究的主動(dòng)慣性室內(nèi)定位系統(tǒng)主要基于捷聯(lián)慣性定位方式，其基本思想是通過(guò)手持平臺(tái)內(nèi)置的加速度計(jì)與陀螺儀間的配合，獲得設(shè)備運(yùn)動(dòng)過(guò)程中一個(gè)固定坐標(biāo)系內(nèi)的三維加速度，進(jìn)而獲得三維速度及位移信息。為實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)，主要需完成三部分的工作：首先獲得加速度、角速度等慣性測(cè)量數(shù)據(jù)；然后進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換、積分等數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)由加速度到位移的轉(zhuǎn)換；最后，抑制采集與處理過(guò)程中引入的噪聲與累積誤差，保證定位順利進(jìn)行及定位結(jié)果準(zhǔn)確可靠。論文的主要研究工作如下。 1、選用基于蘋(píng)果公司iOS平臺(tái)的智能移動(dòng)手持終端，通過(guò)CoreMotion框架控制其內(nèi)置的加速度計(jì)與陀螺儀進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并使用定時(shí)器控制兩者數(shù)據(jù)采集的同步與采樣速率，使其組成慣性測(cè)量單元；然后，在磁阻傳感器與CoreLocation框架的配合下實(shí)現(xiàn)慣性測(cè)量數(shù)據(jù)自設(shè)備坐標(biāo)系至地理坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換。 2、為提高定位成功率與準(zhǔn)確性，在定位解算過(guò)程中提出了一種主動(dòng)慣性室內(nèi)定位算法。該算法采用零速度修正方法的思想，結(jié)合角速度模值、加速度模值及其方差檢測(cè)行人步行過(guò)程中的靜止?fàn)顟B(tài)；然后，針對(duì)加速度、角速度、速度和位移的誤差量設(shè)計(jì)了擴(kuò)展型卡爾曼濾波器(EKF)，并在靜止?fàn)顟B(tài)中利用速度測(cè)量值作為速度誤差的觀測(cè)值，對(duì)EKF進(jìn)行更新；再通過(guò)更新后的速度及位移誤差的最優(yōu)估計(jì)來(lái)修正速度和位移。 3、為驗(yàn)證算法的有效性，以智能移動(dòng)手持終端實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用MATLAB平臺(tái)對(duì)算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證；然后，對(duì)驗(yàn)證過(guò)的算法進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，將其應(yīng)用于智能移動(dòng)手持終端，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，實(shí)現(xiàn)的主動(dòng)慣性室內(nèi)定位系統(tǒng)在中近距離正�；虻退俨叫械鹊湫颓闆r下，能有效地實(shí)現(xiàn)相對(duì)定位，單次定位過(guò)程中的位移誤差可控制在步行距離的15%以?xún)?nèi)，且定位誤差隨時(shí)間變化較小。
[Abstract]:With the rapid development of micro - electronics and communication technology , real - time positioning and navigation technology has been rapidly developed , and its application is becoming more popular . However , in the most important indoor environment of daily life and work , there are many problems such as positioning difficulty or insufficient precision .

In this paper , the active inertia indoor positioning system is mainly based on strap - down inertial positioning method . The basic idea is to get the three - dimensional acceleration in a fixed coordinate system in the motion process of the equipment through the coordination between the accelerometer and the gyroscope built in the handheld platform . In order to achieve this goal , three parts of work are mainly completed : firstly , the inertial measurement data such as acceleration and angular velocity are obtained ;
then carrying out data processing such as coordinate system conversion , integration and the like to realize conversion from acceleration to displacement ;
Finally , the noise and accumulated errors introduced in the process of acquisition and processing are suppressed to ensure the smooth positioning and accurate and reliable positioning results . The main work of the thesis is as follows .

1 , selecting an intelligent mobile handheld terminal based on the Apple iOS platform , controlling the built - in accelerometer and the gyroscope to carry out data acquisition through the CoreMotion frame , and using a timer to control the synchronous and sampling rate of the data acquisition of the two data so as to form an inertial measurement unit ;
Then , the conversion of the inertial measurement data from the device coordinate system to the geographic coordinate system is realized under the cooperation of the magnetoresistive sensor and the CoreLocation frame .

2 . In order to improve the positioning success rate and accuracy , an active inertia indoor positioning algorithm is proposed in the process of positioning and solving . The algorithm adopts the idea of zero speed correction method , and combines the angular velocity model value , the acceleration mode value and the variance to detect the static state in the pedestrian walking process ;
Then , the extended Kalman filter ( EKF ) is designed for the error amount of acceleration , angular velocity , velocity and displacement , and the velocity measurement is used as the observation value of velocity error in the stationary state , and the EKF is updated ;
and then the speed and the displacement are corrected through the updated speed and the optimal estimation of the displacement error .

3 . To verify the validity of the algorithm , based on the measured data of the intelligent mobile handheld terminal , the algorithm is verified by MATLAB platform .
Then , the validated algorithm is properly adjusted , it is applied to intelligent mobile handheld terminal , and the system is tested . The test results show that the active inertia indoor positioning system can effectively realize relative positioning in the typical case of middle - distance normal or low - speed walking , and the displacement error can be controlled within 15 % of walking distance , and the positioning error changes with time .
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TN96

【共引文獻(xiàn)】

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9 蘇

本文編號(hào)：2101471