位置估計是進(jìn)行導(dǎo)航解算的最后一步,在基于足綁式慣性測量單元的行人導(dǎo)航中,由于足部的運(yùn)動加速度變化劇烈,在采樣間隔內(nèi),直接將運(yùn)動加速度和速度乘以采樣間隔來計算速度變化量和位置變化量的近似誤差相對較大,會降低解算精度。為解決這一問題,對運(yùn)動加速度、速度和位置進(jìn)行了建模,共得到19種模型,對這些模型在位置估計中的效果進(jìn)行了比較研究,在行人導(dǎo)航實(shí)驗中采用矩形路徑和8字形路徑進(jìn)行了驗證。實(shí)驗結(jié)果表明:對加速度進(jìn)行一階至三階的擬合后,起終點(diǎn)誤差和路徑航向誤差分別平均減小了86.02%和52.39%;進(jìn)一步對速度進(jìn)行一階至三階的擬合后,精度還可以繼續(xù)提升。其中誤差最小的模型相比于不擬合時的起終點(diǎn)誤差和路徑航向誤差分別平均減小了87.51%和57.74%。

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【部分圖文】：

圖1行人導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

基于足綁式慣性測量單元的行人導(dǎo)航系統(tǒng)的解算過程主要由傳感器數(shù)據(jù)校正、慣導(dǎo)解算、零速檢測和零速修正等模塊組成,算法結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。傳感器中包含三軸陀螺、三軸加速度計和三軸磁傳感器,在本文中所采用的慣性傳感器是Xsense公司設(shè)計制造的MTi-G-710傳感器。

圖219種模型中各加速度項的占比

雖然模型種類較多,但本質(zhì)上位置的解算結(jié)果都由加速度積分而來,為了便于比較19種解算算法,圖2展示了各模型中各加速度項的權(quán)重。由圖2可見,加速度項所占比例隨著模型階數(shù)的變化,呈現(xiàn)周期性升降。為了更加直觀地展現(xiàn)模型階數(shù)對權(quán)重的影響,根據(jù)包含的最早的歷史加速度項,可以將以上這些模型分為....

圖36類位置模型中加速度項權(quán)重均值

根據(jù)兩種分類方式計算每一類模型中各時刻加速度項的權(quán)重,如圖3所示。圖3a)表明,對加速度和速度擬合之后,權(quán)重最大的加速度項是fk,其次才是fk+1,隨著模型階數(shù)的升高fk的權(quán)重逐漸上升,fk+1的權(quán)重下降較快,fk-1至fk-4都有少量的增加。由圖3b)可見,在對加速度建模后,對....

圖4傳感器使用方式

為了進(jìn)一步驗證算法的有效性,在行人導(dǎo)航試驗實(shí)驗中采用了Xsense公司研發(fā)的MTi慣性傳感器,將其綁縛于左腳腳后跟,如圖4所示。將該傳感器與計算機(jī)連接,可以采集腳部的運(yùn)動角速度、加速度和環(huán)境磁場強(qiáng)度。先后沿著10m×18m的矩形路線和10m×35m的8字形路線行走,并使用....

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