本文關(guān)鍵詞：基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)定位算法

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【摘要】：基于慣性測(cè)量單元(IMU)的定位方法是一種全自主定位方法,該方法通常是基于單個(gè)IMU(Single-IMU)實(shí)施定位,其具有較大的漂移誤差和累積誤差.因此,提出了一種基于多個(gè)可穿戴式IMU(Multi-IMUs)與室內(nèi)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(IWSN)的多傳感器數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)定位算法,根據(jù)佩戴于不同部位的Multi-IMUs信息協(xié)同,提高人體姿態(tài)檢測(cè)的有效性,并且利用模糊投票機(jī)制(Fuzzy Voting Scheme)融合Multi-IMUs位置信息;此外,結(jié)合IWSN,采用卡爾曼濾波算法(Kalman Filter Algorithm)融合IWSN解算出的位置信息與Multi-IMUs計(jì)算出的位置信息降低基于IMU的累積誤差.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)定位算法能夠識(shí)別出行走的姿態(tài),與基于Single-IMU的定位算法相比,該算法有效地降低了累積誤差和漂移誤差,提高了室內(nèi)定位的有效性和可靠性.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 室內(nèi)定位算法 慣性測(cè)量單元 模糊投票機(jī)制 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 卡爾曼濾波算法
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【正文快照】： 0概述近年來(lái),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,促進(jìn)了LBS(Location Based Services)應(yīng)用服務(wù)的興起,諸如利用位置信息提供導(dǎo)航、跟蹤、監(jiān)測(cè)、推送消息、就近購(gòu)物等應(yīng)用,其中,LBS應(yīng)用服務(wù)包含兩個(gè)發(fā)展方向:基于室外位置信息應(yīng)用服務(wù)和基于室內(nèi)位置信息應(yīng)用服務(wù).針對(duì)室外環(huán)境,GPS系統(tǒng)、伽

【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：639368