發(fā)布時(shí)間：2021-06-17 18:56

　　隨著科技的發(fā)展,人們對(duì)于定位導(dǎo)航有了更細(xì)致更具體的要求,室內(nèi)定位技術(shù)能夠滿足人們室內(nèi)導(dǎo)航、消防救援的需求。慣性導(dǎo)航技術(shù)作為一種不依賴外界信號(hào)、成本較低的室內(nèi)定位技術(shù)受到人們的關(guān)注。然而傳統(tǒng)的腳綁式慣性導(dǎo)航技術(shù)存在誤差累積速度過快、軌跡容易發(fā)散的問題,無法滿足定位需求。為有效改善行人自主慣性導(dǎo)航技術(shù)的可靠性和有效性,論文在深入分析慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差二次發(fā)散問題的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種新的行人自主定位算法,將加權(quán)時(shí)間約束引入腳步檢測(cè)環(huán)節(jié),將航向匹配引入航位推算環(huán)節(jié),并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成了步長(zhǎng)估計(jì)。論文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)部分:1.在利用垂向加速度進(jìn)行腳步檢測(cè)的過程中,針對(duì)傳統(tǒng)峰值檢測(cè)算法剔除偽峰值過程中存在的問題,論文引入了加權(quán)動(dòng)態(tài)時(shí)間約束,輔以加速度差約束以及波峰對(duì)稱性約束,有效提高了峰值檢測(cè)的準(zhǔn)確性。論文同時(shí)還利用低通濾波器進(jìn)一步降低了加速度中的高頻噪聲干擾。2.傳統(tǒng)步長(zhǎng)估計(jì)算法存在的參數(shù)難以確定、參數(shù)與步長(zhǎng)間的函數(shù)關(guān)系難以探尋、公式中超參數(shù)的數(shù)值難以測(cè)定的問題,論文將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于步長(zhǎng)估計(jì)環(huán)節(jié),通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)傳感器數(shù)據(jù)中的步長(zhǎng)特征,提高了步長(zhǎng)估計(jì)的可靠性和魯棒性。因沒有合適... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)示意圖

則設(shè)計(jì)了一種端到端的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接由慣性傳感器的原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練出行人當(dāng)前的位置信息。然而這種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可復(fù)現(xiàn)性比較差，可移植性也不強(qiáng)，同時(shí)由于采集數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)用的是同型號(hào)的傳感器模塊，對(duì)于不同類型的傳感器模塊來講，通用性有所欠缺。文獻(xiàn)[36]使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出行人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，對(duì)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)使用不同的導(dǎo)航算法，實(shí)現(xiàn)較為準(zhǔn)確的定位。使用行人航位推算算法能夠避免積分算法中誤差的二次積分問題，將誤差的累積形式轉(zhuǎn)化為線性。行人航位推算算法主要由三部分構(gòu)成，腳步檢測(cè)、步長(zhǎng)估計(jì)與航向推算。圖1-2是航位推算系統(tǒng)的簡(jiǎn)單示意圖。圖1-2航位推算示意圖傳統(tǒng)腳步檢測(cè)算法中存在偽腳步問題[37]；步長(zhǎng)估計(jì)算法則存在參數(shù)難以確定、參數(shù)與步長(zhǎng)間的函數(shù)關(guān)系難以探尋、公式中超參數(shù)的數(shù)值難以測(cè)定的問題；在航向推算中，航向校正算法存在航向信息利用不充分、航向校正方法單一的問題[38]。1.3論文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排論文主要研究?jī)?nèi)容是基于慣性導(dǎo)航理論的行人自主定位技術(shù)，實(shí)現(xiàn)形式是基于腳綁式的行人航位推算。針對(duì)傳統(tǒng)的腳綁式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的缺點(diǎn)——通過二次積分推算行人位置導(dǎo)致航向誤差過大，采用行人航位推算算法，避免了二次積分造成的誤差迅速累積。

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文6第二章慣性導(dǎo)航系統(tǒng)基本理論慣性導(dǎo)航是一種以牛頓力學(xué)與剛體旋轉(zhuǎn)學(xué)為理論基礎(chǔ)的自主定位技術(shù)。利用慣性器件（加速度計(jì)和陀螺儀）測(cè)量載體相對(duì)慣性空間的加速度與角速度信息，并通過姿態(tài)解算與位置推算完成定位功能。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)可分為平臺(tái)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)與捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。平臺(tái)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)將慣性器件固定在一個(gè)慣性平臺(tái)上，以穩(wěn)定的平臺(tái)建立慣性平臺(tái)坐標(biāo)系。捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)則將慣性器件固定在運(yùn)動(dòng)載體上，通過相關(guān)導(dǎo)航解算得出載體在導(dǎo)航坐標(biāo)系下的位置信息。本文著眼于行人自主定位，將慣性器件固定在行人腳部，因此本文方法屬于捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，下文所述慣導(dǎo)系統(tǒng)均為捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。2.1慣性器件本文使用的慣性器件都是基于微機(jī)電系統(tǒng)（Micro-ElectroMechanicalSystem,MEMS）的慣性傳感器，主要包括陀螺儀與加速度計(jì)，通常集成在慣性測(cè)量單元（Inertialmeasurementunit，IMU）中。圖2-1是一個(gè)典型的6軸IMU，包括3軸陀螺儀與3軸加速度，其軸向標(biāo)記在IMU的右下角。圖2-1MEMS慣性測(cè)量單元2.1.1陀螺儀陀螺儀是慣導(dǎo)系統(tǒng)的主要元器件，是計(jì)量角速度的傳感器。角速度通常用每秒的旋轉(zhuǎn)角度deg/s（degreepersecond）來表示。按時(shí)間對(duì)角速度進(jìn)行積分可得到角度變化情況，以此可以檢測(cè)載體的姿勢(shì)變化。微機(jī)電陀螺儀具有體積孝重量輕、成本低、可靠性好、測(cè)量范圍大、易于集成的優(yōu)點(diǎn)，但微機(jī)電陀螺儀由于漂移較大導(dǎo)致精度不高，如果系統(tǒng)對(duì)導(dǎo)航的精度要求較高，則需要使用算法對(duì)方向信息進(jìn)行補(bǔ)償。與傳統(tǒng)陀螺儀主要利用角動(dòng)量守恒原理不同，微機(jī)電陀螺儀主要利用科里奧利力（旋轉(zhuǎn)物體在有徑向運(yùn)動(dòng)時(shí)所受到的切向力）原理測(cè)量運(yùn)動(dòng)物體的角速率，公

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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