本文關(guān)鍵詞：三維行人自主導(dǎo)航融合算法研究

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【摘要】：基于位置的服務(wù)軟件能夠準(zhǔn)確且連續(xù)地對用戶的位置進(jìn)行跟蹤,使人們的生活方式越來越方便。衛(wèi)星定位由于建筑物的遮擋而在室內(nèi)無法使用,Wi-Fi、ZigBee和射頻等技術(shù)須借助外界信號發(fā)射設(shè)備實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)定位,因此,基于多傳感器的自主導(dǎo)航技術(shù)受到廣泛關(guān)注。目前,較為成熟的行人自主導(dǎo)航技術(shù)因采用磁力計(jì)和氣壓計(jì),使其定位精度和穩(wěn)定性受磁環(huán)境干擾和氣壓變化的影響,基于此,通過對行人自主導(dǎo)航技術(shù)作進(jìn)一步研究,首次提出僅采用加速度計(jì)和陀螺儀實(shí)現(xiàn)三維行人自主導(dǎo)航技術(shù)。本文首先對一個(gè)完整步態(tài)的加速度計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析,拆分為靜止、抬腳、擺動和落腳四個(gè)部分�；陔[馬爾可夫模型設(shè)計(jì)一種行人步態(tài)檢測算法,識別每一步態(tài)周期中腳尖的靜止?fàn)顟B(tài)和運(yùn)動狀態(tài),通過狀態(tài)的周期性確定行人步數(shù)。針對陀螺儀零偏引起的累積誤差導(dǎo)致導(dǎo)航誤差發(fā)散的現(xiàn)象,采用最小二乘法估計(jì)腳尖零速狀態(tài)下的陀螺儀零偏,得到修正后的陀螺角速率。當(dāng)慣性測量模塊處于零速狀態(tài),利用加速度計(jì)值解算姿態(tài)角,再通過修正后的角速率更新腳尖運(yùn)動過程中的航向和姿態(tài)角。結(jié)合本文提出的步長估計(jì)算法,復(fù)現(xiàn)出行人腳尖每個(gè)步態(tài)周期的運(yùn)動軌跡。本文對傳統(tǒng)的航跡推算算法進(jìn)行改進(jìn)實(shí)現(xiàn)三維航跡推算,通過行人每步的水平距離和相對高度,以及航向推算出行人的三維行走軌跡。利用MATLAB對提出的三維行人自主導(dǎo)航技術(shù)中的步態(tài)檢測、航姿估計(jì)、步長估計(jì)和三維行人軌跡復(fù)現(xiàn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。測試結(jié)果證明:所提出的三維行人自主導(dǎo)航融合算法可持續(xù)提供準(zhǔn)確的行人位置信息,閉合路線中起點(diǎn)與終點(diǎn)的最大距離誤差低于4%。
【關(guān)鍵詞】：三維行人導(dǎo)航 隱馬爾可夫模型 零速修正 步長估計(jì) 慣性測量模塊
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN96
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-11
• 注釋表11-12
• 第1章 引言12-18
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 主要研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第2章 三維行人自主導(dǎo)航系統(tǒng)基本理論18-27
• 2.1 行人自主導(dǎo)航傳感器介紹18-19
• 2.1.1 加速度計(jì)18
• 2.1.2 陀螺儀18-19
• 2.1.3 磁力計(jì)19
• 2.1.4 氣壓計(jì)19
• 2.2 行人自主導(dǎo)航的基本理論19-25
• 2.2.1 常用坐標(biāo)系介紹19-20
• 2.2.2 姿態(tài)角定義20-21
• 2.2.3 坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換21-22
• 2.2.4 基于加速度計(jì)與磁力計(jì)組合姿態(tài)解算原理22-23
• 2.2.5 基于陀螺四元數(shù)法姿態(tài)解算原理23-25
• 2.3 行人航跡推算原理25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 三維行人自主導(dǎo)航融合算法研究27-57
• 3.1 傳感器數(shù)據(jù)的濾波處理27-28
• 3.2 步態(tài)檢測算法28-40
• 3.2.1 行人腳尖的步態(tài)特征28-30
• 3.2.2 傳統(tǒng)的步態(tài)檢測算法30-32
• 3.2.3 基于隱馬爾可夫模型的步態(tài)檢測算法32-40
• 3.3 航姿估計(jì)算法40-46
• 3.3.1 利用最小二乘法修正陀螺儀零偏40-45
• 3.3.2 航向與姿態(tài)角估計(jì)45-46
• 3.4 步長估計(jì)算法46-53
• 3.4.1 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷牟介L估計(jì)算法46-47
• 3.4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步長估計(jì)算法47-49
• 3.4.3 自適應(yīng)步長估計(jì)算法49-53
• 3.5 改進(jìn)的行人航跡推算原理53-54
• 3.6 三維行人自主導(dǎo)航融合算法整體設(shè)計(jì)54-56
• 3.7 本章小結(jié)56-57
• 第4章 實(shí)驗(yàn)測試與結(jié)果分析57-68
• 4.1 傳感器數(shù)據(jù)采集57-59
• 4.2 算法測試與結(jié)果分析59-64
• 4.2.1 步態(tài)檢測算法測試與分析59-60
• 4.2.2 航姿估計(jì)算法測試與分析60-62
• 4.2.3 行人步長估計(jì)算法測試與分析62-64
• 4.3 三維行人自主導(dǎo)航融合算法測試與結(jié)果分析64-66
• 4.4 本章小結(jié)66-68
• 第5章 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 本文工作總結(jié)68-69
• 5.2 未來工作展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果75

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 陳興秀;張金藝;晏理;劉江;周文強(qiáng);;三維復(fù)雜運(yùn)動模式航跡推算慣性導(dǎo)航室內(nèi)定位[J];應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào);2014年04期

2 張浩;任芊;;四旋翼飛行器航姿測量系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方法[J];兵工自動化;2013年01期

3 李士心;王曉亮;翁海娜;孫學(xué)成;;基于灰色模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MEMS陀螺溫度補(bǔ)償[J];中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào);2010年06期

4 宋麗君;秦永元;;MEMS加速度計(jì)的六位置測試法[J];測控技術(shù);2009年07期

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本文編號：978658