本文關(guān)鍵詞： 慣性傳感器 改進型互補濾波 磁異常辨識 自適應(yīng)卡爾曼濾波 行人運動模態(tài)辨識　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目前行人導(dǎo)航航向解算算法均基于導(dǎo)航傳感器在行人身體上的固定安裝模式,或者依賴其他射頻信息輔助修正陀螺航向,這極大約束了導(dǎo)航傳感器的適用條件。為此,利用陀螺對低頻噪聲的敏感性及加速度計低頻的穩(wěn)定性,提出了解決行人手持手機穩(wěn)態(tài)查看與非穩(wěn)態(tài)搖擺的運動模態(tài)辨識算法和基于時域互補濾波器實現(xiàn)姿態(tài)的最優(yōu)融合方法;研究了改進型互補濾波以消除行人的運動加速度對姿態(tài)解算的干擾誤差,提高了載體姿態(tài)的測量精度;此外,利用磁傳感器標(biāo)定后的數(shù)據(jù)設(shè)計了自適應(yīng)卡爾曼濾波算法,抑制了航向角的誤差發(fā)散。經(jīng)實際數(shù)據(jù)測試驗證,室內(nèi)外行人手持穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)下的航向角測量精度提高了80%,同時大大提高了導(dǎo)航傳感器的適用性與便攜性,滿足實際工程的使用需求。
[Abstract]:At present, all of the navigation algorithms are based on the fixed installation mode of the navigation sensor on the pedestrian body, or rely on other radio frequency information to modify the gyroscope course, which greatly restricts the applicable conditions of the navigation sensor. Based on the sensitivity of gyroscope to low frequency noise and the stability of accelerometer at low frequency, a motion modal identification algorithm for steady viewing and unsteady swing of handheld mobile phone is proposed, and the optimal fusion method based on time domain complementary filter is proposed. The improved complementary filter is studied to eliminate the interference error of the pedestrian acceleration to the attitude calculation, and the measurement accuracy of the carrier attitude is improved. In addition, an adaptive Kalman filter algorithm is designed based on the calibrated data of the magnetic sensor. The error divergence of the heading angle is restrained. Through the actual data test, it is proved that the accuracy of the heading angle measurement under the steady and unsteady state of indoor pedestrian handheld has been improved by 80%, and the applicability and portability of the navigation sensor have been greatly improved. To meet the actual needs of the use of the project.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61533008,61673208,61533009,61374115) 江蘇省六大人才高峰項目(2013-JY-013) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項目和江蘇省“物聯(lián)網(wǎng)與控制技術(shù)”重點實驗室基金項目 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(NZ2016104,NS2017016) 江蘇省“333工程”科研立項項目(BRA2016405) 留學(xué)人員擇優(yōu)項目(2016年) 航空科學(xué)基金項目(20165552043) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(KYLX15_0264) 江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20141453)
【分類號】：TN96;TP212

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1494162