本文選題：行人航位推算 + 地圖匹配　； 參考：《寧夏大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：信息技術(shù)的快速發(fā)展,使得室內(nèi)軌跡定位跟蹤技術(shù)逐漸走進(jìn)人們的日常工作與生活中。常用的軌跡定位跟蹤技術(shù)主要依靠全球定位系統(tǒng)(GlobalPositioningSystem,GPS),但由于室內(nèi)環(huán)境的遮擋,衛(wèi)星信號無法提供滿足用戶要求的室內(nèi)定位服務(wù)。因此,室內(nèi)軌跡定位跟蹤技術(shù)逐漸成為研究與發(fā)展的熱點。本文利用移動終端內(nèi)部嵌入的慣性傳感器開展室內(nèi)環(huán)境下行人航位推算(PedestrianDead Reckoning,PDR)研究,基于手機內(nèi)部的傳感器進(jìn)行室內(nèi)行人運動軌跡的定位跟蹤,具有受外界環(huán)境干擾小、使用靈活便捷和低成本等優(yōu)點。根據(jù)行人在運動過程中,慣性傳感器采集得到數(shù)據(jù)的變化情況,對行人進(jìn)行步態(tài)檢測、步長估計,航向估計。并針對行人步態(tài)探測過程中存在的偽波峰/波谷導(dǎo)致步態(tài)誤判的現(xiàn)象,提出了自適應(yīng)步態(tài)估計算法。針對通過陀螺儀和電子羅盤進(jìn)行航向測量估計過程中,估計偏差間存在的互補特性,經(jīng)過卡爾曼濾波對兩種估計的航向信息進(jìn)行融合,進(jìn)而提高了航向估計精度。其次,針對慣性傳感器進(jìn)行行人運動軌跡定位跟蹤過程中存在的偏差現(xiàn)象,本文借鑒車輛導(dǎo)航系統(tǒng)中的地圖匹配理論,并根據(jù)室內(nèi)環(huán)境的特點,改進(jìn)了原有的匹配候選點獲取規(guī)則。結(jié)合室內(nèi)環(huán)境的空間拓?fù)潢P(guān)系,引入隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM),提出了適用于室內(nèi)空間結(jié)構(gòu)的地圖匹配算法。通過地圖信息對行人航位推算的航向和坐標(biāo)進(jìn)行輔助校正,進(jìn)一步提高運動軌跡定位跟蹤精度。最后,根據(jù)本文系統(tǒng)模型,進(jìn)行了算法軟件系統(tǒng)的開發(fā),并基于Android平臺手機驗證了所設(shè)計的室內(nèi)軌跡定位跟蹤系統(tǒng)的性能。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, indoor location-tracking technology has gradually come into people's daily work and life. The commonly used location-tracking technology mainly relies on Global Positioning system (GPS). However, because of the occlusion of indoor environment, satellite signals can not provide indoor positioning services to meet the needs of users. Therefore, indoor locus location and tracking technology has gradually become a hot spot in research and development. In this paper, we use the inertial sensor embedded inside the mobile terminal to carry out the research of the Pede strian Dead Recognition (PDR) in the indoor environment. The sensor based on the inside of the mobile phone is used to locate and track the indoor pedestrian trajectory, which is less disturbed by the external environment. Flexible and convenient use and low cost and other advantages. According to the change of the data collected by the inertial sensor in the course of pedestrian movement, the gait detection, step size estimation and course estimation of the pedestrian are carried out. An adaptive gait estimation algorithm is proposed to solve the problem of gait misjudgment caused by pseudo wave crest / valley in the process of pedestrian gait detection. Aiming at the complementary characteristics between the estimated deviations in the course of course estimation by gyroscope and electronic compass, the course information of the two kinds of estimation is fused by Kalman filter, and the precision of course estimation is improved. Secondly, aiming at the deviation phenomenon in the course of inertial sensor track tracking, this paper draws lessons from the map matching theory of vehicle navigation system, and according to the characteristics of indoor environment, The original matching candidate point acquisition rules are improved. Combined with the spatial topological relation of indoor environment, the hidden Markov model (Hidden Markov Model) is introduced, and a map matching algorithm suitable for indoor spatial structure is proposed. By using map information, the course and coordinates of pedestrian track reckoning can be adjusted to improve the accuracy of track location and tracking. Finally, according to the system model of this paper, the algorithm software system is developed, and the performance of the indoor location-tracking system is verified based on the mobile phone of Android platform.
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP212

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本文編號：1992105