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基于MEMS_IMU的行人步态跟踪定位算法研究
| 论文题名： | 基于MEMS_IMU的行人步态跟踪定位算法研究 |
| 关键词： | 行人步态跟踪;导航定位;微机电系统;惯性传感器;速度漂移补偿 |
| 摘要： | 在室外环境的定位活动，以美国的GPS为代表的全球定位系统已经发展很成熟，而在缺乏GPS信号的室内环境下，借助额外设备信息的室内个人导航定位技术依然得到广泛的发展，但大部分的高精度室内定位研究都是通过多传感器融合、或借助多种设备来实现，而本文对仅用鞋式固定低成本微机电系统惯性传感器来实现高精度三维室内定位算法进行研究，具体研究内容如下： （1）行人步态模型与零速检测算法研究。在现有正常步态零速检测算法基础上，本文深入分析行人非正常步态运动特征，即上楼、下楼、跑步、行走等混合步态特征。研究足部步态交替运动模型及变化规律，以MEMS_IMU传感器输出的加速度值和角速度值表示其步态运动周期规律，在多步态特征分析基础上讨论经典的零速检测算法的检测精度，并改进零速检测算法模型，通过对检测阈值及采样滑动窗口最优值的确定，得出有效的多步态零速检测算法。通过实验表明，对行人多步态运动特征可进行有效检测,其运动步数和静动状态的检测率为100%。 （2）基于EKF的行人定位算法研究。在典型的INS导航算法中，误差向量为9维，本文将IMU的加速度和角速度的偏差作为误差项，把误差向量扩至15维，设计了基于EKF的IEZ定位算法，在此基础上，将角速度误差和速度误差同时作为观测量，重新设计定位滤波算法，从而构成IEZZ(INS-EKF-ZUPT-ZARU)定位算法。由于低成本MEMS_IMU的纯推算定位误差相对较大，因此通过应用ZUPT技术，可有效约束积分漂移误差，而通过引入ZARU技术，则又可有效约束其航向漂移误差。通过实验表明，改进的IEZZ算法比IEZ算法在平面定位精度上得到很大的改善，平面定位精度提高在5%—15%之间。 （3）整体速度漂移补偿算法研究。在非静止的摆动期，行人步态受环境影响较多，各种摆动和晃动的随机性，其可能存在的误差是不确定的，本文通过分析三轴微量误差影响，将此误差影响可归纳为速度漂移误差。提出一种整体速度漂移补偿(Velocity Drift Compensation,VDC)算法对摆动期速度进行微量补偿，约束不确定的速度漂移误差，构成IEZZ+VDC的三维定位方法，实验结果表明，VDC的应用对微量误差积累起到一定的约束作用，尤其对高程方向的误差约束较为明显，且对定位轨迹起到一定的平滑作用。 |
| 作者： | 刘昶 |
| 专业： | 大地测量学与测量工程 |
| 导师： | 王中元 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中国矿业大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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