基于神经网络的步行者室内惯导定位技术

作     者：覃昊洁 阎波 林水生 周亮 肖卓凌 余新国 QIN Haojie;YAN Bo;LIN Shuisheng;ZHOU Liang;XIAO Zhuoling;YU Xinguo

作者机构：电子科技大学信息与通信工程学院成都611731 

出 版 物：《实验室研究与探索》 (Research and Exploration In Laboratory)

年 卷 期：2021年第40卷第5期

页      面：48-52页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(青年)项目(61703076) 四川省2018-2020年高等教育人才培养质量和教学改革项目(川教函270号) 

主　　题：神经网络 惯性导航 室内定位 零速更新 

摘      要：针对现有步行者室内惯导定位实验准确率与鲁棒性无法兼顾的问题,提出了一种基于神经网络的步行者室内惯导定位算法,根据教学实际需要,对算法应用的神经网络模型进行轻量化设计和验证。该算法在经典零速更新算法基础上,应用卷积神经网络自适应地对不同行人常速走、快走和跑步时的零速更新点进行准确、全面的识别,保证零速更新算法的准确度和泛化性能。实验证明,基于神经网络的步行者室内惯导定位算法能较好地拟合分类网络,3种运动模式的零速更新点和非零速更新点查准率、召回率和F1-Score平均值为0.98,定位轨迹均优于人工选定最佳阈值的固定阈值法,尤其是快走和跑步时,误差远小于固定阈值法。