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控制工程 2020年第7期27卷 1281-1285页

作者：徐义晗淮安信息职业技术学院计算机与通信工程学院江苏淮安223003 江苏省软件测试工程技术研究开发中心江苏淮安223003

针对智能手机测步问题,提出基于行人航位推测技术的测步(Pedestrian Dead Reckoning-based Step Detection,PDR-SD)算法。PDR-SD算法依据从智能手机获取加速的数据,实现测步。PDR-SD算法引用低复杂信号处理技术滤除噪声,再估计峰值和谷... 详细信息

针对智能手机测步问题,提出基于行人航位推测技术的测步(Pedestrian Dead Reckoning-based Step Detection,PDR-SD)算法。PDR-SD算法依据从智能手机获取加速的数据,实现测步。PDR-SD算法引用低复杂信号处理技术滤除噪声,再估计峰值和谷值,同时避免因无意手机移动而产生虚步,从而实现准确地测步。为了分析PDR-SD性能,依据Android平台建立实验。实验数据表明,提出的PDR-SD算法能够实时地检测步伐,并且检测率保持99%以上。

关键词：智能手机行人航位推测测步峰值谷值安卓

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使用MEMS惯性测量单元和拓扑地图的室内定位与导航技术研究

使用MEMS惯性测量单元和拓扑地图的室内定位与导航技术研究

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作者：尹杭电子科技大学

学位级别：硕士

室内定位与导航潜藏着巨大的社会功能和经济效益,鉴于GNSS导航在室内环境中存在严重的信号衰减和多径问题,使用惯性测量单元进行不依赖于外部环境的自主定位与导航技术成为该领域研究的热点。本文即使用MEMS惯性测量单元装配在行人脚部... 详细信息

室内定位与导航潜藏着巨大的社会功能和经济效益,鉴于GNSS导航在室内环境中存在严重的信号衰减和多径问题,使用惯性测量单元进行不依赖于外部环境的自主定位与导航技术成为该领域研究的热点。本文即使用MEMS惯性测量单元装配在行人脚部进行行走动作的测量,并作航位推算,然后结合行人所在室内的拓扑地图估计其在室内的位置和航迹。具体而言,本文在研究和构建完整的基于MEMS惯性测量单元的室内定位与导航试验系统中完成如下工作:首先,本文针对室内定位与导航领域对精度、实时性和成本等各方面的需求,对导航系统平台的架构和整体工作流程做了设计,并针对其中所涉及的MEMS惯性测量传感器精度级别较低的特点进行了误差分析,在对惯性测量传感器的误差分析中,将其测量误差源分为确定性偏差与随机噪声两类,提出了一个综合性的校准方案。其次,传统的行人航位推算方法基于扩展卡尔曼滤波器和对行人脚步站姿的检测方法从而得到最优估计的行人航迹。但这一方法并未考虑惯性测量传感器的确定性偏差,使得推算航迹偏离实际航迹较大。本文所提出的最优航迹推算方案加入了对传感器确定性偏差的校准,通过建立一个综合性的误差模型,将计算得到的确定性校准系数以及Allan方差作为参数用于卡尔曼滤波器中,同时对两类误差进行补偿,根据所使用的传感器,以实际行走总距离为基准,新的方案使得最终航迹推算的位置精度相比传统方法提高了30%左右。然后,本文根据行人航位推算结果使用基于粒子滤波的地图匹配算法估计行人在室内的位置与航迹。这一地图匹配算法需要利用到室内地图中门、房间、走廊等结构信息及其空间关系,本文采用一种容差性的方案提取所需建筑结构并构建室内拓扑地图。不同于已有室内地图拓扑化方案中将走廊作为路径,走廊中拐点作为节点的拓扑数据结构,本文在提取出室内门、房间、走廊等空间结构后,将可以通行的空间作为路径以及将门作为节点进行室内拓扑地图的构建,一方面可以使用可通行空间的轮廓作为路径约束,用于地图匹配所使用粒子滤波算法的重要性采样中,另一方面将房间也纳入到可通行空间中,更加符合实际中行人常常在房间之间进行活动的特点。最后,采用手机客户端实现演示系统,对地图匹配算法进行了实验验证,结果显示最终地图匹配的位置精度可以达到±1.5m左右,行人可以根据匹配结果确定当前所在室内的位置,证明了该室内导航方案的有效性。

关键词：室内定位与导航 MEMS传感器惯性测量单元行人航位推测地图匹配

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不依赖于基础设施的高精度室内导航定位技术研究

不依赖于基础设施的高精度室内导航定位技术研究

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作者：刘云飞华中科技大学

学位级别：硕士

目前火车站、医院、政务中心和商场等公共服务建筑设施越来越大,在大型建筑内寻找目的地比较困难,人们对室内定位导航的需求与日俱增。利用蓝牙、路由器、UWB发射机等基础硬件设施实现的室内定位技术已经应用,但购买硬件设备会使成本大... 详细信息

目前火车站、医院、政务中心和商场等公共服务建筑设施越来越大,在大型建筑内寻找目的地比较困难,人们对室内定位导航的需求与日俱增。利用蓝牙、路由器、UWB发射机等基础硬件设施实现的室内定位技术已经应用,但购买硬件设备会使成本大幅增加;设备电量不足或者出现故障时就无法实现定位,导致室内定位稳定性差;硬件设施需要定期维护和更换电池,后期工作量大。智能手机自带的传感器数据已经越来越精确,同时,导航定位的历史传感器数据也可保存供使用,而且建筑物的部分地点特征明显,使得不依赖于基础设施的室内定位成为可能。但是,如何合理利用手机传感器数据,实现高精度的室内定位导航仍面临极大挑战。提出只依赖于智能手机,而不依赖于基础设施的室内定位方案。用手机的加速度计、磁力计和陀螺仪数据进行惯性导航定位,同时用地点识别模型通过识别地点进行定位,纠正惯性导航定位的误差,提高定位精度。首先改进行人航位推测算法,设计波峰检测法进行步伐检测,建立动态步长估计模型进行步长估计,再结合航向推测实现惯性导航定位。然后分析建筑物地点特征,采集在建筑物楼梯、电梯和转角等地点行走时手机的传感器数据,设计长为128移动步长为16的滑动窗口进行数据分割处理,将得到的数据单元加上坐标信息,制作成特定地点传感器读数数据集。接下来设计专用于地点识别的CNN网络结构,利用数据集训练地点识别模型,调整超参数提高地点识别的准确率。最后将地点识别模型引入到惯性导航定位系统中,在惯性导航定位过程中利用地点识别模型识别地点进行定位,用该定位坐标作为系统定位坐标,纠正惯性导航定位的误差。实地测试表明,单纯的惯性导航定位存在累计误差,位移超过30米时定位的误差大于2.78米,不能适用室内定位。引入地点识别模型后的融合定位方案的定位误差保持在2.31米以下,可满足室内定位导航的定位精度要求。本方案不依赖于任何基础设施,极大降低了系统运行和维护成本,为利用智能手机传感数据进行辅助定位提供了一种切实可行的途径。

关键词：室内定位传感器行人航位推测数据采集卷积神经网络

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