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基于MEMS惯性传感器和气压计的行人室内导航系统设计

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传感器与微系统 2023年第2期42卷 91-94页

作者：邹一凡李佳王玮冰中国科学院微电子研究所北京100029 中国科学院大学北京100049

面向实际应用需求,设计了一种完整的行人室内导航系统方案。将所设计数据采集模块安装至行人足部,对加速度、角速度以及气压数据进行实时地采集和处理后,基于惯性导航系统(INS)+扩展卡尔曼滤波(EKF)+零速更新(ZUPT)+零角速度更新(ZARU)... 详细信息

面向实际应用需求,设计了一种完整的行人室内导航系统方案。将所设计数据采集模块安装至行人足部,对加速度、角速度以及气压数据进行实时地采集和处理后,基于惯性导航系统(INS)+扩展卡尔曼滤波(EKF)+零速更新(ZUPT)+零角速度更新(ZARU)+启发式偏移消除(HDE)+Barometer算法框架,对传感器数据进行融合,从而对当前位置进行推断,随后将运算结果传输至上位机进行显示。通过在直线路径、组合路径下进行实验,对实验对象的运动轨迹进行了还原。实验结果表明:本文系统方案能够实现1%以内的定位误差,能够满足实际应用需求。

关键词：行人导航系统惯性测量单元惯性导航系统扩展卡尔曼滤波零速更新

基于MEMS-MARG传感器的行人室内定位系统设计

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传感器与微系统 2023年第1期42卷 64-66,74页

作者：邹一凡李佳王玮冰中国科学院微电子研究所北京100029 中国科学院大学北京100049

针对低成本行人室内定位系统的实际应用需求,提出了一种基于MEMS-磁、角速度、重力(MARG)传感器的定位方法。基于改进的扩展互补滤波(ECF)算法,结合零速更新(ZUPT)算法与姿态快速收敛(FC)算法,以较低的运算量实现了对行人的定位。设计... 详细信息

针对低成本行人室内定位系统的实际应用需求,提出了一种基于MEMS-磁、角速度、重力(MARG)传感器的定位方法。基于改进的扩展互补滤波(ECF)算法,结合零速更新(ZUPT)算法与姿态快速收敛(FC)算法,以较低的运算量实现了对行人的定位。设计了相应的软硬件系统,并通过实验对算法性能进行了验证。实验结果表明:基于ECF+FC的行人定位算法性能优于其他基于互补滤波(CF)的方案,能够实现0.5%以内的平面定位误差和1%以内的三维定位误差,可以满足实际需要。

关键词：室内定位磁、角速度、重力传感器捷联惯性导航系统互补滤波零速更新

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基于神经网络的步行者室内惯导定位技术

实验室研究与探索 2021年第5期40卷 48-52页

作者：覃昊洁阎波林水生周亮肖卓凌余新国电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

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... 详细信息

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。

关键词：神经网络惯性导航室内定位零速更新

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基于MEMS-IMU的室内定位技术研究

基于MEMS-IMU的室内定位技术研究

作者：陈威平湖南理工学院

学位级别：硕士

随着科技和智慧城市的发展,传感器和计算单元不断小型化,移动设备的大量使用增加了人们对位置信息的需求,也促进了基于位置服务行业的发展。全球导航定位系统在室外环境中的定位精度很高,但在室内环境中由于卫星信号覆盖不佳而无法正常... 详细信息

随着科技和智慧城市的发展,传感器和计算单元不断小型化,移动设备的大量使用增加了人们对位置信息的需求,也促进了基于位置服务行业的发展。全球导航定位系统在室外环境中的定位精度很高,但在室内环境中由于卫星信号覆盖不佳而无法正常定位。人类常居于室内,室内定位技术可应用于医疗保健、职能管理和应急抢险等领域,能为生活提供诸多便利,提高人类生活质量。由于室内环境复杂,基于无线信号的室内定位技术易受环境影响,且需要安装定位的基础设备,方法复杂,成本高昂。随着微机电技术的发展,基于微机电系统（Micro Electro Mechanical Systems,MEMS）的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）成本低、体积小且使用广泛,是室内定位技术实现、应用和推广的不二之选。针对目前基于MEMS-IMU的室内定位技术中存在的定位误差累积、航向漂移和定位系统高度通道发散等关键问题,本文从行人步态特征、姿态更新滤波算法和行人导航系统的高度通道展开研究,主要的研究内容如下:（1）针对二维惯性导航定位中的误差累积和航向漂移问题,研究了一种基于低成本IMU的室内定位方法。首先基于行人步态特征,针对固定阈值的零速检测算法在复杂步态下检测准确率低的问题,设计了一种自适应零速检测算法;然后通过改变Mahony滤波算法中PI控制器的工作方式,提高姿态解算的准确度;最后通过陀螺仪Z轴角速度数据判断行人转向,校正行人航向。（2）针对三维惯性导航中高度通道发散和航向漂移的问题,研究了一种基于EKF多传感器信息融合的三维室内定位方法。首先提出了一种Mahony滤波和EKF融合的滤波算法。该算法舍弃常用的启发式航向限制算法,通过行人姿态的另一表现形式加速度校正航向,利用Mahony滤波得到的加速度与捷联惯导算法解算的加速度之差作为行人加速度误差量,以加速度信息校正航向。然后基于零速检测算法,得到行人速度和角速度误差量,以减少误差累积。再加入气压计,通过修正气压计输出和IMU高度输出,将二者高度作差,得到行人高度误差量,提高系统高度通道输出的稳定性。最后基于EKF融合各传感器信息,更新行人位置和姿态。通过室内直线行走、不同速度的矩形路径、上下楼梯和平地与上下楼梯等不同场景的实验,结果表明,本文定位系统有效降低了误差累积,减少航向漂移,提高了定位精度。

关键词：零速更新扩展卡尔曼滤波惯性导航传感器融合室内定位

基于惯导多传感器数据融合的室内定位系统研究

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基于惯导多传感器数据融合的室内定位系统研究

作者：黎杨电子科技大学

学位级别：硕士

基于室内位置的服务在如今社会中表现出了更加重要的意义,如可用于反恐救援、室内导航等场景。然而依靠纯粹惯性导航技术的室内定位由于其快速的误差累积,会导致定位迅速失效,无法满足现实需求。因此论文基于惯性导航技术,配合多传感器... 详细信息

基于室内位置的服务在如今社会中表现出了更加重要的意义,如可用于反恐救援、室内导航等场景。然而依靠纯粹惯性导航技术的室内定位由于其快速的误差累积,会导致定位迅速失效,无法满足现实需求。因此论文基于惯性导航技术,配合多传感器数据融合减少累积误差,来实现可靠有效的室内定位。论文详细描述了惯性导航系统基本理论,并对定位所使用的传感器件进行了功能原理与误差模型的相关介绍。文章基于卡尔曼滤波算法进行数据融合,对卡尔曼滤波的原理、推导过程以及算法执行流程进行了归纳阐述,并引出适用于本文非线性系统的扩展卡尔曼滤波器。随后论文针对行人轨迹推算中采用的零速更新方法,介绍了几类固定阈值零速检测法,并针对其弊端提出动态阈值零速检测,帮助实现多步态下的准确零速检测,进而提高轨迹推算的精度。此外,对于步伐期进入零速期期间由于误差估计不准确导致的轨迹毛刺现象,论文采用了一种步伐期平滑处理算法,减缓轨迹毛刺,促使重构轨迹更加平滑且符合实际。针对零速更新方法中存在的高度与航向长期漂移问题,论文随后提出融合多传感器数据辅助定位,以气压数据、地磁数据、直线行走与建筑走向识别为依据对定位系统进行了改进。基于气压数据判别上下楼动作,识别当前楼层,进而估算高度误差减少高度漂移;利用地磁数据解算航向作为参考航向,结合论文提出的磁畸形判别算法滤除受干扰的畸形地磁数据,得到有效参考航向,并以此估算系统当前航向误差,减少航向漂移;利用直线行走与建筑走向识别这一伪传感数据帮助获取参考航向,并与地磁数据结合共同参与解决航向长期漂移问题。最终经过多场景实验表明,本文室内定位系统实现了有效高精度的室内定位,闭合路径三维定位误差百分比达到0.39%。最后,基于Android平台,在已有算法的基础上,论文设计并实现了一款室内定位监测平台,给出了平台各部分功能的设计实现及其UI界面,实现了实时绘制行人定位轨迹。

关键词：室内定位惯性导航系统零速更新多传感器数据融合卡尔曼滤波

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结合等式约束的双足IMU行人导航技术研究

结合等式约束的双足IMU行人导航技术研究

作者：鲁琪电子科技大学

学位级别：硕士

基于足绑式惯性传感器的行人导航系统在近年来受到了广泛的关注与研究,由于惯性传感器的误差会随着时间的累积而累积,通常使用零速更新（ZUPT）技术减少误差,在行人的足部静止在地面时,认为此时足部的速度为零,将零速作为观测量融合到... 详细信息

基于足绑式惯性传感器的行人导航系统在近年来受到了广泛的关注与研究,由于惯性传感器的误差会随着时间的累积而累积,通常使用零速更新（ZUPT）技术减少误差,在行人的足部静止在地面时,认为此时足部的速度为零,将零速作为观测量融合到扩展卡尔曼滤波（EKF）中。然而,在ZUPT辅助下的惯性行人导航系统中,航向误差依然随着时间推移而累积,从而导致位置偏离真实轨迹。本文提出了一种基于等式约束的双足IMU行人导航系统方案,减少了ZUPT辅助惯性行人导航系统的航向误差。双足系统建立在两个单足ZUPT辅助的导航系统之上,在双足IMU系统基础上安装一对超声传感器用来测量双足间距,进而根据双足之间的位置建立一个等式约束,将两个独立的ZUPT子系统融合起来,为双足系统提供了新的观测量用于修正航向误差。进一步地,本文建立了地球椭球约束模型来抑制双足系统高度误差。在相邻支撑相间足部高度变化不超过一定阈值的情况下,将足部位置约束于同一个地球椭球面上,将约束条件融合到EKF中抑制高度误差。本文对ZUPT以及基于等式约束的双足IMU系统做了全局性可观测性分析。此前的线性可观测性分析显示,ZUPT测量使EKF具有正确的速度、加速度计偏差、俯仰、翻滚以及俯仰和翻滚角方向陀螺仪偏置估计。然而,位置、航向以及重力方向上的陀螺仪偏置这些重要的状态是无法从ZUPT中观测到。而全局性可观测性分析表明,ZUPT算法中陀螺仪重力方向上的偏置是弱可观测的。本文在全局可观测性分析基础上提出了行人足部IMU数据仿真模型,并结合仿真数据验证了足间测距的全局可观测性。在平面正方形轨迹仿真中,本文方法将双足的平面闭合差里程比从仅应用ZUPT方式的0.13%/0.15%降低为0.03%/0.07%,高度误差由6.96m/7.3m降低至0.09m/0.31m。最后,本文选用低成本器件实现了一个结合足间测距的双足IMU数据采集系统,并使用该设备做了室内平面、室内上楼和室外场景的三个实验,验证了算法的有效性。长距离室外实验误差里程比相对于仅应用ZUPT方式的8.16%降低到0.51%,均方误差由59.53m降低至5.52m,大幅度降低了航向误差带来的影响。

关键词：行人导航系统零速更新等式约束扩展卡尔曼滤波

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基于多源信息融合的惯性导航系统

基于多源信息融合的惯性导航系统

作者：梁剑波电子科技大学

学位级别：硕士

在室内外复杂的环境中,惯性导航系统可提供自主定位功能。由于其误差发散导致以惯性导航系统为核心的定位技术精度并不符合社会需求。因此论文利用多源信息融合技术,在惯导基础上融合行人脚步、地磁以及地图等信息,以绑脚式行人轨迹推... 详细信息

在室内外复杂的环境中,惯性导航系统可提供自主定位功能。由于其误差发散导致以惯性导航系统为核心的定位技术精度并不符合社会需求。因此论文利用多源信息融合技术,在惯导基础上融合行人脚步、地磁以及地图等信息,以绑脚式行人轨迹推算的方式实现惯性导航的高精度定位。论文详细介绍了惯性导航系统相关的基本原理、惯性器件误差的基本模型以及MEMS惯性器件的误差特性;分析了由积分推算引起的惯性导航系统误差二次发散问题;归纳了与多源信息融合技术相关的卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器以及粒子滤波器的算法流程。论文研究了基于惯性导航系统的行人轨迹推算方法;针对行人轨迹推算技术中抑制误差发散的零速更新方法,对比了多种不同的零速检测方案及相对应的缺点,利用差分零速检测方案进行改进并验证;通过分析绑鞋式行人轨迹推算系统的观测方程以及状态方程,利用基于误差状态的卡尔曼滤波器实现基于纯惯导的行人轨迹推算系统;通过分析系统的航向误差估计变化以及引入渐近性衰减因子,对行人轨迹推算系统进行改进。最后论文结合纯惯导的固有缺点,融合了地磁信息以及数据地图信息对其进行改进。论文通过分析室内外的地磁情况以及行人的行为信息,提出有效的航向偏差估计方案,利用扩展卡尔曼滤波器实现室内外兼容的地磁融合惯导定位方案;通过增强粒子滤波的粒子随机性,根据行人的轨迹信息改进粒子重采样方法,在地磁融合的基础上实现鲁棒性较强的地图融合惯导方案;综合仿真了基于多源信息融合的惯性导航系统并比较其定位精度。

关键词：惯性导航系统多源信息融合行人轨迹推算零速更新地磁融合地图匹配

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基于惯性传感器的行人自主定位关键技术研究

基于惯性传感器的行人自主定位关键技术研究

作者：余新国电子科技大学

学位级别：硕士

随着社会的飞速发展,日常生活以及国防等领域对于精准定位导航的需求日益增加。然而由于卫星信号无法穿透大多数障碍物且存在多径效应,导致全球定位系统在室内、地下、隧道、森林里不能有效使用,不能满足人们日常生活所需。而惯性导航... 详细信息

随着社会的飞速发展,日常生活以及国防等领域对于精准定位导航的需求日益增加。然而由于卫星信号无法穿透大多数障碍物且存在多径效应,导致全球定位系统在室内、地下、隧道、森林里不能有效使用,不能满足人们日常生活所需。而惯性导航系统不需要依靠外部信号,仅依靠自身的惯性传感器测得的惯性信号便可实现自主导航,克服了卫星导航的上述弊端,一直是定位导航领域的研究热点之一。本文基于惯性导航技术,探究行人自主定位的关键技术。本文首先详细介绍了行人惯性导航定位所用的惯性传感器,并对惯性器件的误差进行了分析。然后论述坐标系相关理论及惯性导航系统的相关解算,并对其中的坐标系旋转及姿态矩阵进行了重点探究。随后对卡尔曼滤波的原理进行了详细探究与推导,包括适合线性系统的卡尔曼滤波和适合非线性系统的扩展卡尔曼滤波。由于行人惯性导航系统是非线性系统,因此本文又针对扩展卡尔曼滤波,详细推导了基于扩展卡尔曼滤波的惯性导航算法。由于行人惯性导航主要利用加速度计的二次积分以获得位置信息,由此可能会带来非常严重的累计误差,导致行人轨迹的快速发散。针对此,本文对行人惯性导航中的经典零速检测方案进行了详细研究,包括:基于固定阈值的零速检测算法、基于方差的零速检测算法、基于差分的零速检测算法和基于广义似然比的零速检测算法。这些算法都是基于某种阈值的判断,鲁棒性不高,本论文针对传统经典解决方案鲁棒性低的缺陷,探究了基于神经网络的零速检测算法,该方案针对多种运动类型均可准确做出判断,大大增强了泛化性能,同时零速更新点和非零速更新点的精度、召回率和F1-score的平均值均可以达到99%以上。最后,本文还基于探究的基于神经网络的零速检测算法,实现了基于SoC的实时行人航位推算终端。该终端轻便易携,可以很方便的实现实时绘制行人定位轨迹,并且在能量转换效率比上,FPGA的转换效率分别是CPU平台和GPU平台的12.58倍和5.42倍。经过大量实验分析,在终端上实验的平均闭合轨迹误差率仅为1.1%。

关键词：惯性导航系统卡尔曼滤波零速更新神经网络行人航位推算终端

基于下肢运动学和惯性导航的行人定位系统研究

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基于下肢运动学和惯性导航的行人定位系统研究

作者：李哲北京林业大学

学位级别：硕士

近年来,基于MEMS(Micro-Electro Mechanical System,微型机电系统)技术的PINS(Pedestrian Inertial Navigation System,行人惯性导航系统)得到了迅速的发展。相比于全球卫星导航系统等其他定位方法,PINS的优势为:短时精度较高和可不接... 详细信息

近年来,基于MEMS(Micro-Electro Mechanical System,微型机电系统)技术的PINS(Pedestrian Inertial Navigation System,行人惯性导航系统)得到了迅速的发展。相比于全球卫星导航系统等其他定位方法,PINS的优势为:短时精度较高和可不接收外部信号。所以惯性导航适用于无卫星信号的自主定位场景。一种经典的行人惯性导航方法是基于ZUPT(Zero Velocity Update,ZUPT)的足绑式导航系统。该方法主要是通过人体足部落地时速度为零的假设进行修正,以提升导航精度。但是,该方法目前仍有:使用低精度MEMS惯性传感器单步步长估计精度低、快速行走时无有效修正点和行人步态划分过于粗糙导致精度下降的问题。为了解决上述问题,本文对基于多传感器将下肢运动学和惯性导航算法相结合的定位模型进行了研究。首先,本文介绍了基于多MEMS磁和惯性传感器的行人定位方法的基本原理、基于ZUPT的足绑式行人惯性导航系统总体设计方法和多传感器网络硬件平台设计。第二,提出了一种足踝式的PINS模型。在该项研究中,将双传感器分别布设到单侧下肢的脚趾和踝关节的上侧,研究了基于动态几何等式约束的双传感器位置约束算法以约束双传感器间的相对位置。与经典的双足式的算法相比,该算法通过估计足部向量以约束双传感器的位置,所以其具有精确的解析解。经典的ZUPT理论只能在平稳状态下进行速度修正。理论上而言,当小腿处于运动状态,零速度约束不成立。为了修正小腿处的速度,本模型对经典的零速区间进行了拓展。当下肢落地时,足小腿可以视为一阶倒立摆结构。在此基础上,提出了一种基于哥氏定理的速度修正方法。第三,对行人步态进行了更细致的分析,提出了一种基于脚趾、足跟和小腿三位置三传感器的PINS模型。在该模型中,将三个传感器分别放置在脚趾、足跟和小腿处。将行人步态划分为四种:摆动相、预站立相、完全站立相和后站立相。进一步扩展了行人行走中可修正的区间范围。本模型将脚趾、足跟和小腿系统视为二阶倒立摆,对每一种步态分别研究了其特性。提出了基于三传感器的几何约束算法和基于哥氏定理的速度修正方法。足踝式和脚趾、足跟和小腿的PINS模型均使用MAHONY滤波器分布式估计姿态。由于运动学约束条件是线性的,所以设计了线性卡尔曼滤波器以融合约束信息提供最优位置估计。第四,ZUPT辅助的PINS系统在行人较快速行走时可能无有效零速修正点。这造成了速度位置的快速发散。PDR(Pedestrian dead reckoning,行人航迹推算)模型是一类单步无累计误差的具有统计性质的行人定位模型,但是该模型只能进行二维平面上的定位。为了抑制快速行走条件下的位置发散,本文提出了一种基于双传感器的小腿大腿式的三维PDR(TPDR)模型。该模型将双传感器布设到单侧小腿和大腿处。根据行人下肢的姿态信息和长度推算出三维步长向量。与经典的PINS相比,不需要长时间稳定的零速区间。与PDR相比,TPDR具备更高的精度并扩展了高度估计以便进行三维位置估计。最后,本文针对所有研究的算法进行了实验。实验结果表明,本文提出的PINS算法与传统的基于ZUPT的单传感器足绑式PINS和双足双传感器不等式约束方法相比,位置误差得到了极大的抑制;TPDR与Weinberg PDR模型相比,估计精度更高且可估计高度。

关键词：惯性导航系统行人航迹推算步态分析卡尔曼滤波零速更新