一种基于双向滤波平滑技术的步进式行人导航方法技术

本发明专利技术提供一种基于双向滤波平滑技术的步进式行人导航方法包括：采集人体行走数据；在第一前向算法通道，对采集到的人体行走数据进行误差校正，利用校正后的人体行走数据进行姿态和速度的捷联惯导解算；同时进行步态时相的检测和步进区间的划分，当检测到步态周期的支撑相时，在误差域进行姿态误差和速度误差的开环卡尔曼滤波估计；在后向算法通道，对第一前向算法通道中估计出的姿态误差和速度误差进行平滑处理；在第二前向算法通道，利用后向算法通道中平滑处理后的误差估计对第一前向算法通道中解算出的姿态和速度进行误差校正，对误差校正后的速度进行积分，解算出人体行走时的位置。本发明专利技术能够提高行人导航方法的精确性、鲁棒性和平滑性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于双向滤波平滑技术的步进式行人导航方法
本专利技术涉及行人导航定位
，尤其涉及一种基于双向滤波平滑技术的步进式行人导航方法。
技术介绍
目前，市场上基于GPS技术的定位设备发展迅速，市场占有率呈逐年上升趋势。但GPS技术易受工作环境的干扰，只适于室外没有遮挡的开阔环境，在室内、丛林、井下和洞穴等区域存在导航盲区，无法正常工作。因此，基于惯性传感器的行人导航技术得到了快速的发展，主要用于确定行人的实时位置和记录行人的行走轨迹，实现行人定位和导航的功能。近年来，随着微机电(Micro-Electro-MechanicalSystems，MEMS)技术的不断发展，基于MEMS技术的惯性传感器(InertialMeasurementUnit，IMU)也有了很大的改进。MEMSIMU具有体积小、质量轻、功耗低、响应快、成本低、灵敏度高等优点，成为穿戴式行人导航技术的理想选择。但是，市场上常见的MEMSIMU的精度大致在商业级和战术级水平，存在多种随机误差和系统误差。而惯导技术是一种相对定位技术，导航误差具有随时间不断积累的特点。若单独基于MEMSIMU进行纯惯导解算，导航结果的位置本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于双向滤波平滑技术的步进式行人导航方法，其特征在于，所述行人导航方法包括：步骤101，采集人体行走数据，其中，所述人体行走数据包括人体行走时的三维加速度数据和三维角速度数据；步骤102，在第一前向算法通道中，先对采集到的人体行走数据进行误差校正，再对校正后的人体行走数据进行捷联惯导解算，获得人体行走时初步的姿态信息和速度信息；同时进行步态时相的检测和步进区间的划分，当检测到人体足部处于步态周期的支撑相时，在误差域进行姿态误差和速度误差的开环卡尔曼滤波估计；当划分出一个新的步进区间时，第一前向算法通道暂停，运行后向算法通道和第二前向算法通道；步骤103，在后向算法通道中，对第一前向算法通道...

【技术特征摘要】
1.一种基于双向滤波平滑技术的步进式行人导航方法，其特征在于，所述行人导航方法包括：步骤101，采集人体行走数据，其中，所述人体行走数据包括人体行走时的三维加速度数据和三维角速度数据；步骤102，在第一前向算法通道中，先对采集到的人体行走数据进行误差校正，再对校正后的人体行走数据进行捷联惯导解算，获得人体行走时初步的姿态信息和速度信息；同时进行步态时相的检测和步进区间的划分，当检测到人体足部处于步态周期的支撑相时，在误差域进行姿态误差和速度误差的开环卡尔曼滤波估计；当划分出一个新的步进区间时，第一前向算法通道暂停，运行后向算法通道和第二前向算法通道；所述在第一前向算法通道中，所述的当检测到人体足部处于步态周期的支撑相时，在误差域进行姿态误差和速度误差的开环卡尔曼滤波估计，包括：利用以下公式得到卡尔曼滤波器的状态模型：其中，b表示载体坐标系，n表示导航坐标系，表示姿态误差，表示b系与n系之间的旋转变换矩阵，称为载体的姿态矩阵,表示陀螺仪测量噪声，δvn表示速度误差,a′b表示经过误差校正后的有效加速度,表示加速度计测量噪声；利用得到的卡尔曼滤波器的状态模型，在误差域进行间接滤波，将卡尔曼滤波器的状态向量降维为六维，并建立离散化的卡尔曼滤波状态方程如下：δxk＝Fkδxk-1+Gkwk-1，其中，k表示离散采样点，δxk表示被估计的状态向量，wk表示过程噪声，Fk表示状态转移矩阵，Gk表示噪声传递矩阵，状态转移矩阵Fk中的矩阵Sk表示由n系中的向量构成的反对称矩阵；当检测到人体足部处于步态周期的支撑相时，人体行走的速度为零，将捷联惯导算法解算出的速度信息作为速度误差的伪观测值提供给卡尔曼滤波器，对姿态误差和速度误差进行估计，建立离散化的卡尔曼滤波观测方程如下：zk＝Hδxk+ηk，其中，zk表示观测量，ηk表示观测噪声，H表示观测矩阵，H＝[0I0]；惯性传感器每采集一次人体行走数据，都要利用捷联惯导算法对采集的人体行走数据进行解算，并执行卡尔曼滤波时间更新；而只有当人体足部处于步态周期的支撑相时，才能执行卡尔曼滤波测量更新；步骤103，在后向算法通道中，对第一前向算法通道中估计出的姿态误差和速度误差进行平滑处理，得到经过平滑处理后的误差估计；步骤104，在第二前向算法通道中，利用后向算法通道中平滑处理后的误差估计对第一前向算法通道中解算出的姿态信息和速度信息进行误差校正，再对误差校正后的速度信息进行积分，解算出人体行走时的位置信息，并返回步骤102继续运行第一前向算法通道；所述在第二前向算法通道中，利用后向算法通道中平滑处理后的误差估计对第一前向算法通道中解算出的姿态信息和速度信息进行误差校正，再对误差校正后的速度信息进行积分，解算出人体行走时的位置信息，包括：利用以下公式进行姿态误差和速度误差校正，得到人体行走时最终的姿态信息和速度信息：其中，k表示离散采样点，b表示载体坐标系，n表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：王哲龙，赵红宇，仇森，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21