一种基于微惯导的行人室内自主定位算法制造技术

本发明专利技术涉及导航定位技术领域，且公开了一种基于微惯导的行人室内自主定位算法，包括如下步骤：a、步伐检测；b、航迹推算求取姿态、位置、速度；c、基于EKF框的系统误差预测及更新。抑制了PDR定位算法发散问题，利用人在行走时，脚有短暂的静止时间，将MEMS、IMU模块绑在脚上，通过对IMU数据的分析，判断人行走时脚的静止区间，并利用该静止区间，将速度归零，作为“零速测量值”，然后再采用EKF算法，利用该“零速测量值”修正更新系统各项误差，抑制系统位置的发散。实现在GNSS拒止的环境下(比如室内环境中)，完全不依赖外部辅助设备，仅依靠可穿戴的微惯导模块，实现行人自主定位。

A pedestrian indoor autonomous positioning algorithm based on micro inertial navigation

【技术实现步骤摘要】
一种基于微惯导的行人室内自主定位算法
本专利技术涉及导航定位
，具体为一种基于微惯导的行人室内自主定位算法。
技术介绍
随着社会的发展，人们对于物质文化需求与日俱增，对导航定位需求也越来越多。在室外开阔环境，GNSS系统(全球卫星导航系统，如GPS)已经十分成熟，并在我们日常生活中得到了广泛的应用；然而在城市楼群、山区、森林、室内等环境下，GNSS系统往往接受不到信号，使得定位变得十分困难。以室内行人定位为例，许多应用场景，如作战、消防、医疗、导游、购物、游戏等等，对定位导航有着迫切的需求，它不仅能够为人们提供更好的生活体验，在很多时候，更加是对生命安全的强有力保障！因此，研究一种能够应用于室内的行人定位方法，有着非常大的现实意义，并极大地促进社会的发展。
技术实现思路
本专利技术主要提供一种基于微惯导的行人室内自主定位算法，解决实现在GNSS拒止的环境下，例如：如室内环境中，完全不依赖外部辅助设备，仅依靠可穿戴的微惯导模块，实现行人自主定位的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于微惯导的行人室内自主定位算法，其特征在于：包括如下步骤：/na、步伐检测；/nb、航迹推算求取姿态、位置、速度；/nc、基于EKF框的系统误差预测及更新。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于微惯导的行人室内自主定位算法，其特征在于：包括如下步骤：
a、步伐检测；
b、航迹推算求取姿态、位置、速度；
c、基于EKF框的系统误差预测及更新。


2.根据权利要求1所述的一种基于微惯导的行人室内自主定位算法，其特征在于：
所述步骤a，基于基于ZUPT及ZARU的PDR定位，该PDR定位的基础是检测I刚的落地的静止时刻，检测IMU的落地基于加速度计与陀螺仪采用三个条件判断：
1：加速度的模






2：一段时间内加速度模的方差









3：角速度的模






将B1、B2、B3进行逻辑“与”运算，B＝B1&B2&B3，当且仅当B＝1时，才判定脚落地且静止；
所述步骤b，由于由于MEMS存在零偏，因此是在输入EKF框架前，对原始加速度与角速度去除零偏：



其中为k时刻零偏修正后的载体加速度与角速度，为EKF模型中的估计值；
然后，更新方向余弦矩阵，需要说明的是该矩阵是姿态的另一种表达形式，可直接转换为姿态欧拉角；



其中是k-1时刻载体到导航系估计的DCM，是k时刻载体到导航系预测的DCM，I3是3阶单位矩阵，δΩk是的反对称矩阵，Δt是IMU采样时间间隔；



这样，可以得到导航系下推算的速度与位置：



其中，v(k，k-1)，r(k，k-1)分别表示k时刻预测的速度与位置，没有被EKF修正，g表示重力加速度，即g≈9.8m/s2；
之后，根据EKF估计的误差，修正速度、位置、DCM矩阵：



其中，r(k，k)，v(k，k)，分别表示k时刻，EKF根据之前步伐静止检测后，修正的位置、速度及DCM矩阵；δrk，δv为EKF状态估计误差；δΘk是关于状态估计误差δφk的反对称矩阵：



所述步骤c，EKF框的误差状态包含15个元素：



这里δX(k，k)状态依次表示为，δφk：俯仰、滚转、偏航角度误差；载体三轴角速度误差；δrk：空间位置误差；δvk：空间速度误差；载体三轴加速度误...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚志江，
申请(专利权)人：北京首贝科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11