用于室内定位惯性导航技术研究

发布时间：2017-06-24 16:14

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【摘要】：随着微电机系统(Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS)技术的不断发展,基于MEMS的惯性传感器应用呈现出巨大的研究价值和广阔的应用前景,已逐渐成为国内外研究的热点,这种惯性导航系统拥有体积小、成本低、隐蔽性好、自主性强等优点,在诸如室内定位等应用中广泛应用。然而,惯性导航系统自身也有诸多缺点,比如基于MEMS的惯性器件精度低,且无法长时间进行导航任务,所以需要使用后期处理算法来不断修正和处理得到的导航数据以获得准确的运动轨迹。本文在详细分析室内定位技术基础上,探究了MEMS惯性传感器用于室内导航的工作原理,并提出适合室内定位得惯性算法,具体内容有：1.详细介绍了常用的室内定位技术研究背景和意义,以及说明了国内外研究现状。并对常见的三维空间坐标系统进行介绍,同时分析了几种坐标系之间转换方法。针对各自的优缺点,本文选取了四元数法作为坐标系转换和姿态估计的方法。2.在现有研究的基础上,改进并提出了惯性导航系统中的步伐阶段检测、方位估计、零速度更新和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)等关键算法。3.为了进一步验证本文提出的惯性导航系统在室内定位的可行性,本文在手机上验证了算法的有效性,发现可以满足室内定位应用需求。
【关键词】：室内定位 惯性传感器 姿态估计 惯性导航 卡尔曼滤波
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN967.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 前言9-13
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.2 研究现状11-12
• 1.3 本文主要内容12-13
• 第二章 室内定位技术13-24
• 2.1 技术背景13-14
• 2.2 解决方案14-16
• 2.3 室内定位理论基础16-22
• 2.3.1 三维空间坐标系统16-18
• 2.3.2 坐标系之间的转换关系18-22
• 2.4 捷联式惯性导航系统的基本原理22-24
• 第三章 室内定位算法24-30
• 3.1 基于指纹算法WIFI定位24-26
• 3.2 惯性传感器结合WIFI26-27
• 3.3 WIFI、MEMS加速度和电子地图相结合定位系统27-30
• 第四章 基于惯性传感器的室内定位30-46
• 4.1 步伐检测30-34
• 4.2 行走方位估计34-37
• 4.3 零速度更新(ZUPT)37-40
• 4.4 扩展卡尔曼滤波算法(EKF)40-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第五章 算法验证46-52
• 5.1 软件开发环境46
• 5.2 系统工程构架46-47
• 5.3 定位实现47-51
• 5.3.1 系统的主界面模块48-49
• 5.3.2 行人运动检测模块49-50
• 5.3.3 行人方向检测模块50
• 5.3.4 室内地图模块50-51
• 5.4 本章小结51-52
• 第六章 结果分析52-63
• 6.1 数据采集52-53
• 6.2 数据分析53-63
• 6.2.1 室内环境验证53-55
• 6.2.2 室内电子地图矫正55-59
• 6.2.3 室外验证59-63
• 第七章 结论63-65
• 参考文献65-69
• 致谢69

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本文编号：478740