基于多传感器数据融合的室内定位算法

发布时间：2017-08-08 10:00

  本文关键词：基于多传感器数据融合的室内定位算法

  更多相关文章： 室内定位算法 惯性测量单元 模糊投票机制 无线传感器网络 卡尔曼滤波算法

【摘要】：基于惯性测量单元(IMU)的定位方法是一种全自主定位方法,该方法通常是基于单个IMU(Single-IMU)实施定位,其具有较大的漂移误差和累积误差.因此,提出了一种基于多个可穿戴式IMU(Multi-IMUs)与室内无线传感器网络(IWSN)的多传感器数据融合的室内定位算法,根据佩戴于不同部位的Multi-IMUs信息协同,提高人体姿态检测的有效性,并且利用模糊投票机制(Fuzzy Voting Scheme)融合Multi-IMUs位置信息;此外,结合IWSN,采用卡尔曼滤波算法(Kalman Filter Algorithm)融合IWSN解算出的位置信息与Multi-IMUs计算出的位置信息降低基于IMU的累积误差.实验结果表明,所提出的基于多传感器数据融合的室内定位算法能够识别出行走的姿态,与基于Single-IMU的定位算法相比,该算法有效地降低了累积误差和漂移误差,提高了室内定位的有效性和可靠性.
【作者单位】： 上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【关键词】： 室内定位算法 惯性测量单元 模糊投票机制 无线传感器网络 卡尔曼滤波算法
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【正文快照】： 0概述近年来,移动互联网的快速发展,促进了LBS(Location Based Services)应用服务的兴起,诸如利用位置信息提供导航、跟踪、监测、推送消息、就近购物等应用,其中,LBS应用服务包含两个发展方向:基于室外位置信息应用服务和基于室内位置信息应用服务.针对室外环境,GPS系统、伽

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本文编号：639368