基于惯性导航的行人自主定位技术研究
发布时间：2021-06-17 18:56
随着科技的发展,人们对于定位导航有了更细致更具体的要求,室内定位技术能够满足人们室内导航、消防救援的需求。惯性导航技术作为一种不依赖外界信号、成本较低的室内定位技术受到人们的关注。然而传统的脚绑式惯性导航技术存在误差累积速度过快、轨迹容易发散的问题,无法满足定位需求。为有效改善行人自主惯性导航技术的可靠性和有效性,论文在深入分析惯性导航系统误差二次发散问题的基础上,设计了一种新的行人自主定位算法,将加权时间约束引入脚步检测环节,将航向匹配引入航位推算环节,并利用卷积神经网络完成了步长估计。论文的主要研究内容包括以下几个部分:1.在利用垂向加速度进行脚步检测的过程中,针对传统峰值检测算法剔除伪峰值过程中存在的问题,论文引入了加权动态时间约束,辅以加速度差约束以及波峰对称性约束,有效提高了峰值检测的准确性。论文同时还利用低通滤波器进一步降低了加速度中的高频噪声干扰。2.传统步长估计算法存在的参数难以确定、参数与步长间的函数关系难以探寻、公式中超参数的数值难以测定的问题,论文将卷积神经网络用于步长估计环节,通过训练神经网络学习传感器数据中的步长特征,提高了步长估计的可靠性和鲁棒性。因没有合适...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
惯性导航系统示意图
则设计了一种端到端的深层神经网络，直接由惯性传感器的原始数据训练出行人当前的位置信息。然而这种深层神经网络的可复现性比较差，可移植性也不强，同时由于采集数据与训练数据用的是同型号的传感器模块，对于不同类型的传感器模块来讲，通用性有所欠缺。文献[36]使用神经网络识别出行人的运动状态，对不同运动状态使用不同的导航算法，实现较为准确的定位。使用行人航位推算算法能够避免积分算法中误差的二次积分问题，将误差的累积形式转化为线性。行人航位推算算法主要由三部分构成，脚步检测、步长估计与航向推算。图1-2是航位推算系统的简单示意图。图1-2航位推算示意图传统脚步检测算法中存在伪脚步问题[37]；步长估计算法则存在参数难以确定、参数与步长间的函数关系难以探寻、公式中超参数的数值难以测定的问题；在航向推算中，航向校正算法存在航向信息利用不充分、航向校正方法单一的问题[38]。1.3论文主要内容及结构安排论文主要研究内容是基于惯性导航理论的行人自主定位技术，实现形式是基于脚绑式的行人航位推算。针对传统的脚绑式惯性导航系统的缺点——通过二次积分推算行人位置导致航向误差过大，采用行人航位推算算法，避免了二次积分造成的误差迅速累积。
电子科技大学硕士学位论文6第二章惯性导航系统基本理论惯性导航是一种以牛顿力学与刚体旋转学为理论基础的自主定位技术。利用惯性器件（加速度计和陀螺仪）测量载体相对惯性空间的加速度与角速度信息，并通过姿态解算与位置推算完成定位功能。惯性导航系统可分为平台式惯性导航系统与捷联式惯性导航系统。平台式惯性导航系统将惯性器件固定在一个惯性平台上，以稳定的平台建立惯性平台坐标系。捷联式惯性导航系统则将惯性器件固定在运动载体上，通过相关导航解算得出载体在导航坐标系下的位置信息。本文着眼于行人自主定位，将惯性器件固定在行人脚部，因此本文方法属于捷联式惯性导航系统，下文所述惯导系统均为捷联式惯性导航系统。2.1惯性器件本文使用的惯性器件都是基于微机电系统（Micro-ElectroMechanicalSystem,MEMS）的惯性传感器，主要包括陀螺仪与加速度计，通常集成在惯性测量单元（Inertialmeasurementunit，IMU）中。图2-1是一个典型的6轴IMU，包括3轴陀螺仪与3轴加速度，其轴向标记在IMU的右下角。图2-1MEMS惯性测量单元2.1.1陀螺仪陀螺仪是惯导系统的主要元器件，是计量角速度的传感器。角速度通常用每秒的旋转角度deg/s（degreepersecond）来表示。按时间对角速度进行积分可得到角度变化情况，以此可以检测载体的姿势变化。微机电陀螺仪具有体积孝重量轻、成本低、可靠性好、测量范围大、易于集成的优点，但微机电陀螺仪由于漂移较大导致精度不高，如果系统对导航的精度要求较高，则需要使用算法对方向信息进行补偿。与传统陀螺仪主要利用角动量守恒原理不同，微机电陀螺仪主要利用科里奥利力（旋转物体在有径向运动时所受到的切向力）原理测量运动物体的角速率，公
【参考文献】：
期刊论文
[1]红外目标测量图像高精度定位方法[J]. 李晓冰. 兵工自动化. 2018(05)
[2]基于超声波测距的室内定位系统[J]. 徐盛良,鲁照权,周永燕,王肖玥峰,丁浩峰. 机械设计与制造工程. 2017(11)
[3]基于足绑式INS的行人导航三轴磁强计在线校准[J]. 张新喜,张嵘,郭美凤,程高峰,牛树来. 清华大学学报(自然科学版). 2016(02)
[4]激活函数对BP网络性能的影响及其仿真研究[J]. 王雪光,郭艳兵,齐占庆. 自动化技术与应用. 2002(04)
本文编号：3235741
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
惯性导航系统示意图
则设计了一种端到端的深层神经网络，直接由惯性传感器的原始数据训练出行人当前的位置信息。然而这种深层神经网络的可复现性比较差，可移植性也不强，同时由于采集数据与训练数据用的是同型号的传感器模块，对于不同类型的传感器模块来讲，通用性有所欠缺。文献[36]使用神经网络识别出行人的运动状态，对不同运动状态使用不同的导航算法，实现较为准确的定位。使用行人航位推算算法能够避免积分算法中误差的二次积分问题，将误差的累积形式转化为线性。行人航位推算算法主要由三部分构成，脚步检测、步长估计与航向推算。图1-2是航位推算系统的简单示意图。图1-2航位推算示意图传统脚步检测算法中存在伪脚步问题[37]；步长估计算法则存在参数难以确定、参数与步长间的函数关系难以探寻、公式中超参数的数值难以测定的问题；在航向推算中，航向校正算法存在航向信息利用不充分、航向校正方法单一的问题[38]。1.3论文主要内容及结构安排论文主要研究内容是基于惯性导航理论的行人自主定位技术，实现形式是基于脚绑式的行人航位推算。针对传统的脚绑式惯性导航系统的缺点——通过二次积分推算行人位置导致航向误差过大，采用行人航位推算算法，避免了二次积分造成的误差迅速累积。
电子科技大学硕士学位论文6第二章惯性导航系统基本理论惯性导航是一种以牛顿力学与刚体旋转学为理论基础的自主定位技术。利用惯性器件（加速度计和陀螺仪）测量载体相对惯性空间的加速度与角速度信息，并通过姿态解算与位置推算完成定位功能。惯性导航系统可分为平台式惯性导航系统与捷联式惯性导航系统。平台式惯性导航系统将惯性器件固定在一个惯性平台上，以稳定的平台建立惯性平台坐标系。捷联式惯性导航系统则将惯性器件固定在运动载体上，通过相关导航解算得出载体在导航坐标系下的位置信息。本文着眼于行人自主定位，将惯性器件固定在行人脚部，因此本文方法属于捷联式惯性导航系统，下文所述惯导系统均为捷联式惯性导航系统。2.1惯性器件本文使用的惯性器件都是基于微机电系统（Micro-ElectroMechanicalSystem,MEMS）的惯性传感器，主要包括陀螺仪与加速度计，通常集成在惯性测量单元（Inertialmeasurementunit，IMU）中。图2-1是一个典型的6轴IMU，包括3轴陀螺仪与3轴加速度，其轴向标记在IMU的右下角。图2-1MEMS惯性测量单元2.1.1陀螺仪陀螺仪是惯导系统的主要元器件，是计量角速度的传感器。角速度通常用每秒的旋转角度deg/s（degreepersecond）来表示。按时间对角速度进行积分可得到角度变化情况，以此可以检测载体的姿势变化。微机电陀螺仪具有体积孝重量轻、成本低、可靠性好、测量范围大、易于集成的优点，但微机电陀螺仪由于漂移较大导致精度不高，如果系统对导航的精度要求较高，则需要使用算法对方向信息进行补偿。与传统陀螺仪主要利用角动量守恒原理不同，微机电陀螺仪主要利用科里奥利力（旋转物体在有径向运动时所受到的切向力）原理测量运动物体的角速率，公
【参考文献】：
期刊论文
[1]红外目标测量图像高精度定位方法[J]. 李晓冰. 兵工自动化. 2018(05)
[2]基于超声波测距的室内定位系统[J]. 徐盛良,鲁照权,周永燕,王肖玥峰,丁浩峰. 机械设计与制造工程. 2017(11)
[3]基于足绑式INS的行人导航三轴磁强计在线校准[J]. 张新喜,张嵘,郭美凤,程高峰,牛树来. 清华大学学报(自然科学版). 2016(02)
[4]激活函数对BP网络性能的影响及其仿真研究[J]. 王雪光,郭艳兵,齐占庆. 自动化技术与应用. 2002(04)
本文编号：3235741
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