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基于MEMS惯性传感器的高精度步长估计算法（英文） 被引量：9
1
作者 路永乐 陈永炜 +3 位作者 邸克 郭俊启 余跃 刘宇 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期167-172,共6页
针对传统计步算法精度低适用性不高的问题,提出了一种基于MEMS足部定位模块的高精度自适应步长估计算法。首先通过分析行人步态的周期特征,精确地判断每个步态周期中单脚离地和落地的时间差值,采用零速更新法结合时间阈值、加速度阈值... 针对传统计步算法精度低适用性不高的问题,提出了一种基于MEMS足部定位模块的高精度自适应步长估计算法。首先通过分析行人步态的周期特征,精确地判断每个步态周期中单脚离地和落地的时间差值,采用零速更新法结合时间阈值、加速度阈值和加速度方差阈值进行步态检测;然后对转换后地理坐标系下传感器信号进行双重积分,计算出行人每一步的空间轨迹,无需进行前期步长数据采集或者生物模型参数提取,即可实现对行人步长的精确估计。在AHRS_box惯性传感器模块上进行了实验,结果表明该算法估计得出的步长和行走距离误差均小于2.5%,证实了该算法的有效性。 展开更多
关键词 行人导航系统 步长 步态 零速更新 MEMS惯性传感器
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船舶室内导航中的惯性传感器算法仿真
2
作者 施尚英 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第4X期136-138,共3页
随着航运业的发展,复杂的内部结构对船舶上的日常工作以及应急反应的要求变高。目前采用的一些导航算法存在精度低、误更新等问题。为了有效解决问题,本文首先对船舶步行导航系统的特征进行介绍,对行人步行导航系统中的惯性导航算法进... 随着航运业的发展,复杂的内部结构对船舶上的日常工作以及应急反应的要求变高。目前采用的一些导航算法存在精度低、误更新等问题。为了有效解决问题,本文首先对船舶步行导航系统的特征进行介绍,对行人步行导航系统中的惯性导航算法进行相应简化;然后,设计基于船舶室内导航系统简要技术架构并给出改进的导航算法,以此来实现对船舶上导航系统中的惯性导航算法的误差进行补偿。其后仿真结果表明,该算法可解决传统零速更新算法中存在的误更新问题,将其运用在船舶室内导航系统中,能够提升船舶应急反应能力以及位置服务的要求。 展开更多
关键词 惯性导航 卡尔曼滤波算法 零速更新算法 位置服务
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基于MEMS惯性传感器和气压计的行人室内导航系统设计 被引量：3
3
作者 邹一凡 李佳 王玮冰 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第2期91-94,共4页
面向实际应用需求,设计了一种完整的行人室内导航系统方案。将所设计数据采集模块安装至行人足部,对加速度、角速度以及气压数据进行实时地采集和处理后,基于惯性导航系统(INS)+扩展卡尔曼滤波(EKF)+零速更新(ZUPT)+零角速度更新(ZARU)... 面向实际应用需求,设计了一种完整的行人室内导航系统方案。将所设计数据采集模块安装至行人足部,对加速度、角速度以及气压数据进行实时地采集和处理后,基于惯性导航系统(INS)+扩展卡尔曼滤波(EKF)+零速更新(ZUPT)+零角速度更新(ZARU)+启发式偏移消除(HDE)+Barometer算法框架,对传感器数据进行融合,从而对当前位置进行推断,随后将运算结果传输至上位机进行显示。通过在直线路径、组合路径下进行实验,对实验对象的运动轨迹进行了还原。实验结果表明:本文系统方案能够实现1%以内的定位误差,能够满足实际应用需求。 展开更多
关键词 行人导航系统 惯性测量单元 惯性导航系统 扩展卡尔曼滤波 零速更新
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基于MEMS-MARG传感器的行人室内定位系统设计 被引量：3
4
作者 邹一凡 李佳 王玮冰 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第1期64-66,74,共4页
针对低成本行人室内定位系统的实际应用需求,提出了一种基于MEMS-磁、角速度、重力(MARG)传感器的定位方法。基于改进的扩展互补滤波(ECF)算法,结合零速更新(ZUPT)算法与姿态快速收敛(FC)算法,以较低的运算量实现了对行人的定位。设计... 针对低成本行人室内定位系统的实际应用需求,提出了一种基于MEMS-磁、角速度、重力(MARG)传感器的定位方法。基于改进的扩展互补滤波(ECF)算法,结合零速更新(ZUPT)算法与姿态快速收敛(FC)算法,以较低的运算量实现了对行人的定位。设计了相应的软硬件系统,并通过实验对算法性能进行了验证。实验结果表明:基于ECF+FC的行人定位算法性能优于其他基于互补滤波(CF)的方案,能够实现0.5%以内的平面定位误差和1%以内的三维定位误差,可以满足实际需要。 展开更多
关键词 室内定位 磁、角速度、重力传感器 捷联惯性导航系统 互补滤波 零速更新
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基于神经网络的步行者室内惯导定位技术 被引量：3
5
作者 覃昊洁 阎波 +3 位作者 林水生 周亮 肖卓凌 余新国 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第5期48-52,共5页
针对现有步行者室内惯导定位实验准确率与鲁棒性无法兼顾的问题,提出了一种基于神经网络的步行者室内惯导定位算法,根据教学实际需要,对算法应用的神经网络模型进行轻量化设计和验证。该算法在经典零速更新算法基础上,应用卷积神经网络... 针对现有步行者室内惯导定位实验准确率与鲁棒性无法兼顾的问题,提出了一种基于神经网络的步行者室内惯导定位算法,根据教学实际需要,对算法应用的神经网络模型进行轻量化设计和验证。该算法在经典零速更新算法基础上,应用卷积神经网络自适应地对不同行人常速走、快走和跑步时的零速更新点进行准确、全面的识别,保证零速更新算法的准确度和泛化性能。实验证明,基于神经网络的步行者室内惯导定位算法能较好地拟合分类网络,3种运动模式的零速更新点和非零速更新点查准率、召回率和F1-Score平均值为0.98,定位轨迹均优于人工选定最佳阈值的固定阈值法,尤其是快走和跑步时,误差远小于固定阈值法。 展开更多
关键词 神经网络 惯性导航 室内定位 零速更新
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