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基于MEMS传感器的行人航位推算(PDR)解决方案

作者:admin更新时间:2018-03-12

  移动设备中的MEMS传感器因受到数据漂移和噪声的影响,会引起基于积分运算方法的传统惯性导航系统出现难以处理的位移和姿态误差。在行人航位推算应用中,传统积分运算导航方法效果不理想,因为与人体运动相关的复杂动力学很难建模,将其用于运算有不小的难度。在过去十年中,业内主要开发出两种很有前景的室内环境行人导航方法,一种在参考文献[1]论述的基于零速率更新的INS-EKF-ZUPT (IEZ)惯导方法,另一种是包括步伐检测、步长估算和航向算法的基于人类步行动力学的惯导方法。基于零速率更新的(ZUPT)的方法基于一个假设和一个物理现象,即假设惯性传感器是安装在脚上,且每迈出一步后都是暂时静止状态。本文主要讨论通用性更强的方法。

  从通用导航方程式[2]可以推出行人航位推算过程的数学表述。在进行两次积分运算后,平台加速度变成了北东坐标系的位置,可以写为:

  基于MEMS传感器的行人航位推算(PDR)解决方案

  方程式1

  其中,(t)是位移,(t)是航向。在行人步伐间隔期间,假设速度和航向是常量。考虑到折线法,方程式1可改写成:

  

  方程式2

  方程式2表述航位推算(DR)算法,该方法是基于步数计算,而不是加速度和角速率的积分运算。方程式2的航位推算过程有三个要素:1)在t-1 (Et-1, Nt-1)时最后一次已知的用户绝对位置(用东北坐标系表示);2)从t-1到t(3.png)的步长;3)从时间t-1开始的航向 (ψ) 可以算出新位置相对已知位置(Et-1, Nt-1)的坐标(Et, Nt),如方程式2所示。

  我们仔细观察方程式2不难发现,行人航位推算精度取决于两个要素:1)行走距离的计算,2)用户航向(或方向)在行人航位推算原理中,行走距离的计算方法是检测估算行人每行走一步的步长,然后累计步长估算值。精确地估算全球用户的步长是一项具有挑战性的任务。目前业内开发出了多个步长精确估算模型,见参考文献[3][4]。

  图1所示是含有各种组件的行人航位推算系统框图。惯性传感器数据通过校准监视逻辑处理,以保持对加速度计和陀螺仪测量偏差和标度系数的精确估算。磁强计数据通过校准监视模块处理,以决定是硬铁参数还是软铁参数。磁力计数据监视的另一个目的是确定测量数据有无磁性干扰数据,防止磁干扰影响校准参数。

  

  图 1 行人航位推算框图

  步伐检测算法利用模式匹配法与人类步态模型特征匹配。加速度模式随着设备携带位置(裤子口袋、腰带包、衬衫口袋)不同而变化。载物位置确定模块用于确定设备常用存放位置,例如,手里拿着摆臂走路;举在头部附近,放在裤子口袋、衬衫口袋、腰带包、双肩背包里。

  用户航向是行人航位推算方程式的第二个术语,包括设备航向和用户行走方向。计算设备航向需要使用经过倾斜修正的罗盘测量值。不过,因为外部磁扰会影响罗盘的性能,完全依赖罗盘的测量值不现实,这是我们采用一个数据整合滤波器又称姿态滤波器,整合磁力计、陀螺仪和加速度计数据的主要原因。姿态滤波器可以计算设备在人体坐标系相对大地参考坐标系的方向。因为这个数学表达式比较紧凑,所以设备方向用四元数表示,与Euler角度或 9 X 9 方向矩阵相比,四元数更具有数字稳定性。姿态滤波器基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)概念,以解决外部磁场强度不断变化和用户在常用情况下导致的设备动态运动对航向的影响。因为航向对总体定位精度的影响巨大,所以必须认真考虑传感器随机噪声、偏差、偏差不稳定性、非线性以及其它的可能降低系统性能的因素。

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