基于MIMU的适应多步态的步行导航算法

针对目前国内外步态导航算法中引入的零速检测大都不能很好的对多种步态的行走进行辨识的问题,提出了基于低成本MIMU（微惯性测量单元）、且能兼容多种步态的步行导航算法。算法通过采集安置在行人脚部MIMU输出的测量信息,用捷联惯性积分算法进行导航解算。其间,提出一种新的零速检测方法对行走时变化的步速和步型进行准确辨识,进而找到脚步的零速时刻点,并通过设计的扩展卡尔曼滤波（EKF）对导航解算结果进行零速修正（ZUPT）,实现系统的反馈。最后进行两组实验对算法验证。结果表明,该步态导航算法能对行走时的多步态问题有很好的兼容性,零速修正时刻辨识准确度高,两组实验的导航解算误差均达到0.6%以内,进一步提高了步态导航算法的精度和实用性。     

基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统

针对行人导航定位问题,研究了基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统实现的关键技术。首先基于人体运动学原理构建了零速检测模型,使用最优综合判断条件有效检测出对应的零速时刻,实时进行速度和姿态的更新修正。在检测到零速时刻时,将速度误差、位置误差作为观测量,经Kalman滤波估计惯导系统误差并进行反馈校正,抑制惯导系统的误差,提高导航定位精度。研制了集信息采集、数据传输、导航解算与监控显示于一体的可穿戴式行人导航系统,可对行人的运动状态进行实时监控。所设计的基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统,平均定位误差小于行走距离的1.1%,最大不超过1.7%,验证了本系统的可靠性和适用性。     

基于室内合作场景智能识别的行人导航算法

基于足绑式惯性测量单元(IMU)的惯性导航系统被广泛应用于行人导航中,其通过零速修正(ZUPT)算法可对速度估计误差进行较好的补偿,然而其位置误差会随时间发散。针对于此,提出了一种基于室内合作场景智能识别的行人导航算法。通过随机森林算法,对行人在室内平地步行、上楼梯、下楼梯等不同步态进行训练与辨识,并结合室内先验地图对行人导航的结果进行校正。通过实验表明,行人在室内行走1100m时最大定位误差为1.85m(总行程0.17%),相对无场景识别的方法精度提高了6倍,可以有效提高行人导航精度。     

基于多传感器零速修正的消防员定位算法研究

针对消防员在地下矿洞、隧道、室内等救援环境中存在因卫星拒止而导致的定位精度差的问题,设计了一种基于多传感器零速修正(Zero-velocity Update, ZUPT)的消防员定位方法。该方法以捷联惯导零速修正为基础,磁强计、高度计为辅进行定位,将惯性传感器、磁强计、高度计固连在鞋上,根据消防员行走过程中脚底完全接触到地面时速度基本为零这一特点,通过Kalman滤波对捷联惯导输出的导航信息进行修正,可实现无信标环境下消防员自主定位。通过半实物仿真实验采集离线数据并计算定位结果,验证了算法的有效性,误差比不超过1%D。     

一种优化的零速检测行人导航算法

针对军事上对单兵定位和民用领域为行人提供位置服务的需求,提出了足部固定MIMU的行人导航算法.利用人体行走过程中脚部与地面相接触的静止时间段,采用零速更新(ZeroVelocity Update,ZVU)对INS继续对准或标定,而零速检测又是实现零速修正的基础.研究对比了在足部固定MIMU进行零速检测的常用方法,针对常用算法阈值自适应性差,无法检测步速变化转弯等一些异常情况对行人零速检测产生误判等问题,提出优化的零速判断算法,使得加速度计信号和陀螺仪信号综合应用到零速检测.最后,利用改进算法设计行人室内平地正常行走(大约5km/h)包含步速变化和转弯过程的实验.实验结果表明,优化的零速检测算法相比之前的常用算法,能更准确地检测零速并进行修正,对导航轨迹和导航误差有更好的修正效果.     

一种优化高度通道的行人导航算法

针对纯惯性行人导航系统中,高度误差很快发散的问题,提出了一种在零速区间内将水平误差和高度误差分开修正的算法。首先,利用陀螺仪输出在零速区间内的先验信息,设计了一个基于伪标准差和N-P准则的零速检测算法。然后,通过对比纯惯导条件下零速修正前后高度估计的结果,发现传统零速修正对高度误差过度修正,因而提出一种将水平误差和高度误差分开修正的方法,以便控制高度修正的程度,使得高度修正结果按照期望进行。经过大量不同环境,不同行人的实测实验,验证了文章提出的改进高度通道的行人导航零速修正算法准确有效,相对传统零速修正算法,本算法大大提高了高度估计的精度。     

基于UWB/SINS组合的行人导航研究

在特殊环境下全球定位系统(GPS)信号强度被严重削弱,此时基于GPS技术的导航设备将受到严重影响。针对不依赖GPS的行人导航定位需求,提出了一种基于微机电捷联惯导系统(SINS)与超宽带(UWB)定位系统相结合的行人导航方法。该系统由捷联惯导系统与超宽带定位系统组成,行人导航算法在传统的捷联算法的基础上引入了零速修正技术用于检测零速时刻,并使用阈值法剔除了超宽带错误信息,通过联邦Kalman滤波融合了零速、位置和航向信息,并对系统速度、位置、航向进行了校正。行人导航实验表明,该方法能够提升系统定位精度,并进一步加强系统的稳定性与可靠性。     

改进的组合导航算法在MEMS组合导航系统中的应用

针对MEMS组合导航系统的应用,提出了一种改进的组合导航算法。首先采用零速修正算法对MEMS陀螺仪逐次启动重复性无规律的常值零偏进行补偿;其次,通过分析陀螺仪误差项的构成,提出了一种将卡尔曼滤波器输出的误差估计量P与零速修正的误差量相结合的改进导航算法,引入误差量分配加权思想,实现对系统误差方差阵Q中陀螺仪误差量的在线调节。利用跑车试验数据对算法进行验证,结果表明在MEMS组合导航系统中,与经典的导航算法相比,改进算法的导航精度更高、可靠性更强,是一种能有效应用于实际中的估计方法。     

月面巡视探测器组合导航定位系统研究

月面巡视探测器自主导航定位能力是在月面进行巡视和探测的关键,而基于捷联系统（INS）、太阳敏感器和里程计（OD）的组合导航定位技术是实现月面自主导航的较理想的技术方案。研究了由微机械捷联系统、COMS数字式太阳敏感器和码盘式里程计组成的组合导航定位系统,采用卡尔曼滤波算法进行信息融合,并对样机进行了火山灰场地的实地测试,验证了设计方案的可行性和组合导航系统精度。     

跟飞编队卫星相对导航自适应EKF算法研究

针对跟踪星对目标星跟飞编队的相对导航问题,提出了基于自适应扩展卡尔曼滤波（EKF）的相对导航算法。以线性离散化的椭圆参考轨道相对动力学模型为导航状态方程．设计了虚拟测量量及相应的测量矩阵,避免了求解雅可比矩阵的复杂计算。为了适应构型尺寸变化引起的模型误差变化,提出了模型误差在线估计算法。仿真显示,算法具有较快的收敛速度和较高的估计精度。该研究成果可作为卫星编队应用的有益参考。     

Integration of GPS and low cost INS for pedestrian navigation aided by building layout

In outdoor environments, GPS is often used for pedestrian navigation by utilizing its signals for position computation, but in indoor or semi-obstructed environments, GPS signals are often unavailable. Therefore, pedestrian navigation for these environments should be realized by the integration of GPS and inertial navigation system （INS）. However, the lowcost INS could induce errors that may result in a large position drift. The problem can be minimized by mounting the sensors on the pedestrian＇s foot, using zero velocity update （ZUPT） method with the standard navigation algorithm to restrict the error growth. However, heading drift still remains despite using ZUPT measurements since the heading error is unobservable. Also, tbot mounted INS suffers from the initialization ambiguity of position and heading from GPS. In this paper, a novel algorithm is developed to mitigate the heading drift problem when using ZUPT. The method uses building lay- out to aid the heading measurement in Kalman filter, and it could also be combined for the initial- ization. The algorithm has been investigated with real field trials using the low cost Microstrain 3DM-GX3-25 inertial sensor, a Leica GS10 GPS receiver and a uBlox EVK-6T GPS receiver. It could be concluded that the proposed method offers a significant improvement in position accuracy for the long period, allowing pedestrian navigation for nearly40 min with mean position error less than 2.8 m. This method also has a considerable effect on the accuracy of the initialization.     

基于零速修正的行人导航关键技术及研究进展

在室内等卫星导航受限场景下，可采用MEMS惯性传感器对行人进行自主导航定位。采用MEMS惯性传感器的行人自主导航技术主要包括基于步长估计的行人航位推算和基于零速修正的行人导航算法两种方式。首先介绍了两种方式的基本原理，然后重点分析了零速修正的行人导航算法，阐述了相关的关键技术和研究进展。最后，对行人自主导航未来的发展趋势进行了展望，并指出了需要重点关注的技术难点。     

基于足间距信息辅助的行人三维惯性定位算法

针对行人惯性导航系统误差随时间累积致使定位精度严重下降的问题,提出了一种基于足间距信息辅助的行人三维惯性定位算法。该算法在零速修正算法的基础上,利用足部安装的超声波测距模块实时测量行人双足相对距离,构建了基于超声测距的足间距约束模型,通过随机森林算法实现行人运动模式识别,并针对上下楼梯场景,利用台阶高度和足间距信息进行高度解算,最终实现行人三维惯性定位。在实际路线上开展了三维定位实验,数据显示,所提算法平面闭环误差为总路程的0.64%,与零速修正算法相比下降了55.56%,高度误差为0.06 m,与零速修正和气压计联合算法相比下降了64.70%,能够实现导航误差在总路程的0.50%以内的三维定位。实验结果表明,所提算法具有良好的工程应用价值。     

弹道导弹天文/惯性导航误差修正方法研究

通过分析导弹天文导航和惯性导航的导航原理和误差模型,在基于充分利用高精度天文导航参数的思想上,提出了组合导航的误差修正方法。首先对两种导航参数进行了归算,而后提出了利用多次的天文测量参数对惯性测量误差进行修正的方法。该方法能较为准确地分离出引起射程误差较大的关机点速度、位置等的误差值,从而为实现利用天文导航进行射程误差修正提供前提条件。仿真计算表明,该方法是行之有效的。     

一种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法

目前,行人导航定位技术已经深入社会的众多领域,受到诸多学者的广泛关注。针对行人跑步状态,研究了一种惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法。首先提出了可靠的、适用于行人跑步零速检测的方法,有效提高了在行人跑步状态下的零速检测的准确性。针对GPS信号容易受到高楼、高架等环境的干扰及在室内容易完全丢失的特点,提出了基于BP神经网络的GPS可用信号筛选方法,提高了GPS信息的可靠性与精准性。在此基础上,研究了基于可变量测的Kalman滤波器,实现了惯性/零速/GPS信息的有效融合,显著提高了在行人跑步状态下的导航定位精度。试验结果表明,所提出的这种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法的平均定位误差可减小到行人跑步总里程的1%以内。     

基于足部安装MIMU的行人导航系统设计

针对无卫星环境中行人导航定位需求,设计了一种基于足部安装MIMU的行人导航系统,重点研究了行人导航鞋传感器选型及样机设计流程;并在此基础上设计了基于零速修正和航向修正的行人导航算法,研究了零速区间内最优航向角的提取方法,实现了对瞬时磁干扰产生的磁航向角的有效判断。最后,利用设计的行人导航系统开展了三维空间航迹测试实验,实验结果表明,在不增加高度约束的条件下,该行人导航系统定位精度为0.33%,能够满足坡路环境中行人的定位需求。