行人自主导航技术综述

导航与位置服务是我国经济新增长点和战略性新兴产业。近年来,行人自主导航技术由于可为行人提供高自主、高智能、高可靠和低成本的位置服务而备受关注,成为了导航与位置服务赋能可穿戴设备的关键驱动力。针对惯性、磁场和视觉三大主流行人自主导航方法进行了调研分析,梳理了行人自主导航技术的研究进展,重点阐述了各类技术途径的原理与特点,并指出了行人自主导航技术的未来发展趋势。

行人自主导航定位的IEKF-SWCS方法

针对利用可穿戴式IMU对行人进行导航定位过程中,惯性器件产生累积漂移误差影响导航定位精度的问题,提出了一种基于改进扩展卡尔曼滤波(Improved Extended Kalman Filter,IEKF)的行人自主导航定位方法。该方法建立了融合人体运动特征的18维滤波模型,在IEKF中设计分段闭环平滑(Step Wise Closed loop Smoothing,SWCS)算法,消除跳变的修正采样点,提高了轨迹平滑度。利用自研的IMU传感器进行试验验证,结果表明该方法能够有效抑制惯性器件的发散,进一步提高了行人自主导航定位精度,并且不增加任何额外的硬件成本,对行人导航的研究具有实际应用价值。

改进的零速修正算法在行人自主导航中的应用

针对目前传统的零速修正算法(Zero Velocity Update,ZUPT)理论上能够修正累积误差,但是由于其3维速度、位置、姿态的状态误差变量是以3维速度误差为观测量通过建立的模型而得到的,导致其稳定性较差,精度也不高的问题。提出了一种18维的零速更新算法,在零速状态时利用相邻时刻的状态信息计算得到无法直接观测的状态观测量,利用卡尔曼滤波器最优估计出所有状态误差。为验证改进的ZUPT的精确性,利用自研的IMU进行实验。结果表明改进的算法相比传统的ZUPT具有很好的稳定性而且导航精度提高了1.7%。

基于等式约束卡尔曼的双MIMU行人导航方案

基于微机电系统(MEMS)的自主式行人导航系统通常安装在步行者的足部,利用零速校正来提高系统的定位精度。针对零速校正航向不精确问题,提出了基于等式约束卡尔曼滤波的双微型惯性测量组合(MIMU)行人导航方案。根据所设计的双MIMU系统在物理空间的相对位置关系,构造二阶非线性等式约束方程,并详述了等式约束卡尔曼滤波的解算过程。结合MEMS真实试验进行研究,对脚部负载双MIMU系统离线数据处理。根据试验结果验证了相比较于单MIMU行人导航方案,基于等式约束的双MIMU行人导航系统具有更高的定位精度。

一种12维零速状态更新的智能行人航位推算

针对目前不同的可穿戴式行人导航的捷联惯导装置需要不同的PDR(PedestrianDead Reckoning)参数,并且非最优值参数影响定位精度的问题,提出一种12维零速状态更新智能算法:通过引入三维速度、姿态、位置、磁力计误差作为系统观测量,并将支持向量机与卡尔曼滤波器构成智能估计器估计系统状态误差,从而提升系统精度。利用自研的IMU(Inertial Measurement Unit)传感器进行实验验证,结果证明该方法有效观测系统状态,最优估计系统误差,提升了系统的精度:水平和空间误差平均缩减40%和45%,对行人导航技术的研究具有实际应用价值。

遮蔽空间单兵双足不等式约束融合定位方法

在一些遮蔽空间环境,如地铁施工、隧道检修等内部,对于单兵的入内救援提出了挑战,自主的单兵定位是保障人员安全的必要手段。针对现有基于惯性的单兵定位方法定位误差大的问题,提出了一种遮蔽空间单兵双足不等式约束融合定位方法。利用双足之间最大步长作为约束条件,缩短零速修正间隔以增加观测量。同时双足在不等式约束的基础上,利用最优阈值检测算法,准确识别不同步速,实现自适应步速识别。实验结果表明,利用最优阈值的零速检测算法和双足不等式约束的单兵导航定位方法,比双足未加约束时的定位精度提高86.12%,与双足等式约束的定位算法相比平均定位精度提高61.48%。

基于最小二乘法的磁力计误差补偿与校准

磁力计在行人自主导航系统中用于提供绝对航行信息,而航向的精度直接决定着系统定位的精度。针对目前磁力计标定方法中存在磁干扰等问题,提出了一种基于最小二乘法和"8"字校准法对磁力计零偏进行实时校准的方法。该方法先利用最小二乘法修正磁力计零偏,再根据磁力计的模值大小及方差作为磁干扰的判断条件,用"8"字旋转方式进行实时校准。通过仿真和实验验证,新的方法有效地解决了磁力计误差补偿问题,证明了改进误差补偿算法的可行性和有效性。