[發明專利]基于姿態識別和步長模型的室內慣性導航算法

有效

• 申請號: 201611125632.6
• 申請日: 2016-12-09
• 公開（公告）號: CN106705968B
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 張會清;許瀟民
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G01C21/18
• 分類號: G01C21/18;G01C21/20
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

1.一種基于姿態識別和步長模型的室內慣性導航算法，其特征是，包括以下步驟：

(1)行人慣性數據與智能手機傳感器數據的采集、傳輸、存儲以及濾波處理；

(2)多條件零速度判斷法和行人腳部姿態判別相結合，解算得出行人的步頻與步數特征；

(3)對行人的每一步分別進行慣性導航解算，建立步長模型，作為行人位移的參考值，根據行人運動狀態調整步長結果；

進行慣性導航解算，將零速度時的行人加速度置零，把行人的運動以每一步為分割分別計算；統計每一步的步頻和對應的慣性導航位移信息，將步頻和姿態穩定時的結果進行分類統計并建立步長模型；

在行人姿態及步頻變化、與模型不匹配時以慣性導航解算為位移結果，當慣性導航結果有累積誤差累加的傾向時，把當解算結果不合理的步長舍棄并把該步頻對應的步長模型信息作為參考結果，最終將位移及方向信息融合，得到行人導航信息，在手機端顯示。

2.根據權利要求1所述的基于姿態識別和步長模型的室內慣性導航算法，其特征在于，步驟(3)中的行人慣性導航算法，步驟如下：

1)加速度積分及位移計算：

MEMS慣性傳感器獲得的是沿載體坐標系b系下三個軸向加速度數據a^b：

通過已經解 算出的姿態角求出的坐標轉換矩陣通過獲得沿n系下的輸出數據aⁿ:

然后再將求得的aⁿ減去重力加速度，即獲得運動物體在n系下的加速度數據a^′n；通過慣性傳感器的采樣頻率得到采樣間隔Δt＝0.01s，由牛頓第二定律可知，在導航坐標系下，速度變化量等于加速度值對極短時間的積分，即：

則，載體在導航坐標系下的速度為上一時刻的速度與瞬時加速度積分的累加：

再由位移公式，得到n系下的運動物體位移的變化量：

最后，得到運動物體在n系下的位置為：

在確定了零速度點之后，兩個零速度點之間就是每一步的步長，通過上文中的慣導解算算法計算出每一步的步長。

3.根據權利要求1所述的基于姿態識別和步長模型的室內慣性導航算法，其特征在于，步驟(3)具體為：

根據在初始階段誤差并未累積時解算的步長計算結果訓練出行人以固定步頻運動的步長模型，取步頻差在5步/min范圍以內的前10步的步長為模型參考數據，以此模型作為長距離行走時步長的參考值；

當行人當前步的步頻在步長模型所包含的步頻范圍內時，將慣導解算的不合理結果閾值范圍設置為該步步頻對應步長模型結果的0.5倍以下或2倍以上，在這個范圍內解算結果誤差較大，認為這一步解算出的步長結果是不合理的，將其舍棄，解算結果出現不合理結果時，采用步長模型的數據作為參考結果；而當行人步頻和航向角變化、即行人在做變向或變速運動時，將步頻變化閾值設為0.2s、航向角變化閾值設為20度，超過這個閾值范圍，認為行人較上一步其行走狀態發生了變化，這時依然采用瞬時值更加精確的慣性導航計算結果；

在獲得了步頻、步長以及航向角的數據之后，經過每一步的累加，獲得完整的位移數據。