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针对室内定位的实际应用需求,提出了基于行人航迹推算算法(PDR)的适用于手机采集数据的室内定位方法。不同于传统的数据采集方法,该种定位方法利用手机得到加速度、陀螺仪以及地磁原始数据,通过分析加速度信号实现步频探测和步长估计。利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合各惯性传感器数据以提高方向角的解算精度。最后设计了基于Android平台的数据采集软件,可利用手机内置的传感器设备实现数据采集。经实验数据分析,该算法的定位精度优于2 m,在实用的基础上具有较高的定位精度和较低的实现复杂度。
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基于行人航迹推算的室内定位算法研究基于行人航迹推算的室内定位算法研究
针对室内定位的实际应用需求,提出了基于行人航迹推算算法(PDR)的适用于手机采集数据的室内定位方法。不
同于传统的数据采集方法,该种定位方法利用手机得到加速度、陀螺仪以及地磁原始数据,通过分析加速度信
号实现步频探测和步长估计。利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合各惯性传感器数据以提高方向角的解算精度。最
后设计了基于Android平台的数据采集软件,可利用手机内置的传感器设备实现数据采集。经实验数据分析,该
算法的定位精度优于2 m,在实用的基础上具有较高的定位精度和较低的实现复杂度。
0 引言引言
目前已有大量关于室内定位技术的研究,包括红外技术IR
[1]
、无线局域网WLAN
[2]
、蓝牙技术Blue Tooth
[3]
、计算机视觉
Computer Vision
[4]
等。而基于自包含传感器的定位技术是近几年比较热门的一种室内定位手段,其突出优势在于可抗干扰地
提供实时、连续、精准的位置信息。
目前国内外已有不少对基于自包含传感器的定位技术的研究。FOXLIN E
[5]
等人提出基于惯性测量单元(Inertial
Measurement Unit,IMU)的传统导航机制,通过将加速度两次积分得到行走距离,将陀螺仪积分得到航向变化值,最终得到
较为精确的定位结果,然而其高精度性能的基础是价格昂贵的IMU,在行人定位中并不能普及;LEVI R W和JUDD T
[6]
提出
了行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)算法来实现行人定位,该算法利用加速度信号的周期性来确定用户的步
频,采用相关模型估计步长,利用从陀螺仪获得的方向信息推算出行人的速度、位置和距离等信息,算法简单,比传统惯性导
航机制的定位精度更高。然而,为了得到明显的行人步频特性,采集原始数据时需将传感器固定在腿部,在实际生活中并不实
用。
基于上述原因,本文从新的角度提出一种基于PDR的室内定位方法,并且设计了相应的基于Android平台的数据采集软件,
行走时以正常持手机的方式即可采集到数据,这种手持式的数据采集方式在不影响精度的情况下,可以提高PDR算法的实用
性。
1 PDR定位原理定位原理
PDR算法的基本原理是利用加速度信号的周期性来确定用户行走时的步频,采用相关模型估计步长,结合从角度传感器获
得的方向信息推算出行人的位置、距离、速度和方向等信息
[7]
。该算法包含4个核心问题:步频探测、步长估计、方向确定和
位置计算。
2 步频探测算法步频探测算法
正常人行走时的加速度具有周期性,本文采用峰值探测和零点交叉法来确定行人的步频。为了避免系统误差,忽略加速度
计具体朝向带来的影响,计算时采用三轴总加速度,这样三轴加速度值的波形就保持在一个固定的数值范围[0,2g]内变
化
[8]
。
步频探测算法步骤如下:
(1)初始化,获取加速度数据;
(2)初始化滑动窗口,剔除重力加速度值并平滑;
(3)零点探测;
(4)峰值探测;
(5)如果探测到的峰值大于预设的峰值阈值,且相邻两个峰值之间的时间差大于规定时间阈值,该峰值记为有效峰值
[9
];
(6)探测跨步结束点,统计步频。
3 步长估计算法步长估计算法
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- 李宗良2020-12-28仅仅是一篇论文 没有程序

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