自适应步长约束的双脚MIMU行人导航系统误差修正方法

针对GPS信号遮挡严重的室内环境下基于微惯性测量单元(MIMU)的行人导航系统导航定位误差随时间不断累积的问题,研究利用行人运动学特性建立双脚间步长约束的导航误差修正算法。将两个MIMU分别固定在行人双脚上,通过步态特性分析和零速区间检测,构建了结合单脚零速修正与双脚间步长约束的误差修正模型;通过加速度计输出数据推算步长实现约束的自适应调节,提高行人步态发生变化时的误差修正效果。实际行走实验结果表明,步长变化情况下,利用所提出方法推算步长的误差率在5.8%以下,修正后双脚位置误差相比固定步长约束减小约46.43%,轨迹更加符合实际。     

基于压力传感器辅助的行人室内定位零速修正方法

针对现有行人室内定位导航系统定位精度差的问题,设计了一种压力传感器辅助微惯性测量单元的多条件约束零速修正方法。将微惯性测量单元和压力传感器固连在鞋上,用来测量人体脚部运动信息。在经典捷联解算基础上通过对行走时微惯性测量单元和压力传感器的统计特性进行分析,对加速度模值、滑动方差、角速度模值、足底压力设定阈值,用以检测行走过程中的零速区间,通过基于零速修正的卡尔曼滤波估计姿态误差、速度误差和位置误差,反馈校正后对微惯性测量单元的累积误差进行修正。最后通过对比试验证明了压力传感器辅助下的零速修正方法提高了系统导航定位精度,步行和跑动时的水平定位精度优于1%D。     

基于自适应步长约束的行人导航系统误差修正算法

基于惯性传感器的行人导航系统定位精度随时间累积下降,根据捷联惯导理论和人体运动学特征,提出基于自适应步长约束的行人导航误差修正算法。所提算法首先利用零速检测划分行人运动区间,其次根据加速度信息利用自适应步长估计模型计算各区间内步长,最后通过零速修正与步长约束模型修正导航误差。实验将WT901BC姿态仪固定于行人脚跟,并围绕闭环路径行走进行算法验证。实验结果表明,相比于零速修正,经过自适应步长约束算法修正后,行进240 m后起点、终点间距离误差平均值由2.50 m下降至0.18 m,导航闭环误差平均值由1.04%D下降至0.07%D,有效提高行人导航系统的定位精度。     

基于双MIMU速度+角速率匹配的行人自主导航方法

针对基于零速修正（ZUPT）的行人导航系统航向误差随时间发散导致定位精度差的问题,提出了一种基于自适应零速检测与双MIMU速度+角速率匹配的行人自主导航方法。在一套自主系统中同时包含两种三轴MIMU,一套大量程MIMU用于保证原始惯性数据的完整性,一套高精度MIMU用于提供角速率基准。当高精度MIMU数据未超量程时,若基于SVM的自适应零速检测算法判断系统为零速状态,采用速度+角速率匹配方案;若系统为非零速状态,则采用角速率匹配方案,通过卡尔曼滤波器对各项误差进行估计和修正,提高系统的航向和定位精度。试验结果表明,相较于仅采用速度匹配,采用所提方法,航向精度达到了3.44°/30 min,提升了50%以上;定位精度达到了4.92 m/30 min,提升了40%以上。     

足部安装MEMS-IMU个人导航系统

为了实现室内外环境下个人自主导航,研究了足部安装的MEMS-IMU个人导航系统。根据人行走时足部具有周期性零速的特征,以加速度计输出矢量和、滑动方差和陀螺仪输出的角速度矢量和为检测量,设计了一种多条件零速检测算法,有效地提高了零速检测的准确性。针对MEMS惯性传感器零漂大、精度低的问题,导航定位算法以传统的捷联解算算法为基础,进行了适应性改进。引入零速修正(ZUPT)技术,设计了以速度信息作为伪量测的Kalman滤波器。在零速阶段对系统速度,姿态,位置误差进行估计,将估计结果反馈以修正导航解算的累积误差。实验结果表明,基于上述导航修正算法可以有效地消除MEMS惯性传感器零漂引起的累积误差,使得多组多种行走路径下系统的定位误差均小于行程的2%。     

基于微小型传感器的惯性/卫星/天文组合导航方法

为了实现基于微小型传感器的高精度导航,针对微小型导航传感器精度相对较低、误差相对较大的特点,对微小型惯性测量单元(MIMU)、微GPS卫星接收机、微小型星敏感器的测量误差进行了建模与分析;对多传感器的导航信息进行分散化处理,采用卡尔曼滤波进行局部估计;提出了基于部分信息融合的联邦滤波算法进行全局融合;并给出了利用全局融合结果对MIMU导航误差进行输出校正的算法.仿真结果表明,该组合导航方法能够利用微小型传感器实现较高精度的导航定位.     

足绑式行人导航偏航角误差自观测算法（英文）

基于低成本MEMS惯性传感器的足绑式惯性导航系统(INS)和零速修正(ZUPT)算法广泛应用于行人导航中。由于MEMS惯性传感器零漂误差较大,零速修正时偏航角误差的可观测性差,INS偏航角误差不能被有效约束,成为行人导航的主要误差源。行人徒步行走特别是在室内楼道等结构化道路上行走时,行走的轨迹大多情况下可认为是近似直线,基于这个事实,提出了一种减小偏航角误差的算法,称为偏航角误差自观测(YESO)算法。当判定行人以近似直线徒步行走时,由行走轨迹计算出的航向角可近似认为是一个常值,那么由于各种误差引起该航向角发生变化时,可以将该变化量作为足绑式INS偏航角误差的观测量,进一步可利用卡尔曼滤波器估计出偏航角误差,对足绑式INS的偏航角进行校准。在室内楼道进行了约350 m的现场实验,实验验证了YESO算法的有效性。实验结果表明,当分别采用ZUPT和ZUPT+YSEO算法进行导航解算时,航向角误差从-29°减小到-2°,南北向最大位置误差从-35.5 m减小到-5.2 m。YESO算法的实现仅依靠系统自身的信息,没有增加额外的传感器,算法具有很好的工程实用价值并能方便地推广应用于车辆导航等领域。     

重力辅助和模拟零速修正的手机航向修正方法

基于计步的传统航位推算的手机导航方法要求手机保持相对人体固定位置以保证航向的准确性,该要求严重影响了用户体验。针对行人的手机姿态改变和高精度定位的行人导航需求,提出了一种重力辅助和模拟零速修正的航向补偿方法。手机姿态发生改变时候的航向角度补偿可以采用手机重力计输出数据进行辅助判断;通常脚部捆绑式惯性导航定位中采用的航位推算技术无法应用于行人手持的手机,所以不具备零速修正算法的基本条件,为此提出了一种应用于行人手持手机的模拟零速修正算法,通过检测行人步态,采用卡尔曼滤波有效抑制了手机的航向发散。行人的综合行走实验结果表明,基于重力辅助和模拟零速修正的手机航向修正方法,能够自主判断并补偿由于手机使用方式改变造成的航向误差,在行走196m距离的情况下,行走误差仅有1.2%,有效提高了行人定位精度。     

个人导航融合建筑平面信息的粒子滤波方法

针对低成本IMU自主个人导航系统方位漂移的问题,提出了一种融合鞋式IMU、楼层平面图的个人导航解决方案,为实现精度较高的室内相对定位设计了一种新的辅助粒子滤波算法。引入卡尔曼滤波+粒子滤波的级联框架,底层卡尔曼滤波器在捷联解算的基础上,利用零速修正技术估计IMU的位置和姿态;上层粒子滤波器提取步行中每一步的步长和方位变化作为量测,建立相应的步行运动模型融入非线性地图匹配技术。考虑室内应用情境,通过对传递粒子的多步推演预测和选择性剔除,推导了一种新的粒子滤波算法。采集低精度IMU的室内行走数据验证了算法的有效性:约300 m行程的室内导航最终位置误差不超过0.3 m。表明提出的级联滤波算法框架能有效解决建筑平面信息辅助情形下的个人导航问题,新设计的粒子滤波算法有助于提高个人导航系统连续位置测定的精度和可靠性。     

基于UWB优化配置的室内行人导航方法

在卫星信号无法覆盖的室内条件下,行人的精确导航问题是当前研究的热点。为解决基于MEMS的微惯性导航系统误差随时间发散、航向角发散快的问题,提出了一种利用UWB辅助修正惯性导航系统,实现室内较高精度定位的方法。该方法采用基于零速修正的微惯导系统进行导航,以抑制惯导误差随时间发散,并在建筑内拐角、楼梯口等关键节点处优化配置UWB设备,采用UWB信息与微惯导数据进行卡尔曼滤波,实现对微惯导航向及位置的修正。与大规模使用UWB系统进行室内定位相比,该方法降低了系统布设成本,避免了UWB出现问题时对整体导航结果的影响,有效地保证了系统的定位精度。行走实验表明:直线行走时,微惯导最终定位误差为1.8%;转弯行走时,在UWB辅助定位下,微惯导最终定位误差小于1.0%。     

基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法

利用人体特征辅助行人导航与外骨骼机器人控制是近年来导航与机器人领域中的热点研究方向。针对惯性测量组件足部安装方式在过载较高时无法实现有效测量的问题,研究了一种基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法。该方法以同步采集安装于足部与下肢其他部位的惯性测量组件的输出作为数据样本,通过遗传算法改进的误差反向传播(GA-BP)神经网络实现虚拟惯性测量组件的构建。为进一步改善训练效果,采用基于步态相位检测方法对训练样本进行筛选。基于Anybody与MATLAB的联合仿真结果表明,本文所研究的方法可实现采用安装于髋关节附近位置的惯性测量组件数据,有效模拟足部位置的惯性测量组件数据。该方法对未经训练的步态也有一定的适应性。本文所研究的方法可进一步应用于行人精确定位与外骨骼机器人控制等领域。     

基于地磁测向和时间到达差测距的行人航迹推算方法

为研究个人鞋式导航定位方法,提出了一种基于地磁测向和时间到达差测距的行人航迹推算方法。该方法分为两部分:依靠地磁辅助的航向角检测和依靠时间到达差测距的行人步幅检测。研究结果发现,采用超声波收发阵列可以有效提高两脚间距离检测精度。此外本文分析出该方法的主要误差来源为航向角检测误差,并设计了最小二乘误差补偿算法,补偿前航向角误差约为15.93°,补偿后在0.435°以内。实验通过行人直线、圆形、操场行走测试,结果表明最大定位误差占总行进距离的1.2%。本方法具有广泛的工程应用前景。     

基于方位旋转调制的平台式惯导系统“一点校”

为了提高惯导系统长时间导航精度,需要在导航阶段对系统进行综校。设计了一种基于方位旋转调制技术的平台式惯导系统一点校方案。方位旋转调制技术可以有效地调制水平惯性敏感元件误差,降低其对系统工作精度的不利影响,这为"一点校"方案的实施提供了前提。分析了方位旋转式平台惯导系统的误差模型,得到了系统误差与误差源之间的解析关系。通过分析研究系统的误差传播特性,建立了方位陀螺漂移与系统位置误差的数学模型,完成了方位旋转式平台惯导系统的"一点校"方案设计,通过系统试验验证其有效性,方位陀螺常值漂移为0.003(°)/h的条件下,经10 h一点校,40 h一点校后,72 h定位误差小于1nmile,航向误差小于1′。     

基于非线性优化的单目视觉/惯性组合导航算法

针对自主移动机器人在GPS拒止环境下准确实时定位的问题,提出一种单目视觉/惯性组合导航算法。为解决视觉/惯导工作频率不一致问题,利用预积分技术预先处理惯性测量值;引入了一种快速高精度线性初始化方法,分步估计初始系统尺度、重力方向、速度及零偏;结合全局地图三维点约束削弱累积误差,基于是否更新地图点,构建了两种基于非线性优化的单目视觉/惯性紧耦合模型,以保证导航的局部精度及全局一致性。实验结果表明:初始化方法可快速(15 s内)实现高精度状态初始化;与单目视觉导航算法相比,提出的算法不仅可获取绝对尺度信息,且导航精度更高;与传统滑动窗口非线性优化方法相比,提出的算法在窗口优化过程中加入全局地图三维点约束,可有效削弱累积误差,验证了算法的正确性和可行性。     

基于快速正交搜索的车载导航方法

以某型自行火炮炮载惯导系统为研究对象,针对系统剩余高阶非线性误差得不到有效补偿的问题,结合卡尔曼滤波(KF),提出了基于快速正交搜索(FOS)的组合估计方法,既消除了线性误差,也对系统的高阶非线性误差起到了良好的抑制作用。试验结果表明,在没有卫星信号的情况下,与单独使用KF相比,FOS/KF可以有效提高导航精度,经过补偿后的平均水平速度误差仅为0.034 m/s,定位误差可基本保持在10 m以内,实现了非线性条件下的高精度自主导航。     

Random drift estimation for laser gyroscopes using filters based on the error equations of inertial navigation systems

An algorithm based on the error equations of inertial navigation systems is proposed to estimate the random components of errors for laser gyroscopes. The estimation is performed using the navigation parameters of an inertial system or using the output signals of laser gyroscopes. In the second case, the proposed algorithm is a low-pass filter. Its frequency analysis is compared with other filters.     

激光陀螺捷联惯导系统多位置标定方法

在建立惯性仪表简化误差模型的基础上,提出了一种多位置标定方法.该方法充分考虑标定条件、设备以及时间等因素,设计了一种多位置连续转动标定方案,充分激励惯性仪表各项误差参数,从而建立起所有误差参数与系统导航误差之间的关系,通过测量每个位置静态导航状态下的速度误差,采用最小二乘估计,全面辨识出所有21个误差参数.理论分析和实验结果表明,与传统标定方法相比,该方法对标定设备要求低,无需北向基准,实现简单方便,在较短的时间内就可以一次标定出惯性仪表所有21个误差参数,标定精度与基于精密转台的标定精度相当,具有较强的工程实用性.     

混合式光纤陀螺惯导系统在线自主标定

混合式光纤陀螺惯导系统IMU的安装误差、光纤陀螺的漂移及标度因数等参数会随着时间发生变化,对系统误差产生影响,使系统在使用一段时间之后精度发生变化,因而需要重新标定。在混合式系统中,通过台体旋转调制,惯性元件常值漂移误差对系统的影响得到抑制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到完全调制,这些误差会与地速及旋转角速率耦合,引起锯齿形速度误差,降低了系统的各项性能。针对混合式惯导系统,建立了IMU误差模型,设计出一种在线自主标定方法,并进行了可观性分析。该方法采用"速度+位置"匹配,对惯导系统30项相关误差项进行在线标定。系统实验结果表明,系统级在线标定参数较分立式标定参数在导航定位精度上提高了半个数量级。     

一种有效的空－空导弹捷联惯导系统快速精确传递对准方法

针对空－空导弹对于准确度与速度的特殊要求,建立了动基座姿态角传递对准的卡尔曼滤波模型,详细及准确地推导了姿态角匹配方案中卡尔曼滤波器的量测方程,提出了一种有效的空－空导弹捷联惯导系统快速精确传递对准方法。通过计算机仿真,验证了该方法的快速性和有效性,最后,采用分级标定的思路,实现了在飞机摇摆机翼情况下,对惯性器件误差的准确标定。