[发明专利]一种基于高度自观测算法的室内个人惯性导航高程精度提升方法

说明书

本发明公开了一种基于高度自观测算法的室内个人惯性导航高程精度提升方法，属于行人导航技术领域。首先在行人脚部安装惯性测量单元实时测量脚部的角速度和加速度，并将测量结果分别输入到模糊步态识别模块，惯性导航模块和零速检测模块。然后利用高度约束自观测算法将得到的行走状态生成伪高度信息。最后将伪高度信息，零速检测模块的信息与惯性导航模块得到的水平位置和高程的计算结果输入到卡尔曼滤波器，对惯性导航的结果进行修正，修正后的结果作为最终的导航结果。本发明方法简便，无需对程序进行过多修正，通用性强，并且降低高度上的量测误差，从而提高了导航精度。

技术领域

本发明属于行人导航技术领域，涉及惯性导航，具体是指一种基于高度自观测算法的室内个人惯性导航高程精度提升方法。

背景技术

近年来，人们对基于位置的服务的需求日益增长。个人组合导航系统因能提供较为准确的定位，实时监测行人的位置变化，为行人提供可视导航信息，从而可以有效地指导人们在陌生的环境下的活动，已成为目前导航领域中研究的热点之一。

惯性导航虽然有较强的自主性，但微惯性器件的性能相对传统惯性器件仍有一定的差距，惯性器件还受到环境温度等不确定因素的影响，使微惯性系统无法完成较长时间的精确导航。

目前基于INS的个人导航精度已得到了很大的提升，但是由于INS原理本身问题，在高度方向上解算效果较差，一般需要引入硬件级器件，如气压高度计，对惯导系统的高度通道进行阻尼。但是低成本的气压高度计存在精度低，对温度非常敏感的问题，效果不是很理想。

参考文献[1]：基于手持设备的室内行人PDR/INS/WiFi集成导航[J].微型机械,2015,6(6):793-812.提出了INS、PDR、WIFI的复合定位系统，实验结果表明，其提出的PDR/INS/WiFi的平均准确度整合算法在室内达到4.5米，相比于单纯依靠INS进行导航定位精度得到了很大的提升，但仅限于平面，尚未在高度通道上进行进一步的论证。

参考文献[2]：使用脚踏式惯性传感器和激光雷达的行人导航[J].传感器,2016,16(1):120.提出了一种使用距离传感器(LIDAR)和惯性测量单元(IMU)的方法，通过实验表明精度得到显著提高，但其测算装置较为复杂，技术实用性大打折扣。

发明内容

为了解决上述背景提出的技术问题，本发明提出了一种基于高度自观测算法的室内个人惯性导航高程精度提升方法，无需增加额外的硬件且不依赖于其他外部信息就能提高导航的精度。

具体步骤如下：

步骤一、在行人脚部安装惯性测量单元实时测量脚部的角速度和加速度，导航系统初始化；

惯性测量单元由三轴正交的MEMS加速度计和陀螺仪构成；

步骤二、将脚部的加速度和角速度信息分别输入到模糊步态识别模块，惯性导航模块和零速检测模块；

模糊步态识别模块根据输入的加速度和角速度识别出行人的行走状态，包括站立、行走、转向以及上下楼梯等共10种状态；

具体过程如下：

首先，从脚部运动信息中提取各轴加速度的特征值；

定义MEMS加速度计的X正半轴指向人体前进方向，Y正半轴指向人体左方，Z正半轴指向天向；

提取的特征值如下：加速度计Z轴输出的均值μ_az与标准差σ_az、加速度计X轴输出的均值μ_ax与标准差σ_ax、加速度计Y轴输出均值μ_ay与标准差σ_ay、陀螺仪Z轴输出均值绝对值μ_wz，公式分别为：