[发明专利]一种基于双MEMS-IMU的行人自主导航解算算法

摘要

本发明公开了一种基于双MEMS-IMU的行人自主导航解算算法，将两个IMU系统同时固联于行人导航系统使用者的两只脚上，双系统分别进行捷联惯导解算算法和基于卡尔曼滤波的零速修正算法，再融合两只脚的定位信息，当双脚解算距离超过两脚间最大步长γ时，采用状态约束卡尔曼滤波算法对两个IMU的导航结果进行不等式约束，将模糊的人体生理特性问题转化为严格的数学问题，从而得到导航结果的最优估计，实现了更高精度的行人导航定位功能。

主权项

1.一种基于双MEMS-IMU的行人自主导航解算算法，其特征在于，它由以下步骤实现： 步骤一：将基于双MEMS-IMU的行人自主导航系统中的两个IMU系统分别固定于行人的两只脚上，手持PDA实时接收并存储行人运动时两个IMU系统输出的量测信息； 步骤二：使用步骤一中存储的行人自主导航系统输出数据，利用捷联惯性导航系统导航解算方法求出任意k时刻基于双MEMS-IMU的行人自主导航系统中每个IMU系统的状态步骤三：使用零速检测算法检测到IMU为静止时，利用零速校正卡尔曼滤波器，采用输出校正的方式对传感器的量测结果和导航解算结果进行修正，零速校正卡尔曼滤波模型为： 得到修正后的IMU状态两个IMU独立进行零速校正；步骤四：利用步骤三中估计出的双IMU导航系统导航状态及最大步长不等式，判断IMU输出是否满足最大步长约束，若不满足则执行步骤五，若满足约束则返回步骤三；步骤五：利用公式求取将不满足约束条件的双MEMS-IMU行人自主导航系统的导航解算输出映射到满足映射条件的范围内的映射方程步骤六：利用公式将不满足步骤四中最大步长不等式约束的双MEMS-IMU系统导航状态的估计值约束到子空间{x∈R^m:||L·x||²≤γ²}中，得到双MEMS-IMU行人自主导航系统状态约束值步骤七：利用公式计算经状态约束后的双MEMS-IMU行人自主导航系统导航解算结果的协方差阵以更新卡尔曼滤波的协方差阵；步骤八：构造卡尔曼滤波动态误差修正模型，利用基于双MEMS-IMU的行人自主导航系统的导航解算联合误差传播特性方程： δx_k=F_kδx_k-1+G_kw_k得到行人自主导航参数的最优估计值。