[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

摘要

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。

主权项

1.一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，其特征在于，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；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，共10种状态；惯性导航模块对输入的加速度和角速度进行计算，得到行人的水平位置和高程；零速检测模块根据输入的加速度和角速度，判断行人脚部是否处于静止状态，静止时置标志位ZUPT＝1，否则ZUPT＝0；步骤三、利用高度约束自观测算法，根据模糊步态识别模块得到的行走状态生成伪高度信息；高度约束自观测算法的观测方程及量测矩阵为：Zh＝HhX+Vh＝hght1‑hght0；Hh＝[01×6 0 0 1 01×6]；其中Vh表示高度测量的噪声矩阵，并被假设成高斯白噪声；hght1表示tk时刻得到的导航的高程，hght0表示ts时刻得到的导航的高程；步骤四、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。