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惯性导航系统中,行人航迹推算(PDR)算法在位置解算中至关重要,其中步数统计准确程度直接影响行人的定位精度。针对传统波峰-阈值检测法存在伪波峰的影响,提出了一种基于可穿戴式微型惯性测量单元(MIMU)的波峰-双阈值步数检测算法,在行走过程中,对窗函数滤波后的合加速度进行波峰检测,并对波峰进行双阈值限定。检测到波峰满足高阈值时计为有效波峰,且相连波峰间出现低阈值时则计步成功,从而降低伪波峰对计步的影响,实现步数的精确检测。实验结果表明,当MIMU分别佩戴在多种位置时,行人多运动模式下计步精度为98%以上。 相似文献
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基于微机电系统(MEMS)的自主式行人导航系统通常安装在步行者的足部,利用零速校正来提高系统的定位精度。针对零速校正航向不精确问题,提出了基于等式约束卡尔曼滤波的双微型惯性测量组合(MIMU)行人导航方案。根据所设计的双MIMU系统在物理空间的相对位置关系,构造二阶非线性等式约束方程,并详述了等式约束卡尔曼滤波的解算过程。结合MEMS真实试验进行研究,对脚部负载双MIMU系统离线数据处理。根据试验结果验证了相比较于单MIMU行人导航方案,基于等式约束的双MIMU行人导航系统具有更高的定位精度。 相似文献
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针对传统磁力计/MIMU组合导航系统存在的抗电磁干扰能力弱、适应性差等问题,提出了一种基于大气偏振分布模式的无人机导航航姿无约束优化求解方法.融合陀螺仪、加速度计、偏振光传感器测量数据,构建基于改进拟牛顿法的姿态最优化解算模型,其中,该模型以最优化理论为基础,引入实时四元数微分构建动态步长因子,预测姿态更新趋势;设计状态判断阈值,自适应判断飞行状态,提高解算精度.实验结果表明,这种方法得到的姿态角静态性能稳定,同时,在动态环境中,该方法得到的姿态角误差值最小,较梯度下降法精度提高50%,较共轭梯度法精度提高37%~50%,表现出较好的动态收敛性与误差稳定性,动态精度较高,能够较准确跟踪姿态变化,可以有效提高偏振光辅助的捷联惯导组合导航系统航姿估计的准确性与可靠性. 相似文献
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为提高车载组合导航系统的导航精度和可靠性,在全球导航卫星系统(GNSS)信号正常工作的情况下,该文建立了一种双天线GNSS/微惯性测量单元(MIMU)/轮速里程计(OD)组合导航模型,实现了对MIMU和OD传感器误差特性的在线估计。在GNSS信号短期失锁的情况下,基于双OD轮速比例修正(WRC)算法建立了MIMU/双OD组合导航模型。车载实验结果表明,与无WRC组合模型相比,该文设计的组合导航模型在120 s的GNSS信号失锁路段,最大定位误差减小了63.9%,定位误差标准差减小了80.1%;在200 s时GNSS信号频繁中断路段,最大位置误差为0.55 m。验证了所建立的导航模型和算法在复杂路况下工作的有效性。 相似文献
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基于自适应滤波器的MIMU/GPS组合系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了微惯性测量单元/卫星导航(MIMU/GPS)组合导航系统原理样机。针对低成本MIMU/GPS组合导航中的Kalman滤波器设计滤波参数(包括系统噪声方差阵Q和测量噪声协方差阵R)影响的问题,系统的分析了Kalman滤波器参数的选取对系统状态变量的估计精度和收敛性能的影响。根据分析设计了自适应估计技术的Kalman滤波器。试验结果表明:对于低成本MIMU/GPS组合导航采用自适应估计技术估计可得到满意的性能,在静态条件下,位置精度优于5 m(标准差),速度精度优于0.1 m/s;系统提供水平姿态角精度优于0.2°;航向角精度优于0.5°(磁罗盘辅助)。 相似文献
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