基于地磁传感器的室内导航解决方案

目前人们对室内导航的需求越来越大,针对该情况本论文分析了基于位置的服务(Location Based Service,LBS)和室内导航相关技术的应用现状,提出了一套能够综合利用手机上集成的各类加速度传感器、陀螺仪传感器、地磁场传感器等搜集用户数据来建立的室内导航系统的解决方案。本文对地磁数据采集、室内地磁定位和导航的实现三个方面进行了分析和说明。     

倾斜补偿式地磁传感器的设计与误差补偿方法

针对仿生偏振光-地磁-GPS的多信息源融合导航平台中的地磁导航需求,设计一种基于磁阻技术的补偿式三维地磁传感器系统.详细介绍了三维地磁传感器的原理、设计方法,分析了影响传感器精度的误差来源,并有针对性地进行了误差分析与补偿方法的研究.本传感器可实现航向角、俯仰角以及横滚角的动态实时测量,为多信息源融合下的自主导航系统提供一种精确有效的地磁导航辅助信息.     

基于惯导辅助地磁的手机室内定位系统设计

目前的室内定位技术大都是需要建立足够多的信号节点,这种有源信号受建筑物干扰衰减快导致其定位精度不足。为了避免这些存在的问题,通过深入研究室内定位方法,提出了基于惯导辅助地磁匹配的适用于手机移动终端的室内定位方法。有别于传统的室外定位系统,本文利用地球磁场在不同点的差异化信息,并通过选择适当的地磁匹配算法,可以实现不依赖于外部设备的移动个体室内定位,同时通过惯导辅助地磁的组合定位方式有效增加地磁信息匹配效率,能获得较高的室内定位的精度。最后设计了基于android平台的手机室内定位软件,可利用手机内置的传感器设备实现室内定位功能,仿真及实验显示该定位方法是有效的。     

面向车辆导航的多用户云端地磁匹配定位技术研究

针对车辆在经过隧道、地下车库等环境时GNSS信号中断导致GNSS/MIMU组合导航系统定位失效的问题，研究了地磁匹配定位算法，利用地磁匹配输出的绝对位置信息实现对组合导航系统的修正。针对地磁匹配算法运行过程中数据计算量、存储量大以及实时性高的要求，研究了多用户接入与云-端实时双向通信的云定位关键技术，搭建了一种面向车辆导航的多用户地磁匹配定位的云平台。经测试，本文所设计的云定位架构可实现多用户同时在线接入定位，单用户定位平均传输延迟在80ms左右，满足定位的实时性和稳定性要求；基于云平台进行实际车辆地磁匹配定位实验，精度可达到3m，满足城市环境车辆定位的要求。     

基于 ＡＬＩＦ 多尺度样本熵和 ＣＮＮ 的螺栓组松动定位

针对车辆在经过隧道、地下车库等环境时GNSS信号中断导致GNSS/MIMU组合导航系统定位失效的问题，研究了地磁匹配定位算法，利用地磁匹配输出的绝对位置信息实现对组合导航系统的修正。针对地磁匹配算法运行过程中数据计算量、存储量大以及实时性高的要求，研究了多用户接入与云-端实时双向通信的云定位关键技术，搭建了一种面向车辆导航的多用户地磁匹配定位的云平台。经测试，本文所设计的云定位架构可实现多用户同时在线接入定位，单用户定位平均传输延迟在80ms左右，满足定位的实时性和稳定性要求；基于云平台进行实际车辆地磁匹配定位实验，精度可达到3m，满足城市环境车辆定位的要求。     

室内定位技术及其在无缝导航应用研究进展

如今, 全球导航卫星系统(GNSS)基本解决了室外开阔环境下的实时高精度定位问题. 然而, 随着城市化进程加快, 为受到GNSS信号干扰的密集建筑物场所提供行人导航服务也产生了大量需求, 并推动室内定位技术近些年取得了较大进展. 在此基础上, 由于目前还没有任何单一普适的定位方式解决室内外环境的无缝过渡, 因此, 为了解决导航领域“最后一公里”的难题, 无缝导航技术开启了新的热点与课题. 本文总结了行人室内导航的多传感器融合技术: (1) 从基于无线射频信号到非电信号分别分析比较单一传感器在室内定位中的优势与局限性; (2) 介绍了室内多传感器融合领域的定位手段, 包括多模式指纹融合、基于几何测距融合与基于PDR技术融合. 最后, 研究了室内定位技术应用于无缝导航的解决方案, 展示了室内外环境下无缝定位的挑战与前景. 本工作为后续实现高精度无缝定位研究提供参考与帮助.     

依靠自身传感器的室内无人机自主导航引导技术综述

具有广泛应用前景的微型无人机已成为各国学者的研究热点,而不依赖卫星导航系统的室内微型无人机自主导航引导技术是研究重点之一。结合近年国内外室内无人机自主导航引导技术发展情况,讨论了依靠自身传感器实现自主导航引导的关键技术问题,详细分析了无人机位姿的解算、无人机动态避障和同步定位与地图构建的关键技术的实现情况及其难点。最后,对室内无人机自主导航引导技术进行了展望。     

基于移动众包的地磁传感器阵列室内指纹定位技术

针对有源的室内定位技术应用场景局限,布置设备成本高昂的现状,提出了一种无源高效的基于移动众包方式的地磁指纹定位技术。创新地提出了基于传感器阵列的地磁指纹采集与匹配方法,通过移动众包的方式来解决指纹采集更新工作量大、专业性强的技术适用性难题。通过基于核模糊C均值地磁指纹聚类算法训练离线指纹库,在20次重复实验的情况下,地磁指纹定位平均定位误差为1. 87 m,90%的定位误差小于3 m,较地磁线图匹配算法定位精度及性能均有较大的提升。     

非线性滤波在组合导航中的应用研究

组合导航系统是现代导航设备的一个主要发展方向,在人类航空、航天等领域被广泛运用.实现高精度、高可靠性、高抗干扰性是任何一种单一的导航系统都难以胜任的.组合导航系统通常以SINS为主导航系统,将GPS等导航定位误差不随时间积累的导航系统作为辅助导航系统,应用传感器信息融合技术和滤波技术,对组合系统的状态变量进行估计,从而给出高精度的导航参数.     

基于Android的手机校园导航系统

针对百度地图校园导航信息不完善问题,通过自建网络数据库,设计并实现了一款基于Android校园导航系统.本文介绍了系统的整体构架和客户端软件结构,重点阐述了客户端主界面设计以及路线导航模块、校内建筑物导航模块、室内场景模块的功能实现方法.系统具有两个显著特色,分别体现在层次化的软件架构;百度地图与自建数据库相结合.通过实验对比百度地图表明,系统能够顺利导航百度地图中缺少的校园常用建筑物,并具有使用简单、运行稳定、用户体验度高、可维护性强的特点,有较强的实用价值.     

基于ARM的建筑能效数据采集机器人设计

设计了一种应用于建筑能效数据采集的室内履带机器人。该履带机器人在室内环境中通过无线传感器网络和惯性导航系统联合定位的策略,到达目标位置采集无线传感器结点信息,最终完成建筑物内部的建筑能效数据采集任务。采用ARM系统的设计方案,使用电子罗盘、加速度和转速等传感器,结合无线传感器网络的RSSI技术实现了机器人的行驶和定位功能。     

惯导系统辅助CSS的室内定位方法

提出一种惯性导航系统INS(Inertial Navigation System)辅助线性调频扩频CSS(Chirp Spread Spectrum)的高精度室内定位方法.首先设计了基于MPU9250多轴传感器的惯性测量单元IMU(Inertial Measurement Unit),利用数字运动处理(DMP)数据库经四元数解算可求得准确稳定的航向角,由于MPU9250自带的磁力计,规避了航向角的累积误差问题.随后在分析CSS非视距定位误差基础上,提出了基于三角形三边准则的选星方法,有效降低了室内复杂环境下非视距的影响;最后利用扩展卡尔曼滤波对惯导系统与CSS定位进行融合,以输出稳定、准确的定位结果.通过在50 m×20 m的地下车库实验分析比较,结果表明:惯导与CSS单独定位的平均误差分别为0.3456 m、0.3659 m,本文组合导航方法平均误差为0.158 l m,较前两种单一的定位方式性能提高了50%以上,该方法降低了定位的成本,系统实现复杂度降低,定位精度提高.     

基于改进零速检测方法的室内定位系统

为了实时跟踪室内人员的位置信息, 设计了一种基于惯性导航技术的室内定位系统. 在系统中运用改进零速修正技术, 减小惯性导航累积误差, 使得定位精度优于1％里程. 人员的位置信息通过4G通信实时传送至云端,其运动轨迹被同步绘制并显示在用户界面. 测试场景为一栋两侧为消防楼梯间的方形建筑, 佩戴此系统装置的测试人员从一层进入建筑, 穿越长廊到达北侧消防楼梯间, 向上走至三层, 再穿越长廊到达南侧防烟楼梯间, 从此处楼梯间下至一层, 回到起始点结束, 完成一个闭环测试路径, 包括正常行走、小跑、上下楼等运动方式. 多次测试的实时定位误差均在1％以内, 证明该室内定位系统在不依赖于外界信息的情况下具有良好的实时自主导航性能.     

ZigBee-based intelligent indoor positioning system soft computing

Nowadays positioning system is no longer only for military purpose, while it has been widely applied to various livelihood purposes such as biological information, emergency rescue, public facilities and individual safety. While the most frequently used to identify the coordinates of users is global positioning system (GPS), however, it tends to be interfered by indoor buildings such that it cannot be effectively used in indoor environment. Recently, wireless sensor network has become a trendy research topic, the positioning service of indoor positioning system can be achieved by the measurements of received signal strength (RSS) or link quality indicator (LQI). In this paper, the average RSS is first adopted for reducing the noise interference of LQI, and then the object to be detected will be trained by radial basis function network (RBFN) with the capability of identifying the environment of location. ZigBee module will then be integrated to realize a set of convenient wireless indoor positioning system with low cost. In addition, multiple similar artificial neural networks within the same region will be adopted to further improve the positioning accuracy. Experiments shown that this study is capable of effective enhancement of existing IPS accuracy with the average error of indoor positioning at 2.8 meters 100 % comparing with other approaches.     

基于Wi-Vi指纹的智能手机室内定位方法

室内定位是近些年国内外研究的热点,但是目前的室内定位技术在适用性、稳定性和推广性方面仍然存在诸多问题.针对目前室内定位技术的不足,面向公共室内场景的人员自定位问题,本文创新性地提出以室内广泛存在、均匀分布的消防安全出口标志为路标(Landmark),提出以Wi-Vi指纹-WiFi与视觉(Vision)信息相融合的指纹,为位置表征的多尺度定位方法.该方法首先利用室内广泛存在的WiFi无线信号进行粗定位,缩小定位范围;然后在WiFi定位的基础上通过视觉全局和局部特征匹配实现图像级定位和验证;最后参考消防安全出口标志的空间坐标精确计算用户的位置信息.实验中,通过市面上流行的不同型号智能手机在12 000平米办公楼和4万平米商场分别进行实地定位测试.测试结果表明:该方法可以达到实时定位的要求,图像级定位准确率均在97%以上,平均定位误差均在0.5米以下.本文所提出的基于Wi-Vi指纹智能手机定位方法为高精度室内定位问题建议了一种新的解决思路.     

基于iOS平台的地下停车场导航系统研究

相关统计结果表明,截至2016年底,我国机动车保有量已达2.9亿辆,且保持年均3%的高速增长,其结果是全国室内停车场数量的快速增长。但是,复杂的室内建筑结构环境,使得传统的GPS性能急剧下降,不能很好满足当前停车场导航的需求,大大降低了现有停车场的运营效率。研究设计了一种基于iBeacon的地下停车场导航导航系统,测试结果表明,系统平均定位误差为1.66米,持续导航时定位误差在1.5至2米之间概率为85.3%,系统为有效解决室内停车场的寻车导航问题提供了一种良好的解决方案。     

一种基于天空光的新型成像式仿生偏振导航传感装置

模仿昆虫偏振导航机理,设计了成像式仿生偏振导航传感装置样机。研究了天空光偏振分布模型,分析了成像式仿生偏振导航传感装置工作原理。解决了一般探测装置解算偏振参数需要上位机辅助的问题,使用CMOS图像传感器和数字信号处理器,实时输出导航角度。进行了室内、室外装置性能测试,获得了3个方向偏振分量标准化强度曲线。实验结果表明:传感装置室内外角度测量误差分别为-0.8°~0.3°,-1.2°~1.4°,能够较高精度地输出导航角度,可以满足实时导航定位的需要。     

基于光流传感器的移动机器人定位方法

详细介绍了光流传感器移动机器人定位系统的运动学原理,给出了理论模型推导;基于理论模型,搭建了基于光流传感器实验装置,将3只传感器置于移动机器人的固定位置,通过运动学几何关系,解算机器人的位姿;在室内进行了移动机器人的导航实验,推算了机器人的预测轨迹.实验证明了理论的可行性,可以作为短距离定位的一种导航方案.     

基于模糊AKF地磁辅助导航的采煤机定位方法

针对惯导在采煤机定位时产生累积误差以及实时定位精度低等问题,提出了基于模糊自适应卡尔曼滤波(AKF)惯性地磁辅助惯性导航的采煤机动态定位方法.通过迭代最近等值点(ICCP)算法将惯导与地磁辅助技术组合,并引入模糊自适应的卡尔曼滤波方法,实现了在线自适应调整测量噪声方差阵.通过对采煤机进行定位仿真分析,结果表明:可克服惯导定位误差随时间累积的缺点,实现了采煤机实时高精度定位.