徒步导航系统中的自适应步态优化检测方法研究

针对步态检测的可靠性和准确性成为制约个人徒步导航定位系统高精度定位的主要因素,提出一种基于K均值聚类参数调整的自适应步态检测算法。首先研究行走过程的足部运动规律,并分析惯性测量单元输出加速度和角速率的数据特征,提出采用比力幅值滑动方差作为检测依据的步伐检测方案;分析滑动方差窗口参数、初始检测阈值参数和误检修正时间参数对于检测结果的影响并指出三者的关系,确定窗口参数、初始阈值选择的一般准则以及利用K均值聚类自适应确定时间参数以纠正初始检测结果中误检步态的可行性。利用实验室现有MEMS传感器开展了5组不同状态下的徒步实验,实验结果验证了步态检测算法的可行性和有效性。     

基于IMU旋转的MEMS器件误差调制技术研究

MEMS惯性器件低信噪比和漂移大成为影响其应用范围的主要因素,提出基于惯性测量单元(IMU)转动的MEMS器件误差旋转自补偿方法。将MEMS输出信息利用小波降噪技术进行预处理,以此消除旋转调制方案不能自补偿的随机噪声信号并提高器件输出信噪比,分析IMU转动方案下的误差调制原理并探讨旋转调制的工程可实现性。搭建MEMS转动实验环境并开展降噪与IMU静止和转动条件下的导航实验,结果表明,采用旋转状态下的MEMS惯导系统可有效地提高系统自身测姿和定位精度。     

带有转动机构的捷联惯导初始对准方法分析

在现有器件精度基础上依靠旋转调制技术实现更高精度导航成为当前惯性技术的研究热点。针对移动测量系统旋转光纤惯导系统对初始化可靠性和准确性提出的更高要求,设计一种不同惯性系下重力加速度建立转换矩阵的粗对准加两位置卡尔曼滤波精对准的初始化方法。分析粗对准过程转换矩阵求取机理,设计惯性坐标系重力及其微分构建初始捷联矩阵的方法;利用转动机构实现IMU处于2个最优方位完成光纤惯导系统的卡尔曼滤波精对准。转台实验结果表明,惯性系粗对准加两位置卡尔曼组合精对准可有效实现旋转惯导系统的高精度初始化。     

基于误差修正技术的井下人员MEMS定位方法

针对矿井安全对井下人员位置信息精度和连续性提出的更高要求,提出一种基于误差修正方案的井下人员MEMS定位技术。依据加速度计输出比力均值和方差判定人员步态识别并完成脚部静止时间段的检测,结合零速误差修正工作原理,改进传统卡尔曼滤波方案,完成人员静止状态下运动信息计算误差和惯性器件偏差的滤波估计与补偿。搭建MEMS惯导系统实验平台,设计加速度方差阈值获取实验以及人员水平与三维运动实验。实验结果表明,基于误差修正技术的人员定位方法具有较高定位精度和可靠性。