基于MIMU的行人导航算法研究（可编辑）

基于MIMU的行人导航算法研究（可编辑） 基于MIMU的行人导航算法研究 ..年 月 系 统 仿 真 技 术. . . 第 卷 第 期 中图分类号: . 文献标识码: 基于的行人导航算法研究 周启帆,张 海,常艳红,车 欢 北京航空航天大学 控制一体化技术国家级重点实验室,北京摘 要:行人导航系统 , 为实时确定行人当前所在位置的定位导航系统,可记录人 的步行轨迹或指引人抵达预设目的地。行人导航算法是由三轴微电子机械系统 陀螺、 加速度计构成 的 微型惯性测量单元 和三轴磁阻传感器组合搭建的测量装置,置于行人腰部感受其行走时的运动,首先利 用加速度计输出进行步态识别,其次建立步长与步长系数、步速之间的关系,使用最小二乘法标定步长系数的方法, 实现了步长计算因人的行走速度、人与人行走方式不同的自适应调节,提高了步长的计算精度,最后融合捷联航向 和磁航向计算行进方向,使用航迹递推计算轨迹。经测试,此算法具有较高的定位精度。 关键词:微型惯性测量单位;步态识别;步长系数;行人导航系统, ,, , , ,: , . ,??, . , ; ,, , , ,; ,, , .: ;;; 式,得到了人们的广泛关注。它利用惯性传感器 不易受外界环境因素影响的特点,可以满足在封 引 言 闭空间,室内等无 行人导航是近几年新兴的 种导航定位方 信号情况下的定位要求,在发生火灾、楼宇坍塌 基金项目:北京市教育委员会共建项目建设计划资助项目 系 统 仿 真 技 术 第 卷 第 期 等通信基础设施受到破坏的紧急情况下,为消防 脚部 邑 员、救援队员进行人员定位,保证其安全。文献 ? 丑 铎 簿 介绍了使用惯性器件和磁阻传感器制成的测 越 量装置固定于脚部,通过步态识别、步长估计计 型 曩 目 算出行走的轨迹;文献提出了将惯性测量单 时间 / 元, 置于头部,融 图 置于腰部和脚部的加速度输出 合航迹递推和技术的定位算法,介绍了使用.神经元网络计算步长的方法;文 献提出了 种将置于脚部的定位算法,并介绍了在有 无信号情况下如何进行更准确的定位。上 行人导航算法 述文献提及的脚部测量方案,会因步速较快时加 速度计输出震荡较大而对步态识别带来困难,且 . 步态识别 上述个别方法需要有定位技术的支持。 人在行走的过程中,先抬脚后落脚、重心先 本文采用腰部测量方案,使用对单轴 上升后下降,因此置于腰际的垂直向加速度计输 加速度计进行 低通滤波实现行进计步,提出 出先增大后减小,而采集到的加速度计输出亦如 了基于三轴加速度计测量信息的步长在线标定 分析所呈趋势,首先使用截止频率为 的 方法与步态分类识别算法,实现了行走距离的较低通滤波器对加速度计信号 进行滤波,将滤 精确测量,误差可以控制在 %以内。针对 波后的垂直向加速度计信号减去其静止时的输 大惯性漂移问题,给出了 种有效的磁航向、捷联 出后进行过零检测,加速度计输出值由负变为正 航向融合算法,大大提高了系统的定位精度,此 时为抬脚,由正变为负时为落脚,辨识的结果如 算法在不需要其他定位技术支持的情况下,能完 图 所示:图中虚线为原始的加速度计输出,实线 成具有较高精度的定位需求。 为滤波后的信号, 个脉冲信号之间的区域为左 右脚各迈一步。 方案对比 . 步长计算 人行走时的步长不是 个固定值,它随人行 本文使用荷兰 公司的 走的速度、步伐频率等改变,参考国外学者使用 作为惯性测量单元进行实 验,分别将加速度计输出计算步长的经验公式 ’ ,在其基 固定于人的腰部和脚部,设置采样频率为 础上进行改进,首先对 值进行标定,根据加速 进行行走测试,采集到的加速度输出如图 所示, 度输出在线更新 值取代固定 值,可以减少人 可见,置于脚部行走时加速度计输出震荡较大, 因步速、行走方式不同造成的误差,其次使用三 使用加速度积分计算速度时难以找准积分的上 轴加速度计输出计算步长,信息量更加丰富,减 下限,会产生较大误差,而且步速过快时步态识 小了因测量装置放置倾斜带来的误差,公式如下 别较为困难,无法使用零速校正修正误差,而置 所示: 于腰部行走时的加速度计输出较为平缓、步速较 快时规律性亦很明显,更易于步态的高准确率识孺 别,而且置于腰部时陀螺受到的振动干扰小,计? 算的航向角误差和定位误差更小,因此采用了将。, 置于行人腰部的方案。周启帆,等:基于的行人导航算法研究使用最小二乘法进行标定,匀速行走固定的距 式中: ?,分别为滤波后的加速度计输出从 离 ,进行步态辨识并计算出. 和平均步长. 如 抬脚时刻到落脚时刻之间的最大值和最小值; ,下式,列写方程求解: 对应抬脚、落脚时刻,对于公式中的步长系数. / 图 步态识别.,????? ???????????????一 与步速的关系,在线更新 计算步长,由步速与 ? ?一值相关、步速与加速度输出呈正比例关系,可建 一 ?? 立如下关系式::其中: ?为单次匀速行走测试中的每一步从抬脚到落脚的时间区间内加速度计输出最大值构 ; 成序列的均值。分别按照较快、快速、中速、慢速 等速度行走固定距离,按上述公式计算出 和 后,使用最小二乘法计算式的未知系数,其中: 为行走步数,按式可计算出步长系 进行曲线拟合。其后,在计算步长时,首先由加 数 。 速度计的输出按式计算出 后代人式计 在实际的计算过程中亦发现, 值因步速的 算步长,拟合的结果和步长计算结果如图 所示。 快慢、行走方式的差异略有不同,因此应当建立步数 图值拟合与步长计算 . 系 统 仿 真 技 术 第 卷 第 期 图 左图中,圆点为按照不同步速行走计算 第二次:实际距离为 ,标定前为 . 的 值,虚线是 的拟合曲线,右图为不同步速 ,标定后为 .。下步长的计算结果,由上至下步速依次减少,此 . 航向计算 图说明步速与步长、加速度计输出呈正比例关 . . 初始航向 系,图中步长出现抖动是因为单次行走测试过程 首先根据坐标变换次序计算出地理系到载 中每一步的速度略有不同,处于可以接受的误差 体系的旋转矩阵 本文使用变换次序为地理 吣 范围内,不会对整体结果造成影响。 系载体系,得姿态矩阵如下式所示, 胁 分别采用固定的经验 值和按上述方法标一 沙当载体处于非加速运动情况 下,可以根据三轴加 定的 值计算同一段轨迹的距离,计算结果 沙 速度计输出 , , 和当地重力加速度 确定载 吣 如下: 体姿态,之后由三轴磁阻传感器输出磁场强度 一 .一 第一次:实际距离为,标定前为. , , 计算初始航向角: : ,标定后为 .; 一 中一 能会造成较大的偏差,因此取上一次落脚时刻到 此次抬脚时刻这个时间区 间里的所有航向值作 为 个序列,按式,对这个序列中航向处于旧一, 范围内的值取平均得 ?, , 分 别为这个序列的均值和方差。 一詈 . . 磁航向 ,“ 首先由俯仰角 、横滚角 确定方向余弦矩二阵 使用此矩阵将传感器轴向测 量到的地磁 场强度即 , , 投影到当地地理系后计算磁 航向: . . 捷联航向 使用三轴陀螺输出的旋转角速率按照捷联 惯导算法对姿态矩阵进行更新,计算姿态角:一, 舶 ,一 协“ 三儿: , 一 ? ? ’ , . ? 一 ? ? ? ? 一 ,一 ? ? 在使用航迹递推计算轨迹时,单步仅需 个 航向值计算轨迹,而若使用抬脚时刻的航向值可周启帆,等:基于的行人导航 算法研究 果精度较高。 计算机的轨迹 ? 一 计算机的轨迹一 ? ? ?一 一? ? , . 。 . 计算磁航向 ?。 亦取上次落脚到此次抬脚的时 间区间内的所有磁航向为 个序列,日? 和日 分 别为无磁场干扰和步行时测量到的地磁场强度,若 二者相差较大,则说明有外界磁场干扰,将此磁航 向从序列中剔除,最后对这个序列中航向值处于 东向距离 ,一 , 范围内的值取平均得 ?。 。 图 计算轨迹对比图 . . 航向融合.捷联航向短时精度高,不受外界环境因素干 扰,但长时稳定性差,易发散;磁航向长时则精度 测试结果表 高,但易受外界因素影响,因此可以根据这 种航 向的特点进行优劣互补,信息融合,从而提高精度。 表 计算结果 .在步行的前 步至 步,捷联航向更为准确,即 以此航向角计算轨迹,其后时间按下式计算: /. 。 。。 一 。 .?图 为单次步行测试,在不同的时间段内按照 / 。 不同步速行走的轨迹,其中圆点、方框、三角、 形图 。一 。 标分别代表按照较慢、慢速、中速、快速行走的单步, 如果捷联航向与磁航向相差较大,说明受到 步速通过对加速度值和步长大小设定阈值进行 了外界磁场的干扰,磁航向此时不可信,使用捷 划分。 联航向计算轨迹,而如果二者的差值在预设的范 围内,则取 种航向角的均值计算轨迹。按上述 步骤计算出单步步长 和行进方向 ,并确定起 点坐标 。 , 。 后,使用航迹递推 按下式计算行进轨迹: 』 ?【一按照上述方法进行计算,结果如图 所示,实 图 行走轨迹图 线、点划线、虚线轨迹分别对应参考轨迹、捷联航.向计算的轨迹和融合航 向计算的轨迹,可见捷联 图 显示了步行测试地点和大致行走轨迹, 航向计算的轨迹偏差较大,而融合航向的计算结 右图为使用计算的行走轨迹和参考轨