一种行人导航定位中的自适应零速修正方法
专利汇可以提供一种行人导航定位中的自适应零速修正方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 一种行人导航 定位 中的自适应零速修正方法，在行人足跟部穿戴导航模 块 ，所述导航模块由 陀螺仪 和 加速 度计 组成，本发明方法使用MEMS单元获得的信息，根据 阈值 判定行走零速状态。在零速状态时，构成全维度状态观测量，设计卡尔曼 滤波器 ，得到行人更精确的速度 位置 信息。在缺少外部导航信息的情况下，消除惯性导航累积误差，提高定位 精度 。，下面是一种行人导航定位中的自适应零速修正方法专利的具体信息内容。
1.一种行人导航定位中的自适应零速修正方法，行人足跟部穿戴有导航模块，所述导航模块由陀螺仪和加速度计组成，其特征在于，包括步骤如下：
1)以5℃为间隔，选取-40-+60℃温度段中20个温度点；在每个温度点下，以100Hz为采样频率，持续采集陀螺仪输出的角速度和加速度计输出的加速度数据5min，根据每个温度点下陀螺仪输出的角速度和加速度计输出的加速度，确定每个温度点对应的角速度均值和加速度均值；以各温度点的温度值为输入，以各温度点对应的角速度均值和加速度均值为输出进行二阶拟合，获得陀螺仪的拟合方程参数ag、bg、cg和加速度计的拟合方程参数aa、ba、ca；
2)根据步骤1)获得的拟合方程参数ag、bg、cg、aa、ba、ca；并根据行人在导航定位过程中，当前陀螺仪实时的温度Tε和当前加速度计实时的温度 确定角速度补偿量ε和加速度补偿量
3)根据步骤2)所述的角速度补偿量ε，补偿当前行人在导航定位过程中，陀螺仪输出的角速度ω，获得补偿后的角速度ω′；同时，根据步骤2)所述的加速度补偿量 补偿当前行人在导航定位过程中，加速度计输出的加速度f，获得补偿后的加速度f′；
4)根据当前实时陀螺仪输出的角速度和加速度输出角加速度，判定当前导航模块是否进入零速状态，如果未进入零速状态，则执行步骤5)，如果进入零速状态，则执行步骤6)；
5)根据步骤3)计算的当前实时补偿后的角速度ω′和加速度f′，确定行人当前k+1时刻的位置相对于起始点的位移 作为最终结果输出给显示终端；
6)根据当前k+1时刻导航模块的速度 确定速度误差 以速度
误差作为输入，通过卡尔曼滤波计算位置误差、姿态误差，根据速度误差、位置误差和姿态误差，获得更新后的速度、位置和姿态角，然后进入步骤7)；
7)根据步骤6)所述更新后的速度、位置和姿态角，确定行人当前k+1时刻的位置相对于起始点的位移 作为最终结果输出给显示终端。
2.根据权利要求1所述的一种行人导航定位中的自适应零速修正方法，其特征在于，步骤2)所述确定角速度补偿量ε和加速度补偿量 具体如下：
ε＝agTε2+bgTε+cg；
3.根据权利要求1所述的一种行人导航定位中的自适应零速修正方法，其特征在于，步骤3)所述确定补偿后的角速度ω′和补偿后的加速度f′，具体为：
ω′＝ω-ε；
4.根据权利要求1所述的一种行人导航定位中的自适应零速修正方法，其特征在于，步骤5)所述确定行人当前k+1时刻的位置相对于起始点的位移 的方法，具体为：
其中， 为k+1时刻行人位置相对起始点的位移， 为k+1时刻导航模块的速度，Rk为k时刻根据陀螺仪的输出确定的导航模块的姿态矩阵；k＝1时，Rk由初始时刻的姿态角确定， 为重力加速度， 为导航坐标系相对于
惯性坐标系的旋转矢量。
5.根据权利要求1～4任意之一所述的一种行人导航定位中的自适应零速修正方法，其特征在于，步骤4)所述当前导航模块是否进入零速状态的方法，具体为：
41)按100HZ频率分别采集K组静止、行走、奔跑、上下楼梯、乘电梯五个运动状态时加速度计和陀螺仪的输出，对采集到的数据进行滑动窗体平滑后按固定形式排列得到5＊K个序列Am×n，其中，m为采集数据帧数，n＝8；
Am×n＝(ax，ay，az，ωx，ωy，ωz，a，ω)
式中ax，ay，az为加速度计的三轴输出，ωx，ωy，ωz为陀螺仪的三轴输出，a为加速度计的三轴输出的矢量和，ω为陀螺仪的三轴输出的矢量和；
42)从5＊K个Am×n样本数据中获取每列数据的特征向量，构成特征向量矩阵，得到5＊K个特征向量矩阵，特征向量矩阵的获得方法如下：
T＝f(Am×n)＝(μ，σ，smax，smin，sk，rxy，ryz，rxz)
其中，T为8×8维的特征向量矩阵，f(A)为矩阵A的函数，μ为样本算数平均值，σ为样本标准差，Smax为样本最大值，Smin为样本最小值，sk为样本偏度，rxy为样本x轴和y轴数据之间的相关系数，ryz为样本y轴和z轴数据之间的相关系数，rxz为样本x轴和z轴数据之间的相关系数；
43)定义一个由一组决策分类器{h(T，K)，k＝1，2，...，ntree}，ntree＝50-100，组成的集成分类器；将采集的5＊K个特征向量矩阵作为训练集，训练模型；
44)模块进入导航模式时，以实时采集数据提取的特征向量作为测试集，使用分类器进行分类，得到人员的实时运动状态；
如果对应状态下的判定值小于对应状态下的阈值，则判定为模块处于零速状态；
d1(k0)＜r1且d2(k0)＜r2
为当前k时刻前L个加速度计输出的加速度采样点的均方差，L的取值范围为50～100，r1在静止、行走、奔跑、上下楼梯的取值0.008～0.02之间；
为当前k时刻前L个陀螺仪输出的角速度采样点的均方差，L的取值范围为50～100，r2在静止、行走、奔跑、上下楼梯的取值在0.5～0.8。
6.根据权利要求1～4任意之一所述的一种行人导航定位中的自适应零速修正方法，其特征在于，步骤6)所述通过卡尔曼滤波计算位置误差、姿态误差的方法，具体为：
使用15维的状态量构造状态方程，状态量我们选取：
其中，εk为陀螺常值误差， 为陀螺漂移误差， 为姿态角误差， 为速度误差，为位置误差；
简化后的状态方程为：
δxk|k-1＝Akδxk-1|k-1+wk-1
其中，Ak为状态转移矩阵，wk-1为系统噪声，为均值为0.02的白噪声；
其中，Rk-1为姿态矩阵， 为导航坐标系下加速度计实时输出的加速度的反叉乘矩阵，ts为采样时间，I15为15为单位矩阵，I3为三维单位矩阵；
选取速度误差为输入观测量，构建观测方程，具体为：
Zk＝Hkδxk|k+nk
其中，Hk为量测矩阵，nk为量测噪声，为均值为0.3的白噪声；
Hk＝[0 0 0 I3 0]
根据状态方程和观测方程进行卡尔曼滤波得到位置误差 和姿态误差 得到修正后的位置信息 和姿态角 具体为：
由 可确定的姿态矩阵Rk。
一种行人导航定位中的自适应零速修正方法
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