CN102445200A - 微小型个人组合导航系统及其导航定位方法 - Google Patents

微小型个人组合导航系统及其导航定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102445200A
CN102445200A CN2011102918993A CN201110291899A CN102445200A CN 102445200 A CN102445200 A CN 102445200A CN 2011102918993 A CN2011102918993 A CN 2011102918993A CN 201110291899 A CN201110291899 A CN 201110291899A CN 102445200 A CN102445200 A CN 102445200A
Authority
CN
China
Prior art keywords
navigation
mems
inertial
microminiature
subsystem
Prior art date
Application number
CN2011102918993A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102445200B (zh
Inventor
钱伟行
朱欣华
苏岩
Original Assignee
南京理工大学
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 南京理工大学 filed Critical 南京理工大学
Priority to CN201110291899.3A priority Critical patent/CN102445200B/zh
Publication of CN102445200A publication Critical patent/CN102445200A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102445200B publication Critical patent/CN102445200B/zh

Links

Abstract

本发明公开了一种微小型个人组合导航系统及其导航定位方法,该系统由安装在人体足部的分系统与安装在躯干部位的分系统构成,足部分系统包括MEMSIMU、磁强计与通讯模块,躯干部位的分系统包括卫星导航接收机、多普勒测速仪、气压高度计、通讯模块与微型导航计算机;定位方法为:采集MEMSIMU信号;陀螺仪与加速度计的随机误差建模与校正;MEMS惯性导航系统初始对准;捷联惯性导航解算与零速修正;MEMS惯性导航系统/卫星导航接收机/多普勒测速仪/磁强计/气压高度计组合导航,导航结果实时显示。本发明便于个人携带,可实现个人实时的定姿、测速与定位,能为行人、作业人员、士兵、救援人员等在复杂电磁环境中提供实时、完整、较精确的导航定位信息。

Description

微小型个人组合导航系统及其导航定位方法

技术领域

[0001] 本发明属于惯性与组合导航领域,特别是一种基于MEMS惯性传感器与其他辅助导航设备的个人组合导航系统的结构设计及其导航定位方法。

背景技术

[0002] 随着导航定位技术的迅速发展,个人导航定位已发展成为导航定位技术中的一个重要分支。近年来随着应用环境的不断拓展,个人导航定位技术的性能与环境适应性被提出了新的要求。

[0003] 目前较为成熟的个人导航定位方案多数是基于卫星导航系统实现定位功能,例如,美国、英国、法国为等多个军事发达国家所实施“陆地勇士”、“FIST”、“FELIN”等多种高技术士兵装备计划中,均以卫星导航系统为作战士兵提供定位信息。但在城市、室内环境中,卫星导航接收机由于受到信号遮挡、电磁干扰或多路径效应等因素影响而无法正常工作,个人导航系统的性能将无法得到保障,而传统的惯性/卫星组合导航方案又由于功耗、 体积、成本等原因无法应用于个人导航定位。因此,近年来国外较多的研究机构对于城市、 室内等无卫星导航环境中的个人导航定位进行了深入的研究,其中大部分研究内容均与 MEMS惯性导航技术有紧密的联系。

[0004] 美国Draper实验室在本世纪初提出并设计了基于微机电惯性测量组件的个人导航定位方案,并研究了行进中的零速修正与静止状态下的零姿态修正方法,实时修正惯性导航系统与微惯性传感器的误差;瑞士 Vectronix公司的研究部门研制的个人导航系统将磁传感器与MEMS陀螺仪相结合,以克服环境中的磁场干扰对航向信息的影响,并采用高精度计步器探测人体的运动状态与加速度,通过优化后的多传感器信息融合算法来实现个人导航。国外某些研究机构正致力于研究基于空间定位理论的红外光束扫描、激光测距、光学成像等室内导航定位的方法,以及通过无线电通信、无线网络等技术实现个人实时定位的理论,丰富了个人导航定位的途径与手段。

[0005] 在国内,南京航空航天大学导航研究中心与香港理工大学联合研究了以视觉障碍者紧急避障、个人定位、语音导航等服务为应用背景、结合MEMS惯性技术的行人导航方法,; 西北工业大学电子信息学院研究了一种基于多组MEMSIMU的人体动作检测实现士兵虚拟训练中动作识别的方法,该方法通过在士兵头部、枪部、腿部各安装一组MEMS惯性测量组件感知人体各部位的力学特征信息,从而实现对人体动作的识别;复旦大学微电子系与美国模拟器件公司联合研制了一种基于人体行走模型的高精度计步器;上海交通大学仪器科学与工程系研究了一种基于人体动作识别和步幅估计的步行者航位推算方法,并研制了蓝牙传感器终端;此外,哈尔滨工业大学、解放军理工大学、中北大学等高校的相关研究部门也针对个人导航定位相关技术进行了深入的理论研究,部分研究成果已进入工程应用阶段。

[0006] 上述个人导航技术的相关研究,均无法在室内外复杂电磁环境中实现长时间连续、实时的姿态、速度、位置全参数导航。发明内容

[0007] 本发明的目的在于提供一种一种分布式结构的个人导航定位系统,将MEMS惯性传感器安装于人体足部,通过MEMS微惯性导航系统与其他多种量测方法进行信息融合来提高导航定位性能。

[0008] 实现本发明目的的技术解决方案为:一种微小型个人组合导航系统,该系统由安装在人体足部的分系统与安装在躯干部位的分系统构成,足部分系统包括微机电MEMS IMU (Micro Electro Mechanical System,简称为MEMS)惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,简称为IMU)、磁强计与第一通讯模块,其中磁强计的方位轴与MEMS IMU的方位轴重合安装,其输出端并分别与第一通讯模块相连接,躯干部位的分系统包括卫星导航接收机、 多普勒测速仪、气压高度计、第二通讯模块以及微型导航计算机,其中卫星导航接收机、多普勒测速仪、气压高度计分别与微型导航计算机相连接,微型导航计算机与第二通讯模块相连接,第二通讯模块通过无线通讯的方式与第一通讯模块连接并接收其发送的数据。

[0009] 一种基于微小型个人组合导航系统的导航定位方法,由采集MEMS IMU信号、陀螺仪与加速度计的随机误差建模与校正、惯性导航系统初始对准、捷联惯性导航解算、惯性导航系统零速修正、MEMS惯性导航系统/卫星导航接收机/多普勒测速仪/磁强计/气压高度计组合导航五部分组成,导航定位过程中首先通过导航计算机采集MEMS IMU中陀螺仪与加速度计信号,对陀螺仪与加速度计进行随机误差建模与校正、并采用校正后的数据完成惯性导航系统初始对准,在此基础上进行捷联惯性导航解算,并在足部着地时间段进行惯性导航系统零速修正,将经过修正的捷联惯性导航结果与卫星导航接收机、多普勒测速仪、 磁强计、气压高度计完成多信息融合组合导航,具体步骤如下:

(1)MEMS IMU信号采集步骤:采集MEMS IMU中三轴MEMS陀螺仪与三轴MEMS加速度计的输出信号,得到捷联惯性导航解算所需的角速度和比力,并将角速度和比力信号通过安装于足部与躯干的通讯模块传输给微型导航计算机;

(2)MEMS惯性器件的随机误差的建模与误差校正步骤:在微型导航计算机中对步骤 (1)采集的MEMS陀螺仪与MEMS加速度计数据分别建立求和自回归滑动平均模型即ARIMA 模型,将MEMS陀螺仪与MEMS加速度计实际输出作为观测量,将MEMS陀螺仪与MEMS加速度计的理论输出作为状态量,建立基于ARIMA模型的卡尔曼滤波器,实时估计MEMS陀螺仪与 MEMS加速度计的理论输出,并将理论输出估计值作为初始对准步骤、捷联惯性导航步骤、零速修正步骤以及组合导航的数据源;

(3)惯性导航系统初始对准步骤:该步骤在微型导航计算机中进行,微小型个人组合导航系统启动后在静态条件下,利用步骤(2)中MEMS加速度计的理论输出估计值,在微型导航计算机中通过水平自对准得到MEMSIMU的初始横滚角与俯仰角,并将磁强计的信号输出通过通讯模块传送至微型导航计算机以得到MEMS IMU的初始航向角;

(4)捷联惯性导航解算步骤:该步骤在微型导航计算机中进行, 由姿态、速度、位置解算三步组成,惯导系统姿态解算首先利用公式 < =^计算机体相对导航坐标系的角速率®^,其中为MEMS陀螺仪的理论输出估计值,·β^采用多普勒测速仪输出、地球自转角速度·2^以及上个周期的姿态转移矩阵Cf求得,然后采用四元数微分方程求解姿态转移矩阵C1■对应的四元数,并将得到的四元数规范化后生成姿态转移矩阵Cf,最后从(,中提取横滚角y、俯仰角&航向角#,MEMS惯性导航系统的速度、位置解算首先将加速度汁理论输出估计值通过C^的转置矩阵Ci从载体坐标系转换到导航坐标系,并通过解算惯性比力微分方程得到MEMS惯性导航系统的速度信肩·► t再将* ^ 行一次积分得到系统的位置信息;

(5)惯性导航系统零速修正步骤:该步骤在微型导航计算机中进行,求解MEMS加速度计输出经步骤(2)误差建模与校正后的估计值的三轴矢量和,通过判断该值是否接近重力来检测人体足部是否处于着地时间段,并利用着地时间段MEMSIMU相对地面静止的特点进行间断式的零速修正,即建立惯性导航系统误差状态方程,以足部着地时间段MEMS惯性系统的水平速度输出为量测量建立量测方程,运用卡尔曼滤波器估计惯性导航系统的平台误 ■ •『Μη,MEMS陀螺仪随机常值误差4、6、S,以及MEMS加速度计随机常值误差Uj, 并以反馈校正的方式提高惯性导航系统的水平姿态精度与惯性器件精度;

(6) MEMS惯性导航系统/卫星导航系统多普勒测速仪/磁强计/气压高度计组合导航步骤:该步骤在导航计算机中进行,1)构建MEMS惯性/卫星组合导航子系统即子系统I, 将MEMS惯性导航系统与卫星导航系统输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统, 根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程,以惯性导航系统与卫星导航系统所测量的位置、速度信息之间的差值为量测量建立量测方程,采用卡尔曼滤波实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;2)构建MEMS惯性/多普勒组合导航子系统即子系统II,将MEMS惯性导航系统与多普勒测速系统输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统,根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程,以惯性导航系统与多普勒测速系统所测量的速度信息之间的差值为量测量建立量测方程,采用卡尔曼滤波实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;3)构建惯性/气压高度计组合导航子系统III : 将MEMS惯性导航系统与气压高度计输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统,根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程,以惯性导航系统与气压高度计所测量的高度信息之间的差值为量测量建立量测方程,采用卡尔曼滤波实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;4)利用组合导航子系统I、II、III建立联邦滤波器,进一步估计惯性导航系统与惯性器件误差,从而提高惯性导航系统与惯性器件误差的估计精度,并通过闭环反馈校正提高惯性导航系统的位置、速度与姿态精度。

[0010] 本发明与现有技术相比,其显著优点:(1)本发明将个人导航系统设计为由足部分系统与躯干分系统构成的分布式结构,两个分系统之间通过无线通讯模块进行通讯,有效减轻了导航系统中各类传感器之间的电磁干扰,并使人体躯干与足部分担系统的重量, 更适宜于个人便携;

(2)本发明将MEMS IMU与磁强计安装于人体足部,在进行捷联惯性导航解算的同时,可利用足部着地时间段对惯性导航系统进行零速修正,提高了惯性导航系统的性能;

(3)本发明采用了 MEMS惯性导航系统/卫星导航接收机/多普勒测速仪/磁强计/气压高度计组合导航方案,可在复杂电磁环境中实现连续、实时、全参数的导航定位功能。

附图说明

[0011] 图1为个人组合导航系统结构图1 ; 图2为个人组合导航系统结构图2 ;图3为组合导航方法流程图。 具体实施方式

[0012] 下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

[0013] 本发明旨在便携式的个人装备中,安装MEMSIMU、卫星导航接收机、多普勒测速仪、 气压高度计等设备,探索个人便携式导航定位的新途径,为行人、作业人员、作战士兵、救援人员等提供实时、精确、完整的导航定位信息。

[0014] 本发明一种微小型个人组合导航系统,该组合导航系统由安装在人体足部的分系统与安装在躯干部位的分系统构成,足部分系统包括MEMS IMU1、磁强计2与第一通讯模块 3,其中磁强计的方位轴与MEMS IMU的方位轴重合安装,其输出端并分别与第一通讯模块相连接,躯干部位的分系统包括卫星导航接收机4、多普勒测速仪5、气压高度计6、第二通讯模块7以及微型导航计算机8,其中卫星导航接收机、多普勒测速仪、气压高度计分别与微型导航计算机相连接,微型导航计算机与第二通讯模块相连接,第二通讯模块通过无线通讯的方式与第一通讯模块连接并接收其发送的数据。组合导航系统的结构如图1与图2所

7J\ ο

[0015] 本发明导航定位方法由采集MEMS IMU信号、陀螺仪与加速度计的随机误差建模与校正、惯性导航系统初始对准、捷联惯性导航解算、惯性导航系统零速修正、MEMS惯性导航系统/卫星导航接收机/多普勒测速仪/磁强计/气压高度计组合导航五部分组成,导航定位过程中首先通过导航计算机采集MEMS IMU中陀螺仪与加速度计信号,对陀螺仪与加速度计进行随机误差建模与校正、并采用校正后的数据完成惯性导航系统初始对准,在此基础上进行捷联惯性导航解算,并在足部着地时间段进行惯性导航系统零速修正,将经过修正的捷联惯性导航结果与卫星导航接收机、多普勒测速仪、磁强计、气压高度计完成多信息融合组合导航,组合导航方法流程如图3所示,通过以下步骤实现:

(1)MEMS IMU信号采集步骤:采集MEMS IMU中MEMS陀螺与MEMS加速度计的输出信号, 得到惯导系统的角速度和比力,并将信号通过安装于足部与躯干的通讯模块传输给微型导航计算机;

(2) MEMS惯性器件的随机误差的建模与误差校正步骤:在微型导航计算机中对步骤 (1)采集的MEMS陀螺仪与MEMS加速度计数据分别建立求和自回归滑动平均模型即ARIMA 模型,将MEMS陀螺仪与MEMS加速度计实际输出作为观测量,将MEMS陀螺仪与MEMS加速度计的理论输出作为状态量,建立基于ARIMA模型的卡尔曼滤波器,实时估计MEMS陀螺仪与 MEMS加速度计的理论输出,并将理论输出估计值作为初始对准步骤、捷联惯性导航步骤、零速修正步骤以及组合导航的数据源;

(3)惯性导航系统初始对准步骤:该步骤在微型导航计算机中进行,系统启动后在静态条件下,利用步骤(2)中MEMS加速度计的理论输出估计值,在微型导航计算机中通过水平自对准得到MEMS IMU初始横滚角与俯仰角,并将磁强计的信号输出通过通讯模块1与2传送至微型导航计算机以得到MEMS IMU的初始航向角,水平自对准的公式为:

θ =Brcsm(Jpg) , y=arCSm(-,其中ρ力俯仰角,;κ为横滚角,g为重力加速度,ίΐ与f?分别为加速度计理论输出估计值在载体坐标系中投影的χ与1轴分量;(4)捷联惯性导航解算步骤:该步骤在导航计算机中进行,由姿态解算与速度、位置解算组成,惯导系统姿态解算首先利用公式= 计算机体相对导航坐标系角

速本®^式中为MEMS陀螺仪的理论输出估计值,可采用行进中的速度在导航坐标系中的投影、地球自转角速度辦-以及上个周期的姿态转移矩阵(才求得,然后采用四元

Figure CN102445200AD00081

我ί)求解姿态转移矩阵对应的四元数 :q0+qi 1+¾/+¾ Α,其中1、ϋ为相互lH交的单位矢量,£为四元数算法计算的单位时

,将得到的四元数

采用公式% h約

进行规范化,式中

Figure CN102445200AD00082

为直接由四

元数微分方程计算得到的四元数,¢ = ¾+¾:为规范化后的四元数,再将规范化

后的四元数通过公

Figure CN102445200AD00083

生成姿态转移矩阵,

t的定义同上,最后利用公

Figure CN102445200AD00084

从 h 中

提取横滚角广俯仰角5、航向角#,其中

Figure CN102445200AD00085

、€^同样分别代表姿

态转移矩阵Ct对应行列位置的各元素,MEMS惯性导航系统速度、位置的解算方法为:首先将加速度计理论输出估计值通过平台Ct的转置矩阵从载体坐标系转换到导航坐标系,并

通过解算比力微分方程

Figure CN102445200AD00086

喟到MEMS惯性导航系统速度在导航坐

标系中的投影再将》^经过一次积分得到其位置,式中/«为MEMS加速度计理论输出估计值在导航坐标系中的投影,<为地球自转角速度在导航坐标系中的投影,为导航坐标系相对于地球坐标系的角速度在导航坐标系中的投影,可通过行进中的速度在导航坐标系中的投影求得;

(5)惯性导航系统零速修正步骤:该步骤在微型导航计算机中进行,求解MEMS加速度计输出经步骤(2)误差建模与校正后的估计值的三轴矢量和,通过判断该值是否接近重力来检测人体足部是否处于着地时间段,并利用着地时刻MEMSIMU相对地面静止的特点进行间断式的零速修正,即根据惯性导航系统误差与惯性器件误差特性误差建立状态方程,以足部着地时间段MEMS惯性导航系统的水平速度输出作为观测量,建立系统的观测方程,运用最优滤波方法实时估计MEMS惯性导航系统的初始平台误差角,MEMS陀螺仪随机常值误差,以及MEMS加速度计随机常值误差,并以反馈校正的方式提高惯性导航系统的水平姿态精度与惯性器件精度;

(6)MEMS惯性导航系统/卫星导航系统/多普勒测速仪/磁强计/气压高度计组合导航步骤:该步骤在微型导航计算机中进行,1)构建MEMS惯性/卫星组合导航子系统I,将 MEMS惯性导航系统与卫星导航系统的输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统,根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程,以惯性导航系统与卫星导航系统所输出的位置、速度信息之间的差值为量测量建立量测方程,采用最优滤波方法实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;2)构建MEMS惯性/多普勒组合导航子系统II,将 MEMS惯性导航系统与多普勒测速系统输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统, 根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程,以惯性导航系统与多普勒测速系统所输出的速度信息之间的差值为量测量建立量测方程,采用最优滤波方法实时估计惯性导航系统误差与惯性器件的误差;幻构建惯性/气压高度计组合导航子系统III,将 MEMS惯性导航系统与气压高度计输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统,根据惯性导航系统误差与惯性器件误差特性建立状态方程,以惯性导航系统与气压高度计所输出的高度信息之间的差值为量测量建立量测方程,采用最优滤波方法实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;4)基于子系统I、II、III构建联邦滤波器,即利用组合导航子系统I、 II、III作为子滤波器,并以惯性导航系统与惯性器件误差特性建立主滤波器,通过全局滤波进一步提高惯性导航系统与惯性器件误差的估计精度,并通过闭环反馈校正方式提高惯性导航系统的位置、速度、姿态以及惯性器件精度。

[0016] 下面结合实施例对本发明作进一步详细说明。

[0017] 本发明个人组合导航系统的结构由安装在人体足部的分系统与安装在躯干部位的分系统构成。

[0018] 足部分系统包括MEMS IMU,磁强计与第一通讯模块,其中MEMS IMU可由三个MEMS 陀螺仪与三个MEMS加速度计组成,三个陀螺仪与三个加速度计分别相互正交,磁强计的方位轴与MEMS IMU的方位轴重合安装,通讯模块可采用基于ZigBee、WIFI、Bluetooth、UWB等无线传感技术研制的无线通讯模块。

[0019] 躯干部位的分系统包括便携式的卫星导航接收机、多普勒测速仪、气压高度计、第二通讯模块与微型导航计算机,其中第二通讯模块采用与足部分系统相同的无线通讯模块,微型导航计算机可采用基于DSP等处理器的微型计算机,或采用PDA、掌上电脑等便携式移动设备。

[0020] 为了完成个人导航定位、测速与定姿,需要完成的步骤如以下实例所示: 5.11 MEMS IMU信号采集步骤

采集MEMS IMU中MEMS陀螺与MEMS加速度计的输出信号,得到惯导系统的角速度和比力,并将信号通过安装于足部与躯干的通讯模块传输给微型导航计算机。

[0021] 5. 2 MEMS惯性器件的随机误差的建模与校正步骤

在MEMS陀螺仪与MEMS加速度计的零位偏置随时间变化较明显的情况下,首先需对零位偏置的特性进行统计分析,分别建立符合MEMS陀螺仪与MEMS加速度计的多阶多项式零位偏置趋势项,如某型MEMS陀螺仪零偏趋势项适用模型为四阶多项式模型,某型MEMS加速度计零偏趋势项适用模型为二阶多项式模型,其形式分别如公式与所示: J1 (£) = S1I4 + ^i3 +C1P + dit +S1

Figure CN102445200AD00101

式中与/2®分别为陀螺仪与加速度计零偏的趋势项,ί为时间Aw1W1^AU 为四阶多项式模型的各阶参数,q、式、力分别为二阶多项式模型的各阶参数。确定MEMS陀螺仪与MEMS加速度计的零偏趋势项模型后,在MEMS陀螺仪与MEMS加速度计的信号输出端加入零偏趋势项校正,对数据的零偏趋势项进行实时校正。

[0022] 对校正趋势项后的MEMS陀螺仪与MEMS加速度计分别建立求和自回归滑动平均模型即ARIMA模型,如某型MEMS陀螺仪随机误差的适用模型为ARMA (2,1)模型,其中2为自回归模型阶数,1为滑动平均模型阶数,其模型结构如公式所示:

Figure CN102445200AD00102

式中JW为t时刻的信号,£?为t时刻噪声,资、為为自回归模型参数,ft为滑动平均模型参

数。如某型MEMS加速度计随机误差的适用模型为AR(I)模型,其中2为自回归模型阶数,

其模型结构如公式所示:

Figure CN102445200AD00103

式中Ji为t时刻的信号,Tf为t时刻噪声,&为自回归模型参数。将经过5. 1中趋势项建模与校正步骤后的MEMS陀螺仪与MEMS加速度计输出作为观测量,将MEMS陀螺仪与MEMS 加速度计的理想输出估计值作为状态量,建立基于ARIMA模型的卡尔曼滤波器,分别实时估计MEMS陀螺仪与MEMS加速度计的理想输出,卡尔曼滤波的状态方程如公式(5)所示: Xk = UBVk

其中

Figure CN102445200AD00104

为相邻两个时刻的MEMS惯性传感器(MEMS陀螺仪或MEMS加速度计)的输出

Figure CN102445200AD00105

为相邻两个时刻的系统过程噪声Pi ,为离散系统的状态

Figure CN102445200AD00106

转移矩阵,S=丨^为系统过程噪声系数矩阵,卡尔曼滤波的量测方程如公式(6)所示:

Figure CN102445200AD00107

将MEMS惯性传感器的理论输出估计值作为初始对准步骤、捷联惯性导航步骤、零速修正步骤以及组合导航步骤的数据源。

[0023] 5. 3 MEMS惯性系统初始对准步骤

惯性导航系统初始对准步骤:该步骤在微型导航计算机中进行,系统启动后在静态条件下,利用步骤(2)中MEMS加速度计的理论输出估计值,在微型导航计算机中通过水平自对准得到MEMS IMU初始横滚角与俯仰角,并将磁强计的信号输出通过通讯模块1与2传送至微型导航计算机以得到MEMS IMU的初始航向角,水平自对准的公式为:

Figure CN102445200AD00108

其中5为俯仰角,

Figure CN102445200AD00109

为横滚角,-为重力加速度,与J

Figure CN102445200AD001010

分别为加速度计理论输出估

计值在载体坐标系中投影的χ与1轴分量; 5. 4捷联惯性导航解算步骤

MEMS惯性导航系统的捷联惯性导航解算步骤分为姿态解算与速度、位置解算。[0024] (1)姿态解算

捷联惯性导航系统的姿态解算有欧拉角法、方向余弦法和四元数法。由于四元数法具 有可以全姿态工作、计算工作量小等特点,故本方法采用该方法进行姿态解算。四元数法解 算姿态主要有以下几个步骤:

1)载体相对导航坐标 2)系角速度的计算

f0Hb = mIb-^ll

其中为MEMS陀螺仪输出的理论估计值,fflf,可通过行进速度在导航坐标系中的投影、 地球自转角速度以及上个周期的姿态转移矩阵CJf求得。

[0025] 3)四元数微分方程的求解

四元数微分方程的离散化形式,即四元数迭代计算公式如下:

Figure CN102445200AD00111

上式中が0=豹+ft 1+¾)+¾¾¾规范化后的四元数,其中;|、〗、$为相互正交的単位矢

量,,为四元数算法计算的単位时间间隔

Figure CN102445200AD00112

,分

别为在一次姿态解算周期内对MEMS陀螺仪输出角速度的3次采样值,即采用3子样采样方 法补偿陀螺非定轴转动时角速度矢量积分产生的计算误差,MEMS陀螺仪采样周期为A。

[0026]

Figure CN102445200AD00113

上式中ロ表示向量的矩阵扩展,A#/=A#/+ii#/ + A#/。

[0027] 4)四元数规范化

姿态解算中计算误差的存在使得计算的变换四元数的范数不再等于1,即计 算的四元数失去规范性,因此对计算的四元数必须周期性地进行规范化处理。设 ‘^‘+ん^+‘,+‘^为直接由四元数微分方程计算得到的四元数,而设规范化后的四元 数为0 = ¾ + ¾?+¾;}+¾^,其中1、フ、|为相互正交的単位矢量,利用最小ニ乘判据可以求 得最优规范化的变换四元数。计算公式如下:

Figure CN102445200AD00114

5)由四元数计算姿态转移矩阵Ct

依据四元数表示的固定矢量之间的变换关系,可以获得四元数与方向余弦矩阵的关系为

Figure CN102445200AD00121

由姿态转移矩阵Cf提取姿态角

Figure CN102445200AD00122

其中& ;^、#分别为捷联惯导系统的俯仰角、横滚角以及航向角,Cii、c c ί3 、Cp es、〜c欲分别为姿态转移矩阵C=对应行列位置的各元素,即

Figure CN102445200AD00123

[0028] (2)速度、位置解算

捷联惯性导航速度解算中,由于加速度计固连在MEMS惯性测量组件上,它的输出是载体相对于惯性空间的比力在载体坐标系中的投影,因此需要把加速度计原始输出过姿态转移矩阵转换到导航坐标系中,记为/έ|,即

从而可以解算出载体在地理系中的速度,其微分方程为:

Figure CN102445200AD00124

式中/iSMEMS加速度计理论输出估计值在导航坐标系中的投影〗力地球自转角速度在导航坐标系中的投影力导航坐标系相对于地球坐标系的角速度在导航坐标系中的投影,可通过行进中的速度在导航坐标系中的投影求得。将上式移项并展开得:

Figure CN102445200AD00125

式中,//、/二//分别是冗在东向、北向和地向的投影分量,HK分别是东向、北向和地向的速度分量,Jl、i分别为当地的经度与纬度4为当地重力加速度。

[0029] 利用T^Ki0Fi并结合上个时刻载体的纬度、经度、高度与速度,求解当前时刻导航坐标系相对于惯性坐标系的角速度在导航坐标系中的投影¥以及当前时刻载体的纬度£、 经度Λ、高度A,完成整个MEMS捷联惯性导航的算法流程。

[0030] 5. 4惯性导航系统零速修正步骤

该步骤在微型导航计算机中进行,求解MEMS加速度计输出经步骤(2)误差建模与校正后的估计值的三轴矢量和,通过判断该值是否接近重力来检测人体足部是否处于着地时间段,并利用着地时间段MEMS IMU相对地面静止的特点进行间断式的零速修正,即根据惯性导航系统误差与惯性器件误差特性误差建立状态方程:

式中,误差状态量

Figure CN102445200AD00131

其中5〜、5&为水平速度误差沿北、东方向的分量,各、各、各为平台误差角在北、东、地方向的分量、^ 分别为加速度计的常值零偏在载体坐标系中X、y方向的分量;&、、&分别为陀螺零

位常值漂移在载体坐标系中χ、y> ζ方向的分量;状态转移矩阵

Figure CN102445200AD00132

其中

Figure CN102445200AD00133

为地球自转角速度在地向

Figure CN102445200AD00134

分别为惯性导航系统姿态转移矩阵¢^中的对应行列位置上的各元素,定义同上这为当地重力加速度片7 =[巧W2 W3 W4 W5],式中Wl、W2为等效北向、东向的加速度计输出白噪声分量,

Figure CN102445200AD00135

为等效北向、东向、地向的陀螺仪输出白噪声分量。以足部着地点MEMS惯性导航系统的水平速度输出作为观测量,建立系统的观测方程:

Figure CN102445200AD00136

式中,況4、5&分别为水平速度误差沿北、东方向的分量,I定义同上少为观测噪声矢量。运用最优滤波方法实时估计MEMS惯性导航系统的初始平台误差角,MEMS陀螺仪随机常值误差,以及MEMS加速度计随机常值误差,并以反馈校正的方式提高惯性导航系统的水平姿态精度与惯性器件精度。

[0031] 5. 5 MEMS惯性导航系统/磁强计/卫星导航系统/多普勒测速仪/气压高度计组合导航步骤

MEMS惯性导航系统/磁强计/卫星导航系统/多普勒测速仪/气压高度计组合导航步骤由以下步骤(1)、O)、⑶组成:

(1)构建MEMS惯性/卫星组合导航子系统I,将MEMS惯性导航系统与卫星导航系统构建组合导航子系统,根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程:

Figure CN102445200AD00137

式中:

Figure CN102445200AD00138

系统状态量,分别代表惯性导航系统的3维平台误差角(其中航向误差角已经磁强计修正)、3维速度误差、3维位置误差、陀螺的3轴随机常值和3轴一阶马尔可夫误差以及加速度计的3轴一阶马尔可夫误差,共18阶。

[0032]

Figure CN102445200AD00139

为系统的白噪声矢量;

Figure CN102445200AD00141

其中表示3阶单位矩阵,表示;阶的0矩阵(下同)F表示对应平台误差角、速度误差、位置误差9个基本导航参数误差的系数矩阵,其非零元孝力

Figure CN102445200AD00142
Figure CN102445200AD00151

其中Α为地球自转角速率,I为载体所在纬度,Re为地球赤道平面半径,Rm为地球

子午圈半径,I为地球卯酉圈半径,~、V2、%为载体北向、东向和天向速度,/V、厶、▲ 分别为北向、东向和天向的比力,巧和&分别为:

Figure CN102445200AD00152

其中、%、τ„分别为MEMS陀螺仪一阶马尔科夫过程误差的相关时间,Tms J5y ^Taz

分别为MEMS加速度计一阶马尔科夫过程误差的相关时间,以惯性导航系统与卫星导航系统所输出的位置、速度信息之间的差值为量测量建立量测方程,位置差值的观测方程分别为:

Figure CN102445200AD00153

式中:Z//)表示位置差值,

Figure CN102445200AD00154

为量测噪声,可视为白噪声,其方差分别为

[0033] 速度差值的观测方程为

Figure CN102445200AD00155

式中:

Figure CN102445200AD00156

为量测噪声,可视为

白噪声,其方差分别为

Figure CN102445200AD00157

[0034] 采用线性卡尔曼滤波方法实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;

(2)构建MEMS惯性/多普勒组合导航子系统II,将MEMS惯性导航系统与多普勒测速系统输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统,根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程,同公式01)。以惯性导航系统与多普勒测速系统所输出的速度信息之间的差值为量测量建立量测方程,同公式03)。采用线性卡尔曼滤波方法实时估计惯性导航系统误差与惯性器件的误差;(3)构建惯性/气压高度计组合导航子系统III,将MEMS惯性导航系统与气压高度计输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统,根据惯性导航系统误差与惯性器件误差特性建立状态方程,同公式01)。以惯性导航系统与气压高度计所输出的高度信息之间的差值为量测量建立量测方程,同公式0¾中的高度差值观测量以及对应的观测系数矩阵与观测噪声,采用最优滤波方法实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;

4)基于子系统I、II、III的构建联邦滤波器,利用组合导航子系统I、IIJII作为子滤波器,并以惯性导航系统与惯性器件误差特性建立主滤波器,通过全局滤波进一步提高惯性导航系统与惯性器件误差的估计精度,并通过闭环反馈校正方式提高惯性导航系统的位置、速度、姿态以及惯性器件精度。

Claims (2)

1. 一种微小型个人组合导航系统,其特征在于:该系统由安装在人体足部的分系统与安装在躯干部位的分系统构成,足部分系统包括MEMS IMU[1]、磁强计[2]与第一通讯模块 [3],其中磁强计[2]的方位轴与MEMS IMU的方位轴重合安装,其输出端并分别与第一通讯模块[3]相连接,躯干部位的分系统包括卫星导航接收机W]、多普勒测速仪[5]、气压高度计W]、第二通讯模块[7]以及微型导航计算机[8],其中卫星导航接收机W]、多普勒测速仪[5]、气压高度计[6]分别与微型导航计算机[8]相连接,微型导航计算机[8]与第二通讯模块[7]相连接,第二通讯模块[7]通过无线通讯的方式与第一通讯模块[3]连接并接收其发送的数据。
2. 一种基于微小型个人组合导航系统的导航定位方法,其特征在于:由采集MEMS IMU 信号、陀螺仪与加速度计的随机误差建模与校正、惯性导航系统初始对准、捷联惯性导航解算、惯性导航系统零速修正、MEMS惯性导航系统/卫星导航接收机/多普勒测速仪/磁强计/气压高度计组合导航五部分组成,导航定位过程中首先通过导航计算机采集MEMS IMU 中陀螺仪与加速度计信号,对陀螺仪与加速度计进行随机误差建模与校正、并采用校正后的数据完成惯性导航系统初始对准,在此基础上进行捷联惯性导航解算,并在足部着地时间段进行惯性导航系统零速修正,将经过修正的捷联惯性导航结果与卫星导航接收机、多普勒测速仪、磁强计、气压高度计完成多信息融合组合导航,具体步骤如下:(1)MEMS IMU信号采集步骤:采集MEMS IMU中三轴MEMS陀螺仪与三轴MEMS加速度计的输出信号,得到捷联惯性导航解算所需的角速度和比力,并将角速度和比力信号通过安装于足部与躯干的通讯模块传输给微型导航计算机;(2)MEMS惯性器件的随机误差的建模与误差校正步骤:在微型导航计算机中对步骤 (1)采集的MEMS陀螺仪与MEMS加速度计数据分别建立求和自回归滑动平均模型即ARIMA 模型,将MEMS陀螺仪与MEMS加速度计实际输出作为观测量,将MEMS陀螺仪与MEMS加速度计的理论输出作为状态量,建立基于ARIMA模型的卡尔曼滤波器,实时估计MEMS陀螺仪与 MEMS加速度计的理论输出,并将理论输出估计值作为初始对准步骤、捷联惯性导航步骤、零速修正步骤以及组合导航的数据源;(3)惯性导航系统初始对准步骤:该步骤在微型导航计算机中进行,微小型个人组合导航系统启动后在静态条件下,利用步骤(2)中MEMS加速度计的理论输出估计值,在微型导航计算机中通过水平自对准得到MEMSIMU的初始横滚角与俯仰角,并将磁强计的信号输出通过通讯模块传送至微型导航计算机以得到MEMS IMU的初始航向角;(4)捷联惯性导航解算步骤:该步骤在微型导航计算机中进行, 由姿态、速度、位置解算三步组成,惯导系统姿态解算首先利用公式= - ^计算机体相对导航坐标系的角速率其中为MEMS陀螺仪的理论输出估计值采用多普勒测速仪输出、地球自转角速度以及上个周期的姿态转移矩阵Cf求得,然后采用四元数微分方程求解姿态转移矩阵C^对应的四元数,并将得到的四元数规范化后生成姿态转移矩阵Cf,最后从Cf中提取横滚角y、俯仰角&航向角#,MEMS惯性导航系统的速度、位置解算首先将加速度计理论输出估计值通过Cf的转置矩阵从载体坐标系转换到导航坐标系,并通过解算惯性比力微分方程得到MEMS惯性导航系统的速度信息再将进行一次积分得到系统的位置信息;(5)惯性导航系统零速修正步骤:该步骤在微型导航计算机中进行,求解MEMS加速度计输出经步骤(2)误差建模与校正后的估计值的三轴矢量和,通过判断该值是否接近重力来检测人体足部是否处于着地时间段,并利用着地时间段MEMSIMU相对地面静止的特点进行间断式的零速修正,即建立惯性导航系统误差状态方程,以足部着地时间段MEMS惯性系统的水平速度输出为量测量建立量测方程,运用卡尔曼滤波器估计惯性导航系统的平台误差角‘、各、各,MEMS陀螺仪随机常值误差以及MEMS加速度计随机常值误差并以反馈校正的方式提高惯性导航系统的水平姿态精度与惯性器件精度;(6) MEMS惯性导航系统/卫星导航系统多普勒测速仪/磁强计/气压高度计组合导航步骤:该步骤在导航计算机中进行,1)构建MEMS惯性/卫星组合导航子系统即子系统I, 将MEMS惯性导航系统与卫星导航系统输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统, 根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程,以惯性导航系统与卫星导航系统所测量的位置、速度信息之间的差值为量测量建立量测方程,采用卡尔曼滤波实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;2)构建MEMS惯性/多普勒组合导航子系统即子系统II,将MEMS惯性导航系统与多普勒测速系统输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统,根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程,以惯性导航系统与多普勒测速系统所测量的速度信息之间的差值为量测量建立量测方程,采用卡尔曼滤波实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;3)构建惯性/气压高度计组合导航子系统III : 将MEMS惯性导航系统与气压高度计输出传送至微型导航计算机构建组合导航子系统,根据惯性导航系统误差方程与惯性器件误差特性建立状态方程,以惯性导航系统与气压高度计所测量的高度信息之间的差值为量测量建立量测方程,采用卡尔曼滤波实时估计惯性导航系统与惯性器件的误差;4)利用组合导航子系统I、II、III建立联邦滤波器,进一步估计惯性导航系统与惯性器件误差,从而提高惯性导航系统与惯性器件误差的估计精度,并通过闭环反馈校正提高惯性导航系统的位置、速度与姿态精度。
CN201110291899.3A 2011-09-30 2011-09-30 微小型个人组合导航系统及其导航定位方法 CN102445200B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110291899.3A CN102445200B (zh) 2011-09-30 2011-09-30 微小型个人组合导航系统及其导航定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110291899.3A CN102445200B (zh) 2011-09-30 2011-09-30 微小型个人组合导航系统及其导航定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102445200A true CN102445200A (zh) 2012-05-09
CN102445200B CN102445200B (zh) 2014-06-04

Family

ID=46007926

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201110291899.3A CN102445200B (zh) 2011-09-30 2011-09-30 微小型个人组合导航系统及其导航定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102445200B (zh)

Cited By (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103487822A (zh) * 2013-09-27 2014-01-01 南京理工大学 北斗/多普勒雷达/惯性自主式组合导航系统及其方法
CN103528598A (zh) * 2013-10-31 2014-01-22 四川九洲电器集团有限责任公司 一种飞机航迹模拟的方法
CN103616030A (zh) * 2013-11-15 2014-03-05 哈尔滨工程大学 基于捷联惯导解算和零速校正的自主导航系统定位方法
CN103644910A (zh) * 2013-11-22 2014-03-19 哈尔滨工程大学 基于分段rts平滑算法的个人自主导航系统定位方法
CN103744099A (zh) * 2013-11-20 2014-04-23 哈尔滨工程大学 一种基于等式约束卡尔曼滤波的单兵导航方法
CN103759730A (zh) * 2014-01-16 2014-04-30 南京师范大学 一种基于导航信息双向融合的行人与智能移动载体的协同导航系统及其导航方法
CN103776446A (zh) * 2013-10-29 2014-05-07 哈尔滨工程大学 一种基于双mems-imu的行人自主导航解算算法
CN103925926A (zh) * 2014-04-25 2014-07-16 哈尔滨工程大学 一种基于camera/mimu室内组合导航系统的四元数测量方法
CN103940425A (zh) * 2014-04-22 2014-07-23 北京信息科技大学 一种磁-惯性组合捷联测量方法
CN103954285A (zh) * 2014-05-13 2014-07-30 北京信息科技大学 一种室内自主三维空间定位信息融合方法
CN103968827A (zh) * 2014-04-09 2014-08-06 北京信息科技大学 一种可穿戴式人体步态检测的自主定位方法
CN104154916A (zh) * 2013-08-30 2014-11-19 北京航天发射技术研究所 一种基于激光陀螺捷联惯组的车载定位设备
CN104613963A (zh) * 2015-01-23 2015-05-13 南京师范大学 基于人体运动学模型的行人导航系统与导航定位方法
CN104713554A (zh) * 2015-02-01 2015-06-17 北京工业大学 一种基于mems惯性器件与安卓智能手机融合的室内定位方法
CN104833354A (zh) * 2015-05-25 2015-08-12 梁步阁 一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统及其实施方法
CN104977001A (zh) * 2014-04-02 2015-10-14 北京自动化控制设备研究所 一种应用于个人室内导航系统的相对导航方法
CN105517341A (zh) * 2014-09-26 2016-04-20 中国航空工业第六一八研究所 Mems导航系统电子线路新构型
CN105527642A (zh) * 2016-01-22 2016-04-27 北京日月九天科技有限公司 一种单星定位装置与方法
WO2016074153A1 (en) * 2014-11-11 2016-05-19 Intel Corporation Extended kalman filter based autonomous magnetometer calibration
CN105825518A (zh) * 2016-03-31 2016-08-03 西安电子科技大学 基于移动平台拍摄的序列图像快速三维重建方法
CN106403936A (zh) * 2015-07-30 2017-02-15 置富存储科技(深圳)有限公司 用于计算使用者控制运动板的移动轨迹系统
CN106595653A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 南京航空航天大学 一种穿戴式行人自主导航系统及其导航方法
CN106851539A (zh) * 2017-02-03 2017-06-13 上海雅丰信息科技有限公司 基于蓝牙和惯导的融合室内定位方法
CN107192404A (zh) * 2017-05-26 2017-09-22 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种多星等机械结构及具有该结构的星模拟器
CN107238384A (zh) * 2017-05-26 2017-10-10 高武保 一种基于多模式协同的军民两用智能导航系统
CN109001829A (zh) * 2018-07-12 2018-12-14 中国人民解放军国防科技大学 一种捷联式水下动态重力测量仪
CN109883429A (zh) * 2019-04-15 2019-06-14 山东建筑大学 基于隐马尔科夫模型的零速检测方法以及室内行人惯性导航系统
WO2019184830A1 (zh) * 2018-03-30 2019-10-03 北京凌宇智控科技有限公司 一种免标定的定位方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050197769A1 (en) * 2004-03-02 2005-09-08 Honeywell International Inc. Personal navigation using terrain-correlation and/or signal-of-opportunity information
CN101204072A (zh) * 2005-06-21 2008-06-18 L·凯茨 可佩戴的电子设备的系统和方法
CN101403620A (zh) * 2008-09-10 2009-04-08 深圳市同洲电子股份有限公司 导航装置及方法
CN101867868A (zh) * 2010-03-26 2010-10-20 东南大学 一种组合导航装置和实施方法
CN101907467A (zh) * 2010-08-06 2010-12-08 浙江大学 基于运动量测信息的个人定位方法及装置
CN201757651U (zh) * 2010-08-06 2011-03-09 浙江大学 一种嵌入式个人定位装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050197769A1 (en) * 2004-03-02 2005-09-08 Honeywell International Inc. Personal navigation using terrain-correlation and/or signal-of-opportunity information
CN101204072A (zh) * 2005-06-21 2008-06-18 L·凯茨 可佩戴的电子设备的系统和方法
CN101403620A (zh) * 2008-09-10 2009-04-08 深圳市同洲电子股份有限公司 导航装置及方法
CN101867868A (zh) * 2010-03-26 2010-10-20 东南大学 一种组合导航装置和实施方法
CN101907467A (zh) * 2010-08-06 2010-12-08 浙江大学 基于运动量测信息的个人定位方法及装置
CN201757651U (zh) * 2010-08-06 2011-03-09 浙江大学 一种嵌入式个人定位装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DOROTA A.GREJNER-BRZEZINSKA 等: "《Multi-sensor Personal Navigator Supported By Human Motion Dynamies Model》", 《3RD IAG/12TH FIG SYMPOSIUM,BADEN 2006》, 24 May 2006 (2006-05-24) *
JAY ESFANDYARI 等: "《用于先进移动装置的MEMS传感器》", 《电子与电脑》, no. 8, 30 August 2011 (2011-08-30) *
张金亮 等: "《基于MEMS惯性技术的鞋式个人导航系统》", 《中国惯性技术学报》, vol. 19, no. 3, 30 June 2011 (2011-06-30) *
顾睿风 等: "《微型惯性测量组合数据采集系统》", 《自动化仪表》, vol. 32, no. 2, 27 February 2011 (2011-02-27) *

Cited By (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104154916B (zh) * 2013-08-30 2018-11-30 北京航天发射技术研究所 一种基于激光陀螺捷联惯组的车载定位设备
CN104154916A (zh) * 2013-08-30 2014-11-19 北京航天发射技术研究所 一种基于激光陀螺捷联惯组的车载定位设备
CN103487822A (zh) * 2013-09-27 2014-01-01 南京理工大学 北斗/多普勒雷达/惯性自主式组合导航系统及其方法
CN103776446A (zh) * 2013-10-29 2014-05-07 哈尔滨工程大学 一种基于双mems-imu的行人自主导航解算算法
CN103776446B (zh) * 2013-10-29 2017-01-04 哈尔滨工程大学 一种基于双mems-imu的行人自主导航解算算法
CN103528598B (zh) * 2013-10-31 2016-01-06 四川九洲电器集团有限责任公司 一种飞机航迹模拟的方法
CN103528598A (zh) * 2013-10-31 2014-01-22 四川九洲电器集团有限责任公司 一种飞机航迹模拟的方法
CN103616030A (zh) * 2013-11-15 2014-03-05 哈尔滨工程大学 基于捷联惯导解算和零速校正的自主导航系统定位方法
CN103744099A (zh) * 2013-11-20 2014-04-23 哈尔滨工程大学 一种基于等式约束卡尔曼滤波的单兵导航方法
CN103644910A (zh) * 2013-11-22 2014-03-19 哈尔滨工程大学 基于分段rts平滑算法的个人自主导航系统定位方法
CN103759730B (zh) * 2014-01-16 2016-06-29 南京师范大学 一种基于导航信息双向融合的行人与智能移动载体的协同导航系统及其导航方法
CN103759730A (zh) * 2014-01-16 2014-04-30 南京师范大学 一种基于导航信息双向融合的行人与智能移动载体的协同导航系统及其导航方法
CN104977001A (zh) * 2014-04-02 2015-10-14 北京自动化控制设备研究所 一种应用于个人室内导航系统的相对导航方法
CN103968827A (zh) * 2014-04-09 2014-08-06 北京信息科技大学 一种可穿戴式人体步态检测的自主定位方法
CN103940425A (zh) * 2014-04-22 2014-07-23 北京信息科技大学 一种磁-惯性组合捷联测量方法
CN103940425B (zh) * 2014-04-22 2017-03-01 北京信息科技大学 一种磁‑惯性组合捷联测量方法
CN103925926A (zh) * 2014-04-25 2014-07-16 哈尔滨工程大学 一种基于camera/mimu室内组合导航系统的四元数测量方法
CN103925926B (zh) * 2014-04-25 2016-08-24 哈尔滨工程大学 一种基于camera/mimu室内组合导航系统的四元数测量方法
CN103954285A (zh) * 2014-05-13 2014-07-30 北京信息科技大学 一种室内自主三维空间定位信息融合方法
CN105517341A (zh) * 2014-09-26 2016-04-20 中国航空工业第六一八研究所 Mems导航系统电子线路新构型
CN105517341B (zh) * 2014-09-26 2018-07-06 中国航空工业第六一八研究所 Mems导航系统电子线路构型
WO2016074153A1 (en) * 2014-11-11 2016-05-19 Intel Corporation Extended kalman filter based autonomous magnetometer calibration
CN107003144A (zh) * 2014-11-11 2017-08-01 英特尔公司 基于扩展卡尔曼滤波器的自动磁强计校准
CN104613963A (zh) * 2015-01-23 2015-05-13 南京师范大学 基于人体运动学模型的行人导航系统与导航定位方法
CN104613963B (zh) * 2015-01-23 2017-10-10 南京师范大学 基于人体运动学模型的行人导航系统与导航定位方法
CN104713554B (zh) * 2015-02-01 2017-12-22 北京工业大学 一种基于mems惯性器件与安卓智能手机融合的室内定位方法
CN104713554A (zh) * 2015-02-01 2015-06-17 北京工业大学 一种基于mems惯性器件与安卓智能手机融合的室内定位方法
CN104833354A (zh) * 2015-05-25 2015-08-12 梁步阁 一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统及其实施方法
CN106403936A (zh) * 2015-07-30 2017-02-15 置富存储科技(深圳)有限公司 用于计算使用者控制运动板的移动轨迹系统
CN105527642B (zh) * 2016-01-22 2018-03-30 北京日月九天科技有限公司 一种单星定位装置与方法
CN105527642A (zh) * 2016-01-22 2016-04-27 北京日月九天科技有限公司 一种单星定位装置与方法
CN105825518B (zh) * 2016-03-31 2019-03-01 西安电子科技大学 基于移动平台拍摄的序列图像快速三维重建方法
CN105825518A (zh) * 2016-03-31 2016-08-03 西安电子科技大学 基于移动平台拍摄的序列图像快速三维重建方法
CN106595653A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 南京航空航天大学 一种穿戴式行人自主导航系统及其导航方法
CN106851539A (zh) * 2017-02-03 2017-06-13 上海雅丰信息科技有限公司 基于蓝牙和惯导的融合室内定位方法
CN106851539B (zh) * 2017-02-03 2020-05-22 上海雅丰信息科技有限公司 基于蓝牙和惯导的融合室内定位方法
CN107192404A (zh) * 2017-05-26 2017-09-22 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种多星等机械结构及具有该结构的星模拟器
CN107238384A (zh) * 2017-05-26 2017-10-10 高武保 一种基于多模式协同的军民两用智能导航系统
WO2019184830A1 (zh) * 2018-03-30 2019-10-03 北京凌宇智控科技有限公司 一种免标定的定位方法及系统
CN109001829A (zh) * 2018-07-12 2018-12-14 中国人民解放军国防科技大学 一种捷联式水下动态重力测量仪
CN109883429A (zh) * 2019-04-15 2019-06-14 山东建筑大学 基于隐马尔科夫模型的零速检测方法以及室内行人惯性导航系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN102445200B (zh) 2014-06-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103776451B (zh) 一种基于mems的高精度三维姿态惯性测量系统以及测量方法
Fourati Heterogeneous data fusion algorithm for pedestrian navigation via foot-mounted inertial measurement unit and complementary filter
US9541392B2 (en) Surveying system and method
CN104061934B (zh) 基于惯性传感器的行人室内位置跟踪方法
CN103968827B (zh) 一种可穿戴式人体步态检测的自主定位方法
Zhuang et al. Tightly-coupled integration of WiFi and MEMS sensors on handheld devices for indoor pedestrian navigation
Huang et al. Synergism of INS and PDR in self-contained pedestrian tracking with a miniature sensor module
CN104713554B (zh) 一种基于mems惯性器件与安卓智能手机融合的室内定位方法
Schall et al. Global pose estimation using multi-sensor fusion for outdoor augmented reality
EP2740256B1 (en) Moving direction determination with noisy signals from inertial navigation systems on mobile devices
Georgy et al. Modeling the stochastic drift of a MEMS-based gyroscope in gyro/odometer/GPS integrated navigation
Yang Tightly coupled MEMS INS/GPS integration with INS aided receiver tracking loops
CN102980577B (zh) 一种微型捷联航姿系统及其工作方法
CN101319902B (zh) 一种低成本组合式定位定向装置及组合定位方法
CN101726295B (zh) 考虑加速度补偿和基于无迹卡尔曼滤波的惯性位姿跟踪方法
Pang et al. Evaluation of a low-cost MEMS accelerometer for distance measurement
CN201266089Y (zh) Ins/gps组合导航系统
CN101413800B (zh) 导航/稳瞄一体化系统的导航、稳瞄方法
CN104406586B (zh) 基于惯性传感器的行人导航装置和方法
US6459990B1 (en) Self-contained positioning method and system thereof for water and land vehicles
CN101514900B (zh) 一种单轴旋转的捷联惯导系统初始对准方法
EP1478903B1 (en) Device for use with a portable inertial navigation system (pins) and method for processing pins signals
CN104898681B (zh) 一种采用三阶近似毕卡四元数的四旋翼飞行器姿态获取方法
Zihajehzadeh et al. A cascaded Kalman filter-based GPS/MEMS-IMU integration for sports applications
US8311757B2 (en) Miniaturized smart self-calibration electronic pointing method and system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
C06 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C10 Entry into substantive examination
GR01 Patent grant
C14 Grant of patent or utility model
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20120509

Assignee: Changshu Hengji Technology Co., Ltd.

Assignor: Nanjing University of Science and Technology

Contract record no.: 2015320010043

Denomination of invention: Microminiature personal combined navigation system as well as navigating and positioning method thereof

Granted publication date: 20140604

License type: Exclusive License

Record date: 20150423

LICC Enforcement, change and cancellation of record of contracts on the licence for exploitation of a patent or utility model