發(fā)布時(shí)間：2020-03-30 22:51

【摘要】：基于位置的服務(wù)(Localization Based Service,簡(jiǎn)稱(chēng)LBS)在人們的生活中扮演著重要的角色。智能手機(jī)用戶(hù)可以通過(guò)全球衛(wèi)星定位導(dǎo)航系統(tǒng)輕松獲取位置信息,但是這種定位系統(tǒng)依賴(lài)于衛(wèi)星的輔助。在室內(nèi)環(huán)境中,衛(wèi)星定位系統(tǒng)會(huì)因?yàn)槭艿叫盘?hào)阻塞的影響而定位失敗。自主式行人定位技術(shù)能夠不依賴(lài)于外部輔助設(shè)備而實(shí)現(xiàn)定位功能,具有巨大的研究?jī)r(jià)值。本文研究了基于智能手機(jī)的自主式行人定位算法,在行人航跡推算(Pedestrian Dead Reckoning,簡(jiǎn)稱(chēng)PDR)算法框架下進(jìn)行了定位算法的研究和改進(jìn)。主要研究?jī)?nèi)容包括以下三個(gè)方面:(1)研究了行人航跡推算算法,對(duì)其中的子算法進(jìn)行改進(jìn)。分析行人行走過(guò)程中的步態(tài)特征,提取關(guān)鍵步態(tài)事件作為跨步檢測(cè)條件,提升跨步檢測(cè)算法的性能。改進(jìn)基于梯度下降法的傳感器數(shù)據(jù)融合算法,限制性融合磁力計(jì)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了航向漂移抑制,避免了磁場(chǎng)干擾帶來(lái)的濾波發(fā)散。使用極大似然估計(jì)法進(jìn)行跨步長(zhǎng)模型參數(shù)估計(jì),提出了一種跨步長(zhǎng)估計(jì)模型。(2)在行人航跡推算的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)基于粒子濾波的室內(nèi)地圖匹配,有效解決了行人定位跟蹤軌跡穿墻問(wèn)題,提升了行人定位精度,優(yōu)化了定位軌跡,使得濾波后的軌跡更加符合真實(shí)情況。(3)進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,驗(yàn)證跨步檢測(cè)算法、航向估計(jì)算法、跨步長(zhǎng)估計(jì)算法等算法的性能。分別在室外體育場(chǎng)和室內(nèi)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn),給出定位結(jié)果的量化指標(biāo),分析了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。為了驗(yàn)證本文算法的有效性和精確性,分別在室內(nèi)外環(huán)境進(jìn)行了實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)。在室外體育場(chǎng),兩種行走軌跡的相對(duì)定位誤差分別為0.30%和0.41%。在室內(nèi)環(huán)境中,三種行走軌跡實(shí)驗(yàn)的平均相對(duì)位置誤差分別為1.62%、1.00%和0.92%。經(jīng)過(guò)基于粒子濾波的地圖匹配后,定位結(jié)果的相對(duì)位置誤差從1.60%分別降低到了0.45%和0.51%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法具有較高的定位精度。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.53;TP212;TP301.6

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本文編號(hào)：2608163