基于惯性元件与磁罗盘信息融合的步行者定位系统

摘要

本论文为解决目前广泛使用的基于卫星的GPS定位系统中存在的易被遮挡的缺点，研究一种新的定位系统，该系统适用于对复杂遮挡环境下的步行者进行导航，可广泛应用于卫星信号被严重遮挡的室内、偏僻室外等场景。基于惯性传导的步行者定位系统，具有不受环境约束、使用灵活等优点，在娱乐场所、应急救灾等领域都有重要的应用价值。
　　本论文首先基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器，使用I2C总线完成六轴姿态传感器MPU6050以及磁感应强度传感器HMC5883数据采集，同时通过传感器输出信号的初始校正、低通滤波、六位置法标定以及卡尔曼滤波等进行传感器信号预处理并完成实验平台搭建。基于该实验平台，论文基于对现有的步行者步长模型、姿态更新、航向估算方法以及位置推算算法的理论推导与实验验证，确定出适合本项目的应用模型，并进行大量的实验验证从而进行参数修定。对于步行者运动航向的估算，本论文提出基于陀螺仪和电子罗盘的航向融合算法，实验结果表明该算法可以提高定位的精度与稳定性。
　　本论文目前搭建的实验平台及算法只适用于二维空间内，暂时未考虑上楼下楼等运动。进一步基于高度计研究完成三维空间导航及与GPS相结合以拓展项目的应用场景是本论文未来的发展方向。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 基于基础设施的定位技术

1．2．2 基于自身传感器定位技术

1．3 论文结构与主要工作

第2章 步行者定位系统与MEMS信号处理

2．1 系统整体设计方案

2．2 芯片与传感器介绍

2．2．1 MPU6050

2．2．2 HMC5883

2．3 MEMS导航的基本原理

2．4 坐标系定义与坐标转换

2．5 传感器信号的预处理

2．5．1 MEMS的误差概述

2．5．2 MEMS的误差模型

2．5．3 加速度计误差模型

2．5．4 陀螺仪的误差模型

2．6 本章小结

第3章 步行者步数检测与步长确定

3．1 MEMS加速度计的标定

3．2 基于加速度的计步方法

3．3 步频步长模型的建立

3．4 步行者步数测定算法

3．4．1 巴特沃斯低通滤波器

3．4．2 加速度能量一次过滤

3．4．3 加速度能量二次过滤

3．4．4 加速度数据的过滤

3．4．5 加速度数据的整合

3．4．6 步长模型实验测定

3．5 本章小结

第4章 步行者航向角的确定算法

4．1 姿态更新算法

4．1．1 欧拉角法

4．1．2 方向余弦法

4．2 陀螺仪航向解算

4．3 电子罗盘航向解算

4．4 电子罗盘误差校正

4．5 本章小结

第5章 步行者导航算法与实验验证

5．1 卡尔曼滤波融合算法

5．2 步行者航向角实验结果

5．3 步行者定位的实验结果

5．4 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 工作总结

6．2 工作展望

参考文献

致谢