基于多传感器融合的单人定位导航器和定位导航方法

摘要

本发明公开了一种基于多传感器融合的单人定位导航器和定位导航方法，单人定位导航器包括全球卫星定位系统、气压计、三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴地磁传感器，陀螺仪得到的姿态角信息、加速度计得到的位置信息、地磁传感器提供的人体航向信息、气压计提供的高度信息、加速度计计算出的步频信息以及全球卫星定位系统提供的位置速度信息共同输入卡尔曼滤波器，利用卡尔曼滤波算法进行多信息融合，以输出定位导航参数。即使全球卫星定位系统由于遮挡和电磁干扰等因素而不能稳定接受信息，本发明也可有效定位导航，适用于各种环境，如室内和隧道内。本发明能够降低随时间积累的定位误差，实现个人精确3D定位。

说明书

技术领域

本发明涉及惯性导航和组合导航，尤其是一种基于多传感器融合的单人定位导航器和定位导航方法，属于惯性系统技术领域。

背景技术

目前，微机械(MEMS)技术已经相当成熟，在军民各个领域都有着广泛的应用，在惯性领域亦是如此。MEMS陀螺仪和MEMS加速度计凭借其体积小、功耗低、重量轻和成本低等特点，在航模、无人机、照相机和手机等领域，有着广泛的应用。另外，卫星导航系统，地磁传感器和气压计等传感器，也被广泛运用于汽车导航、飞行控制等场合。

个人导航系统，即PNS（Personal/PedestrianNavigationSystem）主要用于跟踪定位行走人员的实时位置，并通过无线通讯传输给监控单元，实时监测人员位置变化和运动状态，有效地提高军事作战人员、抢险搜救人员的快速反应能力以及保障行人的交通安全。个人导航系统具有重量轻、体积小、价格相对低廉、便携性好等特点，在反恐，消防安全等领域有着广泛的需求和应用前景。

惯性导航系统，经过几十年的发展，技术已经非常成熟，在飞机、舰船、车辆和导弹等载体上有着广泛应用。但是，由于体积、重量和成本的限制，未能用于单人定位导航领域。全球卫星定位系统(GNSS)的出现，解决了传统惯性导航系统体积、重量和成本等问题，让单人定位导航成为了可能。但是，由于遮挡和电磁干扰等因素，不能实现室内定位和完全自主导航等功能。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种基于多传感器融合的单人定位导航器和定位导航方法，本发明可以实现个人在各种环境下的精确定位。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

基于多传感器融合的单人定位导航器，其特征在于：包括全球卫星定位系统、用于测量高度的气压计、三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴地磁传感器，三轴陀螺仪和三轴加速度计组成微机械惯性导航单元，陀螺仪得到的姿态角信息、加速度计得到的位置信息、地磁传感器提供的人体航向信息、气压计提供的高度信息、加速度计计算出的步频信息以及全球卫星定位系统提供的位置速度信息共同输入卡尔曼滤波器，利用卡尔曼滤波算法进行多信息融合，卡尔曼滤波器用于输出定位导航参数。

所述卡尔曼滤波器输出的定位导航参数反馈给微机械惯性导航单元，以对微机械惯性导航单元的输出进行修正，从而降低随时间积累的定位误差。

基于多传感器融合的单人定位导航方法，本单人定位导航方法采用前述的基于多传感器融合的单人定位导航器，具体根据全球卫星定位系统信息有无分别处理，

当全球卫星定位系统信息有效的情况下，本方法利用微机械惯性导航单元信息、地磁传感器信息和全球卫星定位系统信息，通过卡尔曼滤波算法，形成组合导航系统，实时输出位置、速度、姿态和方位信息，比对系统和器件的各项误差进行估计和补偿；

当全球卫星定位系统信号受到遮挡或干扰，不能提供人体位置和速度信息的时候，本方法采用微机械惯性导航单元信息与地磁传感器信息、气压计信息和加速度计获得的计步信息进行卡尔曼滤波计算，实时输出人体位置、速度、姿态和方位信息。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、由于本发明为组合导航系统，即使全球卫星定位系统由于遮挡和电磁干扰等因素而不能稳定接受信息，也可有效定位导航，适用于各种环境，如室内和隧道内。

2、采用卡尔曼滤波器进行多传感器数据融合，通过步态检测算法修正MEMS惯性导航系统，从而降低随时间积累的定位误差，实现个人精确3D定位。

3、采用MEMS陀螺仪和加速度计，单人定位导航器具有体积小，重量轻，功耗低和成本低等特点。

附图说明

图1-本发明系统结构图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式对本发明进行详细描述。

参见图1，从图上可以看出，本发明基于多传感器融合的单人定位导航器，包括全球卫星定位系统、用于测量高度的气压计、三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴地磁传感器，三轴陀螺仪和三轴加速度计组成微机械惯性导航单元，陀螺仪得到的姿态角信息、加速度计得到的位置信息、地磁传感器提供的人体航向信息、气压计提供的高度信息、加速度计计算出的步频信息以及全球卫星定位系统提供的位置速度信息共同输入卡尔曼滤波器，利用卡尔曼滤波算法进行多信息融合，卡尔曼滤波器用于输出定位导航参数。

系统工作原理如图1所示，将三轴陀螺仪输出角速率信号进行积分，得到系统姿态矩阵信息(包括方位角和姿态角信息)。根据姿态矩阵，将加速度计测量的比力信息投影积分，得到系统速度。将速度进行再次积分，获得系统的位置信息。通过该惯性导航计算，获得系统姿态、速度和位置等信息。再结合气压计获得的高度信息，地磁传感器信息，计步信息和GNSS信息，进行卡尔曼滤波，从而获得最优的姿态、速度和位置等参数。

所述卡尔曼滤波器输出的定位导航参数反馈给微机械惯性导航单元，以对微机械惯性导航单元的输出进行修正，从而降低随时间积累的定位误差。

基于多传感器融合的单人定位导航方法，采用前述基于多传感器融合的单人定位导航器，具体根据全球卫星定位系统信息有无分别处理，

当全球卫星定位系统信息有效的情况下，本方法利用微机械惯性导航单元信息、地磁传感器信息和全球卫星定位系统信息，通过卡尔曼滤波算法，形成组合导航系统。其中，气压计输出系统高度，对惯性积分的高度进行观测修正；利用加速度计信息计算得到计步信息，再结合内置的步长信息对惯性积分的速度进行观测修正；利用三轴地磁传感器信息和系统姿态信息计算方位角信息，对惯性积分的方位角进行观测修正。通过这些观测信息，通过卡尔曼滤波算法，可得到陀螺仪误差、加速度计误差、方位角误差、水平姿态角误、速度误差和位置误差的最优估计。通过估计出的误差，对陀螺仪、加速度计输出和惯性积分得到方位角、姿态角、速度和位置进行补偿修正，最终获得最优的位置、速度、姿态和方位信息。

当全球卫星定位系统信号受到遮挡或干扰，不能提供人体位置和速度信息的时候，本方法采用微机械惯性导航单元信息与地磁传感器信息、气压计信息和加速度计获得的计步信息进行卡尔曼滤波计算，实时输出人体位置、速度、姿态和方位信息。

由于MEMS惯性器件的精度低，利用经典的惯性导航原理无法实现系统自主导航工作，因此，本发明单人定位导航器集成了三轴陀螺仪，三轴加速度计，三轴地磁传感器，气压计和GNSS等多个传感器。三轴陀螺仪和三轴加速度计组成的惯性测量单元(IMU)，它是系统惯性导航解算的基础。它与地磁传感器提供的人体航向信息，气压高度计提供的气压高度信息，加速度计计算出的步频信息以及GNSS提供的位置速度等信息，利用卡尔曼滤波技术进行有效融合，最终获得最优的系统导航参数。工作原理如图1所示。

单人定位导航器设计有两种工作状态，有GNSS信息工作状态和无GNSS信息工作状态。在GNSS信息有效的情况下，系统利用MEMSIMU（微机械惯性导航单元）信息，地磁传感器信息和GNSS信息，通过卡尔曼滤波算法，形成组合导航系统，实时的输出位置，速度，姿态和方位等信息，比对系统和器件的各项误差进行估计和补偿。当人体进入大楼或地下通道时，GNSS信号受到遮挡或干扰，不能提供人体位置和速度信息的时候，系统采用MEMSIMU信息与地磁传感器信息，气压计信息和计步信息进行卡尔曼滤波计算，并实时的输出高精度的人体位置，速度、姿态和方位等导航信息。

本发明提出的上述基于MEMS惯性测量组件（三轴加速度计和三轴陀螺仪）、GNSS、三轴地磁传感器以及气压计的单人定位导航器佩戴在人体腰部，通过步态检测算法修正MEMS惯性导航系统，从而降低随时间积累的定位误差，并利用磁传感器得到航向以及高度计得到的高度，采用卡尔曼滤波器进行数据融合，从而实现个人精确3D定位。

本发明的上述实施例仅仅是为说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其他不同形式的变化和变动。这里无法对所有的实施方式予以穷举。凡是属于本发明的技术方案所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。