【摘 要】
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针对目前不同的可穿戴式行人导航的捷联惯导装置需要不同的PDR(PedestrianDead Reckoning)参数,并且非最优值参数影响定位精度的问题,提出一种12维零速状态更新智能算法:通过
【机 构】
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北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471046);北京市教委市属高校创新能力提升计划(TJSHG201510772017);高动态导航技术北京市重点实验室开放课题
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针对目前不同的可穿戴式行人导航的捷联惯导装置需要不同的PDR(PedestrianDead Reckoning)参数,并且非最优值参数影响定位精度的问题,提出一种12维零速状态更新智能算法:通过引入三维速度、姿态、位置、磁力计误差作为系统观测量,并将支持向量机与卡尔曼滤波器构成智能估计器估计系统状态误差,从而提升系统精度。利用自研的IMU(Inertial Measurement Unit)传感器进行实验验证,结果证明该方法有效观测系统状态,最优估计系统误差,提升了系统的精度:水平和空间误差平均缩减40%和45%,对行人导航技术的研究具有实际应用价值。
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