为了降低行人航位推算(Pedestrian dead reckoning,PDR)算法在进行井下人员定位时产生的累积误差,提出了一种基于PDR算法与伪平面技术的井下人员定位方法。首先,采用惯性导航传感器获取井下人员的步态信息,通过线性步长估计模型和四元...为了降低行人航位推算(Pedestrian dead reckoning,PDR)算法在进行井下人员定位时产生的累积误差,提出了一种基于PDR算法与伪平面技术的井下人员定位方法。首先,采用惯性导航传感器获取井下人员的步态信息,通过线性步长估计模型和四元数法实现步长估计和方向估计,利用PDR算法推算人员的位置;其次,使用井下人员活动区域以及预设的标记点构建伪平面,并将井下人员位置映射到伪平面坐标上,为降低PDR算法的累积误差做准备;最后,采用SVM进行井下人员活动检测,通过转弯活动判断其是否处于特殊标记点,将PDR解算的位置与伪平面内已知转弯位置标记点进行相关性分析,完成伪平面信息与工人位置的匹配,校准并更新PDR位置,降低累积误差。结果表明:井下工人在完成单个转弯活动过程中,传统PDR算法解算位置平均误差为0.98 m,而进行伪平面修正后平均误差降低到0.31 m;在完成区域性多活动过程中,采用伪平面技术修正后的PDR平均定位误差从1.08 m降低到0.38 m。因此,所提出的井下人员定位方法有效提高了PDR算法的定位精度。展开更多
激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)在室内定位中具有抗干扰能力强,速度、角和距离分辨率高等优点,但在定位过程中其精度易受环境因素干扰影响。提出了一种LiDAR和行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)融合的室内定...激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)在室内定位中具有抗干扰能力强,速度、角和距离分辨率高等优点,但在定位过程中其精度易受环境因素干扰影响。提出了一种LiDAR和行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)融合的室内定位方法,以扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)为基础,通过对LiDAR的位移增量、角度观测值以及PDR的位姿信息等量测值进行解算,令二者互补融合,有效抑制非视距影响和误差累积的问题,并对单一类组合算法和融合类组合算法的定位精度进行对比分析。实验结果表明:当室内人员为行走状态时,LiDAR和PDR融合定位算法较单一定位方法在精度和稳定性方面均有效提高,PDR定位误差为0.98 m,LiDAR定位误差为0.6 m,EKF融合后定位误差下降到0.32 m。展开更多
近年来,基于智能手机的行人航位推算技术(pedestrian dead reckoning,PDR)、Wi-Fi以及多种融合室内定位技术得到了较快发展;与此同时,其存在对定位环境要求较高、定位结果偏差较大等缺点。为解决这一问题,在传统PDR基础上提出了一种结...近年来,基于智能手机的行人航位推算技术(pedestrian dead reckoning,PDR)、Wi-Fi以及多种融合室内定位技术得到了较快发展;与此同时,其存在对定位环境要求较高、定位结果偏差较大等缺点。为解决这一问题,在传统PDR基础上提出了一种结合地标库匹配的改进室内定位方法——地标辅助PDR定位算法(landmark-aided PDR algorithm,La PDR)。首先,将在传感器实时数据上识别出的特定地理位置(如墙、门、拐角、Wi-Fi接入点等)当作地标;然后,针对实验环境建立相应的地标库,目的是纠正传统PDR定位算法由于传感器安装精度较低及定位时间过长而产生的漂移。实验结果表明与传统PDR相比,地标辅助PDR定位精度明显提高,系统定位误差基本控制在1. 5 m以内。展开更多
