基于测距信息的行人惯性定位方法

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作者 刘宇 刘小玮 +3 位作者 陈燕苹 黄江峰 邹梦强 彭慧 《压电与声光》 北大核心 2025年第2期368-375,共8页

行人惯性导航系统在解算过程中随时间产生累积误差,使定位结果发散,而使用传统的广义似然比检测(GLRT)的零速修正算法不能抑制定位误差的发散,因此提出了以低成本、高精度检测为目标,设计一种基于对地的超声波测距传感器辅助GLRT零速修... 行人惯性导航系统在解算过程中随时间产生累积误差,使定位结果发散,而使用传统的广义似然比检测(GLRT)的零速修正算法不能抑制定位误差的发散,因此提出了以低成本、高精度检测为目标,设计一种基于对地的超声波测距传感器辅助GLRT零速修正的方法(简称:UA-GLRT)。以标准篮球场为实验场地,利用5次独立重复性实验,将所设计的UA-GLRT算法与GLRT算法的有效性进行对比,且通过位置误差和闭环误差对两种零速检测算法进行评估。实验结果表明,UA-GLRT算法相比于GLRT算法,其终点与起点之间的位置误差平均值由1.02 m降至0.43 m,闭环误差平均值由1.19%D降至0.5%D。 展开更多

关键词 惯性导航 零速更新 卡尔曼滤波 超声波传感器 足绑式惯性测量单元

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基于AEKF和Mahony滤波融合的姿态解算方法

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作者 吴英 张燚鑫 +2 位作者 彭慧 宋睿敏 刘宇 《压电与声光》 北大核心 2025年第3期500-507,共8页

为了解决低成本惯性测量单元数据精度受限、噪声大和漂移严重的问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与Mahony滤波融合的姿态解算方法。该方法通过Mahony滤波实时估算姿态,利用AEKF动态调整过程噪声和量测噪声,优化姿态估算结果。... 为了解决低成本惯性测量单元数据精度受限、噪声大和漂移严重的问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与Mahony滤波融合的姿态解算方法。该方法通过Mahony滤波实时估算姿态,利用AEKF动态调整过程噪声和量测噪声,优化姿态估算结果。通过静态实验、姿态精度实验和实际场景实验验证了算法的有效性。实验结果表明,融合算法在俯仰角、横滚角和航向角的精度上优于基于EKF和Mahony滤波融合算法,实际场景闭环误差减少了52.8%。该方法能有效抑制噪声和漂移,提高姿态解算精度,为复杂环境下的高精度姿态解算提供了可靠的解决方案。 展开更多

关键词 惯性测量单元 惯性导航系统 自适应扩展卡尔曼滤波 互补滤波 姿态解算

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基于RTK辅助的行人模态识别

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作者 谢新桥 欧毅 +3 位作者 刘宇 彭慧 宋睿敏 黄江峰 《压电与声光》 北大核心 2025年第4期769-775,共7页

针对复杂运动下惯性传感器在模态识别中存在特征区分度不足的问题,提出了一种基于实时动态定位(RTK)辅助的行人模态识别方法。通过采集惯性传感器在不同运动模态下的数据并提取时域特征作为模态识别特征量,结合RTK输出的速度与高度信息... 针对复杂运动下惯性传感器在模态识别中存在特征区分度不足的问题,提出了一种基于实时动态定位(RTK)辅助的行人模态识别方法。通过采集惯性传感器在不同运动模态下的数据并提取时域特征作为模态识别特征量,结合RTK输出的速度与高度信息作为特征补充,引入动态约束机制,进一步增强特征区分能力,采用动态时间规整(DTW)算法实现不同运动模态的匹配与识别。实验结果表明,该方法在屈身、蹲伏等复杂模态的识别率较单一惯性传感器提升5.9%,适用于复杂运动中的模态识别。 展开更多

关键词 惯性传感器 模态识别 时域特征 RTK辅助 动态时间规整

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陀螺阵列自适应加权数据融合算法

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作者 彭慧 黄俊 +2 位作者 黄江峰 刘宇 林非凡 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第3期213-218,228,共7页

微机电系统(MEMS)陀螺阵列信息融合可以提高测量精度。为提升融合数据精度,提出了一种基于自适应加权的冗余陀螺数据融合算法。首先采用箱线图算法识别并剔除传感器数据中的异常值,然后通过静态数据分析获取固定权值,同时通过改进Jousse... 微机电系统(MEMS)陀螺阵列信息融合可以提高测量精度。为提升融合数据精度,提出了一种基于自适应加权的冗余陀螺数据融合算法。首先采用箱线图算法识别并剔除传感器数据中的异常值,然后通过静态数据分析获取固定权值,同时通过改进Jousselme证据距离计算传感器置信距离,构建支持度函数,得到测量权值。其次,通过优化权重分配实现最优的数据融合。最后用8个MEMS陀螺组成的阵列对所提算法进行验证。实验结果表明:在静态下,陀螺三轴的角度随机游走平均改善约3倍、角速率随机游走平均改善约3.7倍、零偏不稳定性平均改善约3倍;在以1σ标准差为指标的动态实验中,所提方法的数据融合误差比均值滤波平均降低约28.5%,有效提高了陀螺阵列数据融合精度。 展开更多

关键词 冗余陀螺 支持度 自适应加权 权重分配

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基于自适应ZUPT与航向角误差修正的INS约束算法 被引量：2

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作者 刘宇 贺光瑞 +2 位作者 陈燕苹 邹梦强 刘小玮 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期387-393,424,共8页

为提高行人惯性导航系统(INS)的定位精度,提出了一种基于自适应零速修正算法(ZUPT)与航向角误差修正的INS约束算法。首先,利用基于广义似然比的零速检测阈值与检验统计量的特征值建立关系式,实现对零速检测阈值的自适应调整。然后,对IN... 为提高行人惯性导航系统(INS)的定位精度,提出了一种基于自适应零速修正算法(ZUPT)与航向角误差修正的INS约束算法。首先,利用基于广义似然比的零速检测阈值与检验统计量的特征值建立关系式,实现对零速检测阈值的自适应调整。然后,对INS解算位置建立线性回归模型,结合主航向与解算航向的航向差,根据行人运动类型构建观测向量和观测矩阵,对INS误差进行修正。最后,经实验验证,当行人在复杂路线变速运动时,相较于固定阈值的零速检测算法和主航向修正算法,所提算法的解算轨迹更接近真实轨迹,平均闭环误差从3.31%D减小至1.45%D,有效提高了INS定位精度,具有较好的工程应用价值。 展开更多

关键词 行人导航 零速修正 广义似然比 扩展卡尔曼滤波 航向角修正

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基于改进关键帧筛选的多状态约束卡尔曼滤波 被引量：4

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作者 修瑾智 方针 +5 位作者 彭慧 陈燕苹 邹梦强 刘宇 杨诚霖 王森 《压电与声光》 CAS 北大核心 2024年第4期474-477,共4页

基于多状态约束卡尔曼滤波的融合算法仅利用单帧图像进行位姿估计,若初始化不正确,会导致视觉位姿估计发散严重;若将每个视觉特征点都包含进系统状态向量,则极易增加系统计算负担。针对上述问题,提出了一种改进的关键帧选择算法,利用多... 基于多状态约束卡尔曼滤波的融合算法仅利用单帧图像进行位姿估计,若初始化不正确,会导致视觉位姿估计发散严重;若将每个视觉特征点都包含进系统状态向量,则极易增加系统计算负担。针对上述问题,提出了一种改进的关键帧选择算法,利用多个视觉关键帧对相同特征点的约束来减小视觉测量误差,提高定位精度,同时只将关键帧解算出的相机位姿融入系统状态向量,有效地降低了系统计算量。实验表明,改进算法与EKF相比,其定位精度和计算效率分别提升了29.09%和32.2%。与Orb-slam2相比,改进算法的计算效率提升了35.48%。 展开更多

关键词 关键帧 卡尔曼滤波 融合算法 视觉定位 惯性定位

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基于WDO-LSSVM的MEMS陀螺仪零偏温度补偿 被引量：7

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作者 刘宇 林非凡 +3 位作者 陈燕苹 彭慧 韩亮 汪立新 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期688-695,共8页

微机电系统(MEMS)陀螺仪的零位偏移是影响惯性导航定位精度的主要原因之一。针对MEMS陀螺仪零位随温度变化的非线性偏移问题,提出一种基于风驱动优化-最小二乘支持向量机(WDO-LSSVM)的MEMS陀螺仪零偏温度补偿模型。通过小波变换对MEMS... 微机电系统(MEMS)陀螺仪的零位偏移是影响惯性导航定位精度的主要原因之一。针对MEMS陀螺仪零位随温度变化的非线性偏移问题,提出一种基于风驱动优化-最小二乘支持向量机(WDO-LSSVM)的MEMS陀螺仪零偏温度补偿模型。通过小波变换对MEMS陀螺仪三轴输出数据进行滤波预处理,结合最小二乘支持向量机(LSSVM)和风驱动优化(WDO)算法,构建MEMS陀螺仪的零偏温度补偿模型。实验结果表明:与传统的反向传播神经网络(BP)模型、粒子群优化-最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)模型相比,所提模型的陀螺仪零偏均方根误差和平均绝对误差均减小了约50%,实现了具有良好普适性的MEMS陀螺仪零偏温度补偿,进而可以提高惯性导航系统的定位精度。 展开更多

关键词 MEMS陀螺仪 风驱动优化算法 最小二乘支持向量机 温度补偿

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基于自适应峰值检测的PDR算法研究 被引量：7

8

作者 刘宇 李汪润 陈燕苹 《电子测量技术》 北大核心 2023年第17期37-42,共6页

针对传统的行人航迹推算(PDR)算法只能用于正常行走的单一状态,难以满足实际应用需求,提出了一种基于自适应峰值检测的改进PDR算法。该算法将行人运动模式分为行走和跑步两种状态,充分考虑行人运动过程中加速度峰值和运动状态的关系,通... 针对传统的行人航迹推算(PDR)算法只能用于正常行走的单一状态,难以满足实际应用需求,提出了一种基于自适应峰值检测的改进PDR算法。该算法将行人运动模式分为行走和跑步两种状态,充分考虑行人运动过程中加速度峰值和运动状态的关系,通过实验获得不同运动状态下的加速度峰值,从而设置动态阈值,实现不同状态下的计步检测和步长估计。将改进的PDR算法应用于行人定位,利用微惯性测量单元(IMU)获取的行人的运动数据,使用改进的峰值检测法对行人进行计步检测和状态识别,根据行人的运动状态采用自适应步长估计公式对步长进行估计,最后结合计算的航向得到行人的位置信息。实验结果表明,改进PDR算法具有良好的鲁棒性和较高的步态识别率,相比于传统的PDR算法,闭环误差降低了1.42%,有效提高了行人定位结果的精度。 展开更多

关键词 航迹推算 IMU 峰值检测 步长估计

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基于UWB/PDR的航向发散自适应修正算法研究 被引量：6

9

作者 刘宇 谢宇 +3 位作者 彭慧 邹新海 李汪润 赵博隆 《电子测量技术》 北大核心 2022年第3期98-103,共6页

为解决航位推算(PDR)算法累积误差过大并且长航时航向发散的问题,提出了一种基于UWB/PDR自适应扩展卡尔曼滤波(EKF)融合算法。该算法通过UWB定位值和PDR实时解算位置得到自适应校准因子,通过在常规的EKF算法的基础上增加自适应校准因子... 为解决航位推算(PDR)算法累积误差过大并且长航时航向发散的问题,提出了一种基于UWB/PDR自适应扩展卡尔曼滤波(EKF)融合算法。该算法通过UWB定位值和PDR实时解算位置得到自适应校准因子,通过在常规的EKF算法的基础上增加自适应校准因子动态调整UWB观测值的权重来校准位置误差。并用UWB的实时测距对PDR的航向发散进行周期性修正。实验结果表明,自适应EKF融合算法相较于纯PDR航向发散误差降低了63.9%,相较于标准EKF融合算法发散误差降低了31.1%,同时定位百米误差降至0.33 m。 展开更多

关键词 航向发散 航迹推算 自适应扩展卡尔曼 自适应校准因子

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基于新息突变约束的自适应卡尔曼滤波研究 被引量：2

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作者 邓义廷 方针 +2 位作者 彭慧 冯伟 刘宇 《压电与声光》 CAS 北大核心 2022年第3期491-496,共6页

针对微机电系统(MEMS)陀螺仪易受影响且随机误差较大,导致建立模型不准确和测量精度低的问题,该文提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波方法。首先建立ARMA模型,在传统卡尔曼算法中引入衰减系数以减小系统旧值的影响,同时引入基于系统新息... 针对微机电系统(MEMS)陀螺仪易受影响且随机误差较大,导致建立模型不准确和测量精度低的问题,该文提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波方法。首先建立ARMA模型,在传统卡尔曼算法中引入衰减系数以减小系统旧值的影响,同时引入基于系统新息突变的预测误差矩阵清除系统的突变值。使用Allan方差对原始陀螺仪数据和滤波后的陀螺仪数据进行分析对比。结果表明,实验所用陀螺仪的角度随机游走、零偏不稳定性和角速率随机游走至少小了1个数量级,标准差明显减小,这表明改进算法有效抑制了随机噪声,提高了MEMS的性能。 展开更多

关键词 MEMS陀螺仪 卡尔曼滤波 ARMA模型 衰减系数 ALLAN方差 新息突变约束

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基于大动态环境下的高阶迭代姿态优化算法

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作者 冯伟 吴英 +3 位作者 邓义廷 康鹏川 路永乐 刘宇 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第8期28-34,共7页

针对MEMS惯性导航系统大动态坏境下不可交换误差问题,提出了一种改进的高阶迭代姿态优化算法。为解决大动态环境下不可交换误差对整个惯性导航系统带来的影响,推导了传统等效旋转矢量算法,针对此算法仅依靠提高子样数来提高解算精度,忽... 针对MEMS惯性导航系统大动态坏境下不可交换误差问题,提出了一种改进的高阶迭代姿态优化算法。为解决大动态环境下不可交换误差对整个惯性导航系统带来的影响,推导了传统等效旋转矢量算法,针对此算法仅依靠提高子样数来提高解算精度,忽略了高阶项在大动态环境下会产生较大误差的问题。设计了快慢回路的方法,分别求得不同阶次的旋转矢量解,再通过周期性迭代算法得到快慢回路的迭代解。最后通过大动态环境仿真实验以及高精度三轴转台摇摆动态实验,验证了高阶迭代算法的性能优势。实验结果表明,大动态环境下,相较于传统算法,改进的高阶迭代姿态优化算法精度提高了两个数量级。 展开更多

关键词 惯性导航系统 不可交换误差 大动态 高阶迭代 姿态解算

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