一種面向室內(nèi)行人導(dǎo)航的ahrs/uwb無縫組合導(dǎo)航方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及復(fù)雜環(huán)境下組合定位技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種面向室內(nèi)行人導(dǎo)航的 AHRS/UWB無縫組合導(dǎo)航方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，行人導(dǎo)航（pedestrian化vigation,PN)作為導(dǎo)航技術(shù)應(yīng)用的新興領(lǐng)域， 正越來越受到各國學(xué)者的重視，并逐漸成為該領(lǐng)域的研究熱點。然而在隧道、大型倉庫、地 下停車場等室內(nèi)環(huán)境下，外界無線電信號微弱、電磁干擾強(qiáng)烈等因素都會對目標(biāo)行人導(dǎo)航 信息獲取的準(zhǔn)確性、實時性及魯椿性有很大影響。如何將室內(nèi)環(huán)境下獲取的有限信息進(jìn)行 有效的融合W消除室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境影響，保證行人導(dǎo)航精度的持續(xù)穩(wěn)定，具有重要的科學(xué)理 論意義和實際應(yīng)用價值。
[000引 在現(xiàn)有的定位方式中，全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（Global化vigationSatellite System,GNS巧是最為常用的一種方式。雖然GNSS能夠通過精度持續(xù)穩(wěn)定的位置信息，但是 其易受電磁干擾、遮擋等外界環(huán)境影響的缺點限制了其應(yīng)用范圍，特別是在室內(nèi)、地下巷道 等一些密閉的、環(huán)境復(fù)雜的場景，GNSS信號被嚴(yán)重遮擋，無法進(jìn)行有效的工作。
[0004] 近年來，WSNW其低成本、低功耗和低系統(tǒng)復(fù)雜度的特點在短距離局部定位領(lǐng)域表 現(xiàn)出很大的潛力。學(xué)者們提出將基于WSN的目標(biāo)跟蹤應(yīng)用于GNSS失效環(huán)境下的行人導(dǎo)航。 該種方式雖然能夠?qū)崿F(xiàn)室內(nèi)定位，但是如在如下不足：
[0005] 1、由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變，WSN信號十分容易受到干擾而導(dǎo)致定位精度下降甚至 失鎖；
[0006] 2、目前的導(dǎo)航定位精度為米級，不能保證對室內(nèi)行人高精度的導(dǎo)航需求；
[0007] 3、由于WSN采用的通信技術(shù)通常為短距離無線通信技術(shù)，因此若想完成大范圍的 室內(nèi)目標(biāo)跟蹤定位，需要大量的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點共同完成，該必將引入網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計、多 節(jié)點多簇網(wǎng)絡(luò)協(xié)同通信等一系列問題。
[0008] 因此現(xiàn)階段基于WSN的目標(biāo)跟蹤在室內(nèi)導(dǎo)航領(lǐng)域仍舊面臨很多挑戰(zhàn)。
[0009] AHRS具有全自主、運動信息全面、短時、高精度的優(yōu)點，適用于小區(qū)域目標(biāo)跟蹤領(lǐng) 域；雖然其可W實現(xiàn)自主導(dǎo)航，但誤差隨時間積累，長航時運行條件下將導(dǎo)致導(dǎo)航精度的嚴(yán) 重下降。
[0010] 對于現(xiàn)有的組合式導(dǎo)航技術(shù)，大多完全依靠人工智能算法直接替代信號失鎖時不 能工作的數(shù)據(jù)融合濾波器對位置、速度和姿態(tài)等導(dǎo)航信息的解算誤差進(jìn)行預(yù)估，并沒有充 分有效的利用前一時刻的測量值，產(chǎn)生野值的概率非常高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 本發(fā)明的目的就是解決上述問題，提供一種面向室內(nèi)行人導(dǎo)航的AHRS/UWB無縫 組合導(dǎo)航方法，該方法克服了單一導(dǎo)航技術(shù)存在的不同程度的缺陷，保證整個導(dǎo)航系統(tǒng)的 無縫導(dǎo)航。
[0012] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案，包括：
[0013] 一種面向室內(nèi)行人導(dǎo)航的AHRS/UWB無縫組合導(dǎo)航方法，包括W下步驟：
[0014] (1)分別將AHRS與UWB無線發(fā)送模塊安裝在行人的鞋上，將UWB無線發(fā)送模塊固 定在設(shè)定位置；
[0015] (2)通過AHRS對鞋子的運行狀態(tài)進(jìn)行識別，在鞋子處于靜止?fàn)顟B(tài)時，通過局部數(shù) 據(jù)融合濾波器對AHRS解算的導(dǎo)航信息誤差進(jìn)行預(yù)估和補(bǔ)償，得到當(dāng)前時刻鞋子的位置、速 度和姿態(tài)的導(dǎo)航信息的最優(yōu)估計；
[0016] (3)根據(jù)UWB信號是否正常，將整個導(dǎo)航算法分為培訓(xùn)和預(yù)估兩個階段；
[0017] (4)培訓(xùn)階段，UWB信號正常，通過對AHRS與UWB兩種模塊之間的距離和距離變化 率的測量，完成對行人鞋子位置和速度的預(yù)估；
[0018] (5)將步驟（4)中采集到的位置和速度信息與步驟（2)中采集到的位置和速度信 息做差，所述差值作為主數(shù)據(jù)融合濾波器的觀測量，通過主數(shù)據(jù)融合濾波器對當(dāng)前時刻最 優(yōu)的位置、速度和姿態(tài)誤差進(jìn)行預(yù)估，并對AHRS采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差補(bǔ)償，最終得到當(dāng) 前時刻最優(yōu)的導(dǎo)航信息預(yù)估；
[0019] (6)將AHRS采集到的位置、速度和姿態(tài)信息與主數(shù)據(jù)融合濾波器輸出的最優(yōu)誤差 預(yù)估分別作為人工智能算法的培訓(xùn)輸入和目標(biāo)輸入，通過人工智能算法對兩者之間的映射 關(guān)系進(jìn)行構(gòu)建；
[0020] (7) -旦UWB信號出現(xiàn)失鎖，整個導(dǎo)航算法進(jìn)入預(yù)估階段；在該一階段，將步驟（2) 中輸出的當(dāng)前時刻鞋子的導(dǎo)航信息作為預(yù)估輸入傳送到人工智能算法中，利用步驟化）中 構(gòu)建的映射關(guān)系，對UWB采集到的位置和速度信息進(jìn)行預(yù)估；
[0021] 做返回步驟巧），將對UWB采集到的位置和速度信息的預(yù)估值與步驟（2)中采集 到的位置和速度信息做差，所述差值作為主數(shù)據(jù)融合濾波器的觀測量，保證主數(shù)據(jù)融合濾 波器的正常工作，進(jìn)而保證整個導(dǎo)航系統(tǒng)的無縫導(dǎo)航。
[002引所述步驟似中通過AHRS對鞋子的運行狀態(tài)進(jìn)行識別的具體方法為：
[0023] 根據(jù)AHRS的3個加速度傳感器采集到的數(shù)據(jù)，得到當(dāng)前時刻鞋子的加速度模值， 通過加速度模值的大小判斷鞋子的運動狀態(tài)。
[0024] 通過加速度模值的大小判斷鞋子的運動狀態(tài)的具體方法為：
[0025]
【主權(quán)項】
1. 一種面向室內(nèi)行人導(dǎo)航的AHRS/UWB無縫組合導(dǎo)航方法，其特征是，包括以下步驟： (1) 分別將AHRS與UWB無線發(fā)送模塊安裝在行人的鞋上，將UWB無線發(fā)送模塊固定在 設(shè)定位置； (2) 通過AHRS對鞋子的運行狀態(tài)進(jìn)行識別，在鞋子處于靜止?fàn)顟B(tài)時，通過局部數(shù)據(jù)融 合濾波器對AHRS解算的導(dǎo)航信息誤差進(jìn)行預(yù)估和補(bǔ)償，得到當(dāng)前時刻鞋子的位置、速度和 姿態(tài)的導(dǎo)航信息的最優(yōu)估計； (3) 根據(jù)UWB信號是否正常，將整個導(dǎo)航算法分為培訓(xùn)和預(yù)估兩個階段； (4) 培訓(xùn)階段，UWB信號正常，通過對AHRS與UWB兩種模塊之間的距離和距離變化率的 測量，完成對行人鞋子位置和速度的預(yù)估； (5) 將步驟⑷中采集到的位置和速度信息與步驟⑵中采集到的位置和速度信息做 差，所述差值作為主數(shù)據(jù)融合濾波器的觀測量，通過主數(shù)據(jù)融合濾波器對當(dāng)