【摘 要】
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随着导航与位置服务产业的蓬勃发展,室内行人导航定位得到了广泛的关注。如何提高室内行人定位精度和鲁棒性面临着诸多挑战。目前主流的技术方案是采用磁力计、惯性传感器以及WiFi传感器进行定位。传统的磁场指纹匹配、惯导定位、多信息融合存在着指纹模糊、方向漂移引起的累积误差、多信源融合定位精度低等问题。针对这些问题,本文对室内多信息辅助的行人航迹推算技术进行了研究,研究的目的是通过合理的使用微机电惯性传感器
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随着导航与位置服务产业的蓬勃发展,室内行人导航定位得到了广泛的关注。如何提高室内行人定位精度和鲁棒性面临着诸多挑战。目前主流的技术方案是采用磁力计、惯性传感器以及WiFi传感器进行定位。传统的磁场指纹匹配、惯导定位、多信息融合存在着指纹模糊、方向漂移引起的累积误差、多信源融合定位精度低等问题。针对这些问题,本文对室内多信息辅助的行人航迹推算技术进行了研究,研究的目的是通过合理的使用微机电惯性传感器、磁力计、WiFi传感器提供一种高精度、高可靠性、低成本的室内行人定位解决方案,研究内容包括以下三个部分:（1）针对室内磁场波动引起的指纹模糊性问题,引入惯导信息,将其建模为双模序列匹配模型,提出三维动态时间规整定位算法。该算法使用惯导姿态角信息提取出磁场指纹的垂直分量和水平分量,形成二维磁场指纹,扩展了磁场指纹的维度信息,减少磁场指纹模糊性引起的误匹配,提高磁场/惯导定位算法的定位精度和鲁棒性。实验表明使用Nexus 5构建指纹库时,教学楼、自习室、办公楼的平均定位误差分别为1.53米、1.66米、3.42米;使用Redmi Note 7构建指纹库时,教学楼、自习室、办公楼的平均定位误差分别为1.38米、1.43米、2.8米;使用Samsung A5构建指纹库时,Atlantis le Centre购物中心平均定位误差为3.78米。（2）针对惯导系统方向漂移引起的累积误差问题,结合建筑物楼层平面图提出智能粒子滤波算法,可有效解决惯导系统方向漂移引起的累积误差问题。该算法利用建筑物地图信息约束粒子的活动范围,使用萤火虫算法让无效粒子向有效粒子迁移,消除无效粒子参与行人状态估计,提高智能粒子滤波算法中有效粒子多样性,从而降低室内行人定位误差。实验表明教学楼、自习室、办公楼、Atlantis le Centre购物中心的平均定位误差分别为1.64米、1.06米、1.28米、4.16米。（3）针对单一传感器存在系统误差,多信源融合算法存在定位精度低等问题,基于加速度计、陀螺仪、磁力计以及WiFi传感器提出增强型Kalman滤波的室内多信源融合定位算法。该算法首先使用粗差剔除机制移除磁场、WiFi指纹匹配后较大位置误差,其次使用加权矩阵、自适应观测噪声提高增强型Kalman滤波性能,减少多信源融合定位算法定位误差。实验表明使用Nexus 5构建指纹库时,教学楼、自习室、办公楼的平均定位误差分别为0.99米、1.02米、1.53米;使用Redmi Note 7构建指纹库时,教学楼、自习室、办公楼的平均定位误差分别为1.16米、1.39米、1.37米;使用Samsung A5构建指纹库时,Atlantis le Centre购物中心平均定位误差为2.5米。最后,对本论文研究的室内多信息辅助的行人航迹推算算法进行了总结,并对未来工作进行了展望。
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