基于粒子滤波的室内地图匹配算法

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以计步检测为基础的航位推算已被广泛认为是室内定位的一种廉价、有效的解决方案。行人航位推算(PDR)系统采用微机电系统(MEMS)传感器,包含三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计。通过提供初始位置,DR算法基于行人步态特征估计步长,联合航向信息推算行人的位置,实现定位需求。但是累积误差是DR算法的一个主要缺点,为了校准航位推算系统的累积误差,本文提出了一种基于粒子滤波(PF)的室内地图匹配算法。粒子滤波是一种通过非参数化的MonteCarlo模拟方法实现递推贝叶斯估计的算法,通过添加室内环境的地图信息,校准DR算法推算的位置和方向,从而减小位置更新过程中的误差。经过室内行走测试,结果表明,基于粒子滤波的室内地图匹配算法可以有效提高DR算法的定位精度。
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