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随着科学技术的与日俱进与生活方式的改变,在日常生活中准确地为人们提供位置信息变得愈发重要。目前室外环境中的定位主要依赖全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)。但是在室内环境下,由于建筑物的阻挡和其他因素的影响会使得GNSS信号迅速衰减,导致目前无法通过GNSS对室内人员进行精确地定位导航。因此,如何在室内完成人员的定位成为当下一个亟待解决的问题。目前的室内定位技术主要有:超声波定位技术、超宽带定位技术(Ultra-Wide Band,UWB)、WIFI定位技术、行人航位推算技术(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)等。随着惯性传感单元(Inertial Measurement Unit,IMU)成本性能的提高,基于PDR的惯性定位技术以其不依赖于外部设施和完全自主的特征成为目前最有发展前景的技术之一。本课题针对基于PDR的室内定位所涉及的关键技术和系统实现进行了研究,主要包括以下内容:(1)基于脚部惯性传感数据的人员运动速度识别方法。人员的运动速度是PDR系统中的一个重要参数,本课题通过对人员运动速度估计的研究,提出了一种基于单步惯性数据统计特征的人员运动速度识别方法,并设计实验进行验证和分析。(2)基于速度识别的PDR系统自适应零速率检测算法。通过对目前常见的几种零速率检测算法的研究,针对静止假设最优检测(Stance Hypothesis Optimal Detection,SHOE)算法中存在的固定阈值问题,本课题提出了一种基于速度识别的自适应静止假设最优检测算法(Adaptive-SHOE)并通过实验验证检测性能。(3)基于PDR的惯性导航系统的研究和实现。本课题实现了一套基于经典人员惯性导航框架、融合Adaptive-SHOE算法的PDR人员室内定位系统。该系统主要基于Matlab平台和Xsens传感器平台实现,实现了课题提出系统框架整体的数据采集、处理、仿真显示。并通过室内环境的实验来验证系统的定位性能。