【摘 要】
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在对惯性运动跟踪系统的建模分析中，常采用基于计算机的集中式卡尔曼滤波算法进行数据处理。由于该方法存在算法复杂，处理数据速度慢等问题，难以在嵌入式系统中实现高速运动跟踪
【机 构】
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燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室,河北工业大学土木工程学院,秦皇岛视听机械研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（61077071）
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在对惯性运动跟踪系统的建模分析中，常采用基于计算机的集中式卡尔曼滤波算法进行数据处理。由于该方法存在算法复杂，处理数据速度慢等问题，难以在嵌入式系统中实现高速运动跟踪，提出一种基于模糊逻辑的自适应两步卡尔曼滤波算法。该方法根据人体不同的运动状态调整卡尔曼滤波器，实验结果证明所提的方法能够更好地估计各个传感器的测量精度，减少了运算量，并在一定程度上提高了滤波器的容错性能。
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