[发明专利]一种基于双向滤波平滑技术的准实时步进式行人导航方法

说明书

本发明属于行人导航定位技术领域，涉及一种基于双向滤波平滑技术的准实时步进式行人导航方法。该方法包括：采集人体行走数据；在第一前向算法通道，对采集到的人体行走数据进行误差校正，利用校正后的人体行走数据进行姿态和速度的捷联惯导解算；同时进行步态时相的检测和步进区间的划分，当检测到步态周期的支撑相时，在误差域进行姿态误差和速度误差的开环卡尔曼滤波估计；在后向算法通道，对第一前向算法通道中估计出的姿态误差和速度误差进行平滑处理；在第二前向算法通道，利用后向算法通道中平滑处理后的误差估计对第一前向算法通道中解算出的姿态和速度进行误差校正，对误差校正后的速度进行积分，解算出人体行走时的位置。

技术领域

本发明属于行人导航定位技术领域，涉及一种基于双向滤波平滑技术的准实时步进式行人导航方法。

背景技术

目前，市场上基于GPS技术的定位设备发展迅速，市场占有率呈逐年上升趋势。但GPS技术易受工作环境的干扰，只适于室外没有遮挡的开阔环境，在室内、丛林、井下和洞穴等区域存在导航盲区，无法正常工作。因此，基于惯性传感器的行人导航技术得到了快速的发展，主要用于确定行人的实时位置和记录行人的行走轨迹，实现行人定位和导航的功能。

近年来，随着微机电(Micro-Electro-Mechanical Systems，MEMS)技术的不断发展，基于MEMS技术的惯性传感器(Inertial Measurement Unit，IMU)也有了很大的改进。MEMSIMU具有体积小、质量轻、功耗低、响应快、成本低、灵敏度高等优点，成为穿戴式行人导航技术的理想选择。

但是，市场上常见的MEMS IMU的精度大致在商业级和战术级水平，存在多种随机误差和系统误差。而惯导技术是一种相对定位技术，导航误差具有随时间不断积累的特点。若单独基于MEMS IMU进行纯惯导解算，导航结果的位置误差会以导航时间三次方的趋势迅速发散，严重偏离实际位置，使系统逐渐丧失导航功能，最终导致导航任务失败。这种固有的误差发散特性，使得MEMS IMU在实际的导航应用中受到很大的限制，其应用价值一度受到质疑。因此，在目前MEMS IMU技术的发展水平下，对导航误差的处理就显得异常重要。

基于MEMS IMU的行人导航系统(Personal Navigation System，PNS)是在传统捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System，SINS)的基础上，利用人体行走时足部运动特有的周期特性，通过零速校正(Zero Velocity Updates，ZUPT)算法，实现导航误差的估计和校正。基于卡尔曼滤波器(Kalman Filter，KF)的零速校正算法，充分利用了速度与姿态和位置之间的耦合关系，在消除速度误差的同时，可以估计和校正包含姿态误差和位置误差在内的更多其他导航误差。而基于单独前向卡尔曼滤波器的零速校正算法只在每个步态周期的支撑相内进行误差估计和校正，无法对摆动相内的误差进行及时有效的估计和校正，导致摆动相内系统处于自由导航模式，导航误差迅速积累和传播，未得到任何有效地抑制和约束，而且会在系统从摆动相过渡到支撑相时引起导航信息的突变，导致导航状态的不连读，尤其是当步态周期的支撑相不能被正确检测时，导航信息的突变更加明显，导致所估计的导航状态偏离其真实值。若加入平滑处理算法，又会引入算法延时，增加算法的时间复杂度，加大对存储空间的需求。

发明内容

由于现有技术中基于单向闭环卡尔曼滤波器的零速校正算法，只在每个步态周期的支撑相内进行误差估计和校正，无法对摆动相内的误差进行估计，在从摆动相过渡到支撑相时会引起导航信息的突变，尤其是当步态周期的支撑相不能被正确检测时，导航信息的突变更加明显，导致行人导航方法所估计的导航状态严重偏离其真实值。因此，本发明提出了一种基于双向滤波平滑技术的准实时步进式行人导航方法，来提行人导航方法的精确性、鲁棒性和平滑性。