[发明专利]一种基于容错决策树的UWB辅助惯性定位方法

摘要

本发明公开了一种基于容错决策树的UWB辅助惯性定位方法，所述方法针对惯性导航系统误差随时间累积和UWB定位受到非视距问题、多径效应和人体影响出现粗大误差的问题，提出并采用陀螺仪高精度分段拟合误差补偿模型，抑制惯性导航误差漂移；同时在UWB辅助人员室内惯性定位的基础上，构建惯性导航与UWB单点定位数据共同作用的容错决策树判定模型，剔除UWB定位的粗大误差因子，进而对惯性导航和UWB参数差值应用扩展卡尔曼滤波，实现UWB辅助增强惯性导航定位，能够长时间的连续可靠定位，具有很强的工程应用价值。

主权项

1.一种基于容错决策树的UWB辅助惯性定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，使用加速度和磁力计解算得到初始横滚角、俯仰角和航向角；步骤二，采用陀螺仪分段拟合误差补偿模型区分补偿高低动态速率段，更进一步消除角速率输出误差，并根据步骤二中的初始横滚角、俯仰角和航向角，采用四元数算法获得姿态角信息数据；步骤三，根据加速度特征数据，发现行人走路的波峰、零点和波谷数据有似正弦波的周期性规律，获得有效步数，并利用加速度与人员行走时刻步长的波峰波谷差值之间的关联性，进行自适应步长计算，得到惯性定位数据信息；步骤四，采用UWB双向飞行时间测量UWB模块间距离，随后根据三边测距定位方法计算行人当前时刻的位置；步骤五，将步骤四获得的UWB行人当前时刻的位置作为容错决策树判定模型的输入量，步骤三获得的惯性定位数据作为容错决策树判定模型的参考量，进行容错判定，得到当前时刻UWB单点定位数据；步骤六，将步骤三获得的惯性定位数据和步骤四获得的UWB单点定位数据进行扩展卡尔曼滤波定位信息融合。