检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]电子科技大学信息与软件工程学院,成都610054
出 处:《计算机工程》2016年第11期22-26,共5页Computer Engineering
基 金:国家科技支撑计划项目(2012BAH44F00)
摘 要:智能手机及其内置惯性传感器的普及可实现室内行人航位推算,但是由于人行走的随意性以及智能手机内置传感器精度不高,使定位精度难以满足应用要求。为此,在分析行人行走模式的基础上,基于智能手机传感器提出一种新的行人航位推算算法。对采集到的原始加速度数据进行预处理,采用基于有限状态机的行走状态转换方法识别行走周期并进行计步,利用卡尔曼滤波,结合步长-加速度关系以及连续两步步长之间的关系对步长进行估计。实验结果表明,该算法能够准确计算步数和步长,从而获得精确的室内定位结果。Advances on smartphones and built-in inertial sensors have given rise to pedestrian dead reckoning using smartphone sensors.However,an accurate Pedestrian Dead Reckoning (PDR)system using smartphone sensors is not available yet,for smartphone sensors are not accurate enough and pedestrians have natural swings during walking.Based on the analysis of pedestrian walking patterns,a new PDR algorithm using smartphone sensors is proposed.The algorithm first preproccess the original acceleration data,then uses a finite state machine to detect walking gait and thereby counts steps.Step length is estimated by using the relationship between step length and acceleration as well as that between two consecutive steps.And the estimated result is smoothed by Kalman filtering.Experimental results show that the proposed algorithm is able to provide accurate step counts and step length,thus providing accurate location service.
关 键 词:室内定位 行人航位推算 智能手机传感器 卡尔曼滤波 步数 步长
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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