上海师范大学学报（自然科学版）
上海師範大學學報（自然科學版）
상해사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SHANGHAI TEACHERS UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2015年
1期
65-72
,共8页
室内定位算法%惯性测量单元%模糊投票机制%无线传感器网络%卡尔曼滤波算法
室內定位算法%慣性測量單元%模糊投票機製%無線傳感器網絡%卡爾曼濾波算法
실내정위산법%관성측량단원%모호투표궤제%무선전감기망락%잡이만려파산법
indoor localization algorithm%IMU%voting scheme%IWSN%kalman filter algorithm
基于惯性测量单元(IMU)的定位方法是一种全自主定位方法,该方法通常是基于单个IMU (Single-IMU)实施定位,其具有较大的漂移误差和累积误差.因此,提出了一种基于多个可穿戴式IMU(Multi-IMUs)与室内无线传感器网络(IWSN)的多传感器数据融合的室内定位算法,根据佩戴于不同部位的Multi-IMUs信息协同,提高人体姿态检测的有效性,并且利用模糊投票机制(Fuzzy Voting Scheme)融合Multi-IMUs位置信息;此外,结合IWSN,采用卡尔曼滤波算法(Kalman Filter Algorithm)融合IWSN解算出的位置信息与Multi-IMUs计算出的位置信息降低基于IMU的累积误差.实验结果表明,所提出的基于多传感器数据融合的室内定位算法能够识别出行走的姿态,与基于Single-IMU的定位算法相比,该算法有效地降低了累积误差和漂移误差,提高了室内定位的有效性和可靠性.
基于慣性測量單元(IMU)的定位方法是一種全自主定位方法,該方法通常是基于單箇IMU (Single-IMU)實施定位,其具有較大的漂移誤差和纍積誤差.因此,提齣瞭一種基于多箇可穿戴式IMU(Multi-IMUs)與室內無線傳感器網絡(IWSN)的多傳感器數據融閤的室內定位算法,根據珮戴于不同部位的Multi-IMUs信息協同,提高人體姿態檢測的有效性,併且利用模糊投票機製(Fuzzy Voting Scheme)融閤Multi-IMUs位置信息;此外,結閤IWSN,採用卡爾曼濾波算法(Kalman Filter Algorithm)融閤IWSN解算齣的位置信息與Multi-IMUs計算齣的位置信息降低基于IMU的纍積誤差.實驗結果錶明,所提齣的基于多傳感器數據融閤的室內定位算法能夠識彆齣行走的姿態,與基于Single-IMU的定位算法相比,該算法有效地降低瞭纍積誤差和漂移誤差,提高瞭室內定位的有效性和可靠性.
기우관성측량단원(IMU)적정위방법시일충전자주정위방법,해방법통상시기우단개IMU (Single-IMU)실시정위,기구유교대적표이오차화루적오차.인차,제출료일충기우다개가천대식IMU(Multi-IMUs)여실내무선전감기망락(IWSN)적다전감기수거융합적실내정위산법,근거패대우불동부위적Multi-IMUs신식협동,제고인체자태검측적유효성,병차이용모호투표궤제(Fuzzy Voting Scheme)융합Multi-IMUs위치신식;차외,결합IWSN,채용잡이만려파산법(Kalman Filter Algorithm)융합IWSN해산출적위치신식여Multi-IMUs계산출적위치신식강저기우IMU적루적오차.실험결과표명,소제출적기우다전감기수거융합적실내정위산법능구식별출행주적자태,여기우Single-IMU적정위산법상비,해산법유효지강저료루적오차화표이오차,제고료실내정위적유효성화가고성.
