井下人员精确定位：捷联惯性导航与精确算法的应用

本文主要探讨了基于捷联惯性导航的井下人员精确定位系统的设计和实现，针对矿井作业环境下的特殊需求，如人员移动速度较慢、方向变化频繁等特点。捷联惯性导航系统利用高灵敏度的惯性传感器，如加速度计和陀螺仪，实时监测人员在井下的三维运动状态，包括加速度和角速度数据。通过对角速度的测量，可以计算出人员运动时的姿态角，这一信息对于将加速度数据从惯性坐标系转换到实际定位坐标系至关重要。 在定位过程中，姿态信息的准确性直接影响到定位精度。为了克服传感器随机误差带来的影响，文中提出了采用UKF（ Unscented Kalman Filter，卡尔曼滤波的一种改进版本）算法对所需的姿态信息进行最优估计，以此提高定位精度。这种方法能够有效地减小噪声干扰，确保定位结果的可靠性。 考虑到长时间运行后可能会累积误差，系统采用了射频路标进行周期性的校准，通过接收地面或固定基站发出的信号，对累积误差进行修正，进一步提高了定位系统的精度。此外，本文还涉及到了定位系统的软硬件设计，包括信号处理模块、通信模块以及用户界面等，确保整个系统能够在实际操作中稳定且高效地工作。 实验结果显示，该基于捷联惯性导航的井下人员精确定位系统在矿井环境中表现出了良好的性能，为井下工作人员的安全管理和应急救援提供了精确的位置信息，对提升矿井作业的效率和安全性具有重要意义。本文的研究成果为解决井下人员精确定位难题提供了一种创新且实用的技术方案。