基于GPS与自包含传感器的行人无缝定位技术综述与创新

本篇实验指导书主要探讨的是基于CC3200的行人室内外无缝导航定位技术，特别是在GPS接收机无法提供连续定位结果的情况下，如何利用自包含传感器实现定位。研究的核心内容包括以下几个方面： 1. **技术调研与比较**：首先，作者对比了基于GPS和自包含传感器的不同行人导航定位技术，强调了GPS的优势、发展现状及局限性，如在复杂环境中的信号问题。同时，通过调研认识到PDR（Pedestrian Dead Reckoning）算法在缺乏精确GPS信号时的适用性。 2. **PDR算法与融合**：文章选择了PDR作为主要的辅助定位方法，通过扩展Kalman滤波器将GPS和PDR相结合，以提高定位精度。PDR依赖于步行者的步频和步长信息，通过加速度和肌电信号（EMG）探测实现。 3. **信号处理与误差校准**：针对数字罗盘的误差，如倾斜补偿、软硬铁效应、偏置等，进行了深入的仿真研究并提出了一种包含所有可预测误差的统一误差模型。针对不同的误差源，分别设计了易于操作的开阔环境独立校准和在线训练的非独立校准算法。 4. **无缝定位策略**：提出了GPS信号良好时利用GPS，信号不佳时GPS与PDR融合，无GPS信号时使用纯PDR的策略。通过加速度和航向的PDR算法在不同环境中的实验验证了其效果，特别是在弱磁干扰环境下，定位精度可达2%左右。 5. **混合导航模式研究**：在城市峡谷的室内外导航定位实验中，着重研究了GPS和PDR混合导航的算法设计，以及与其他技术融合的可能性，以提升定位精度。 本文的主要创新点在于提出了一种统一的误差模型来修正行人的航向，将导航平台和人体抖动产生的误差考虑在内，无需额外硬件支持。通过这些技术手段，研究旨在提供一种实用且精确的行人室内外无缝导航定位解决方案。 在整个研究过程中，作者陈伟在电路与系统专业，由导师王建宇研究员和傅忠谦副教授指导，于2010年10月完成。论文强调了在当今高度依赖定位服务的社会背景下，行人导航技术的必要性和挑战，以及研究在解决这些问题上的实际意义。