GPS与传感器融合的长距离行人定位算法研究

"西区校园长距离测试路线图-cc3200实验指导书" 本文主要探讨了基于GPS和自包含传感器的行人室内外无缝定位算法的研究，旨在提高导航定位技术的准确性、可靠性和连续性。实验在中国科学技术大学的西区校园进行，涉及一个长距离的测试路线，全长约1.6公里，用以评估步频探测算法和步长估计模型在实际环境中的性能。 在实验中，研究人员利用了传感器辅助的技术，包括MSP（微处理器系统）和EMG（电磁肌电图）传感器，这些传感器可以集成在设备中，实现自我包含的定位功能。通过结合这些传感器的数据，可以实现精确的步频探测和步长估计，从而提高定位的精度。实验数据显示，所有测试的步频探测精度均高于99%，特别是在长距离行走时，表现出了极高的准确性，没有出现显著的误差。 PDR（ Pedestrian Dead Reckoning）算法在该研究中也发挥了关键作用。这种算法通过连续计算行走者的步频和步长，结合初始位置，来推算出实时的位置信息。在室内或GPS信号弱的地区，PDR算法成为弥补GPS定位不足的有效方法。在西区校园的测试中，它能够持续提供定位信息，确保了在长距离行走过程中的定位连续性。 实验结果以表格形式呈现，表4.6对比了操场行走和校园行走的数据，进一步证明了算法在不同环境条件下的稳定性。图4.16展示了MSP和EMG联合实验设备的安装示意图，而图4.17则详细描绘了西区校园的长距离测试路线。 论文作者陈伟在导师王建宇研究员和傅忠谦副教授的指导下，完成了这项研究。论文的完成时间为2010年10月30日，作者在学位论文授权使用声明中，同意学校对论文进行使用和公开，以便进一步推动学术交流和科技进步。 这篇博士论文深入研究了基于GPS和自包含传感器的定位技术，尤其是在复杂环境下的应用。通过实际的校园测试，验证了这些算法的效能，为未来城市峡谷和室内的行人导航提供了可靠的理论和技术支持。