基于深度RNN的井下人员定位PDR算法改进研究

"本文主要探讨了改进的井下人员定位PDR算法，针对传统PDR算法在步频检测、步长估计和航向估计阶段存在的问题，提出了采用改进的峰值检测法进行步频检测，并利用深度循环神经网络（RNN）进行步长估计，从而提高井下人员定位的精度。" 在井下人员定位领域，传统的行人航位推算（PDR，Pedestrian Dead Reckoning）算法由于姿态累计误差，导致定位误差逐渐累积，影响定位效果。传统的步频检测方法可能不准确，而步长和航向的估算也常常受到噪声和漂移的影响。为了解决这些问题，研究者提出了一种新的策略。首先，通过改进的峰值检测法，更精确地检测出步频，这种方法能更好地适应井下环境的复杂性。其次，利用深度循环神经网络（RNN）来估计步长，RNN的动态记忆能力使其能够处理序列数据，从而提高步长估计的准确性。 在实际应用中，该算法结合手机上的加速度计、陀螺仪和磁力计收集的运动数据，获取步频信息。这些数据与时间间隔、加速度及加速度方差一起作为特征输入到训练好的RNN模型中，进行步长的预测。之后，结合航向角的估计，可以预测出人员的当前位置。实验结果显示，改进的PDR算法在测试集数据上的预测相对误差仅为5.9%，在实际测试路线上的定位相对误差在1.6%至3.9%之间，显著优于传统PDR算法，提升了井下人员定位的精度。 此外，文中还提及了煤炭行业的其他关键技术和发展趋势，如5G通信技术在煤矿的应用、智慧矿山的建设、矿井定位技术的进步、智能监测与预警技术的研究，以及人工智能在矿山智能化建设中的应用等。这些都展示了煤炭行业向智能化、自动化转型的努力，以及利用新技术提升生产安全和效率的方向。 这篇论文提出的改进PDR算法为井下人员定位提供了新的解决方案，通过结合现代机器学习方法，有效地减少了定位误差，提高了井下作业的安全性和效率。同时，煤炭行业的技术发展也在不断推动着矿井安全、智能化水平的提升。