GPS与PDR融合定位算法在室内外无缝导航中的应用研究

"GPS和PDR混合定位模式算法研究-cc3200实验指导书" 本文主要探讨了GPS（Global Positioning System）和PDR（Pedestrian Dead Reckoning）混合定位模式的算法，特别是在室内定位和室内外无缝切换场景的应用。GPS通常在户外提供精确的定位服务，但在建筑物内或城市峡谷中由于信号遮挡，其性能会显著下降。PDR算法则利用行走者的步态信息，如加速度和陀螺仪数据，来估算位置，尤其适用于室内环境。 PDR算法在完全无GPS信号的情况下表现出了良好的定位性能，尤其是在磁干扰较小的条件下。然而，由于PDR依赖于连续的步态计算，随着行走距离的增加，定位误差会逐渐累积，导致长时间定位精度下降。因此，单纯依赖PDR可能无法满足高精度的长时间定位需求。 为了改善这种情况，研究引入了GPS和PDR的混合定位模式。在GPS信号逐渐变弱时，系统能够结合两者的优势，利用GPS的准确位置信息校正PDR的累积误差。这种混合模式可以提供更稳定的定位服务，特别是在室外到室内导航的过渡阶段，当GPS信号时强时弱，最后消失时。 实验部分通过模拟GPS信号中断，对比了不同的定位方法，例如EMG（Electromyography，肌电信号）方法和加速度方法，分析了不同方法在不同环境下的定位误差。结果显示，PDR在某些特定环境中的定位效果接近于EMG方法，但长期精度受限。同时，统计数据显示，随着行走距离的增加，最大误差也会相应增大。 在实际应用中，这种混合定位模式对于提供室内外无缝定位服务至关重要，特别是在移动设备如智能手机上。通过结合GPS和PDR，可以实现更准确的定位，为用户提供连续、可靠的导航体验。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，完成了对中国科学技术大学博士学位论文的研究，该研究对于提升基于位置服务（LBS）的准确性和用户体验具有重要意义。