GPS与自包含传感器在行人定位中的应用及误差补偿

"这篇资源是关于使用GPS和自包含传感器进行行人定位技术的实验指导书，特别是探讨了传统惯性导航机制。文章提到了通过实时转换矩阵和加速度计误差补偿来提高定位精度，以及在行人导航中ZUPT(Zero Velocity Update)的应用限制。" 在传统的惯性导航机制中，结合GPS和自包含传感器（如加速度计和数字罗盘）对于实现高精度的定位至关重要。这个实验指导书主要关注如何在室内和室外环境中无缝地定位行人。其中，GPS提供全局定位信息，但在高楼大厦或室内环境下可能受到信号遮挡或衰减，此时自包含传感器的作用就显现出来。 根据描述，计算行人的位置涉及两个关键步骤： 1. 实时转换矩阵计算：矩阵\( M(r) \)用于转换不同坐标系之间的位置信息，它由初始对准过程获取，并随着平台（例如，行人）姿态变化而更新。数字罗盘提供水平航向角，但平台倾斜角通常需要通过倾斜计或陀螺仪来测量。 2. 加速度计误差补偿：尽管在开始时已经校正了加速度计的刻度因子和固定偏置，但这些误差在积分过程中会逐渐累积导致距离误差。为减少这种误差，惯性导航系统会利用ZUPT技术。ZUPT的基本思想是在已知静止状态时将速度积分归零，适用于车辆导航。不过，在行人导航中，由于行走不断，直接应用ZUPT并不实际。然而，如果将设备安装在行人的鞋上，利用行走周期中单脚的静止阶段（站立阶段），可以进行零速更新，从而提高定位精度。 这篇博士学位论文进一步深入研究了GPS和自包含传感器（如加速度计）结合的行人室内外无缝定位算法，旨在提升定位的准确性和连续性。作者陈伟在导师王建宇研究员和傅忠谦副教授的指导下，探索了如何在GPS信号受限的复杂环境中，优化定位性能，满足日益增长的位置服务需求。 这篇资源提供了关于如何利用传感器辅助和PDR（Pedestrian Dead Reckoning）算法改善行人导航定位性能的深入见解，特别是在城市峡谷和室内环境下的挑战。通过理解并实施这些技术，可以提高定位系统的可靠性和实用性，为LBS提供更加准确的服务。