基于MEMS的个人室内导航系统设计与精度验证

本文主要探讨了微机电系统（MEMS）在个人导航系统设计中的应用，特别是针对个人惯性导航系统的研究。作者首先介绍了当前卫星导航技术在室内环境中的局限性，强调了MEMS技术在室内个人导航中的潜力，如ADI公司推出的低成本、小巧的MEMS惯性测量单元，使得惯性导航技术能够普及到个人领域。 文章的核心内容是设计了一种创新的MEMS个人导航系统，其导航算法是在传统的惯导算法基础上进行了增强。系统采用了四元数法构建观测方程，这是一种高效处理旋转和方向变化的数学工具，有助于精确描述运动状态。毕卡算法的定时采样增量法被用来解算这些方程，提高了算法的实时性和准确性。 在姿态估计方面，系统采用了扩展卡尔曼滤波算法，这是一种在存在噪声和不确定性环境中进行最优估计的统计方法，可以有效融合加速度计和陀螺仪的数据，实时更新设备的姿态信息。同时，针对速度和位置误差，引入了零速检测算法和UD分解的卡尔曼滤波算法，这两个技术都是为了减小由于运动停止或不规则步态导致的误差。 为了验证算法的实用性和有效性，作者进行了室内步行试验。试验结果表明，该系统能够准确地跟踪和定位徒步行走人员的位置，即使在卫星信号不佳的室内环境也能提供可靠的导航服务。这为未来的个人导航系统在复杂环境中的应用提供了坚实的基础，同时也推动了MEMS技术在小型化、低功耗和个人导航领域的进步。 本文不仅深入研究了MEMS个人导航系统的设计方法，还展示了如何通过集成多种算法和技术来提高导航精度，为室内个人导航技术的发展提供了新的思路和解决方案。