在有色测量噪音下采用最小距离约束卡尔曼波器的双脚安装定位方案

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 传感器融合式传感器
• 导航系统 导航系统

背景情况:

• 准确的人类定位对于导航和运动分析至关重要.
• 惯性测量单位 (IMU) 广泛用于独立导航.
• 彩色测量噪声 (CMN) 对传统的基于卡尔曼波器的本地化构成了重大挑战.

研究的目的:

• 提出一种新的双脚安装定位方案,用于增强人类导航.
• 开发一个专为彩色测量噪声 (CMN) 设计的最小距离限制 (MDC) 卡尔曼波器 (KF).
• 通过MDC-cKF模型减少IMU数据中的错误.

主要方法:

• 实施双脚安装的本地化系统,在每个脚上使用IMU.
• 在CMN (cKF) 下从数据融合模型中导出卡尔曼波器.
• 设计一个最小距离约束 (MDC) 条件,并将其集成到cKF中,形成一个MDC-cKF模型.

主要成果:

• 拟议的MDC-cKF模型有效地减少了IMU错误.
• 经验结果表明,与标准MDC-KF相比,导航准确度有所提高.
• 该方法在具有彩色测量噪声的环境中显示出卓越的性能.

结论:

• 与MDC-cKF的双脚安装本地化方案为人类导航提供了强大的解决方案.
• 计算CMN对于使用基于IMU的系统进行准确的本地化至关重要.
• 拟议的方法在行人死亡计算方面取得了重大进展.