在GNSS影子区域中,研究一种高精度3D位置估计技术,仅使用IMU
Yanyun Ding1, Yunsik Kim1, Hunkee Kim1
1AI System Design Lab, Department of Advanced Materials Processing Engineering, Inha University, 36 Gaetbeol-ro, Yeonsu-gu, Incheon 21999, Republic of Korea.
本研究提出了一种新的惯性传感器方法,用于在全球导航卫星系统 (GNSS) 拒绝的地区准确的3D路径估计. 该系统可靠地通过分析步态和运动来重建轨迹,即使在具有挑战性的环境中也是如此.
科学领域:
- 机器人技术和自主系统
- 传感器融合和导航
- 人类运动分析分析
背景情况:
- 全球导航卫星系统 (GNSS) 在室内或受阻环境中的局限性需要替代定位方法.
- 惯性测量单位 (IMU) 提供了一个独立的解决方案,但遭受累积错误,如方向漂移和步伐不准确.
- 准确的3D轨迹重建需要强大的步态识别和精确的位移估计.
研究的目的:
- 开发和验证使用单个九轴惯性传感器的连续,准确的3D路径估计方法.
- 为应对无GNSS环境中航向漂移,步伐误差和步行不确定性的挑战.
- 在没有外部援助的情况下实现低计算成本的轨迹重建.
主要方法:
- 实现静止状态检测以停止更新并抑制错误传播.
- 使用垂直加速和动态值对步行方式 (步行,爬楼梯/下楼) 进行分类.
- 通过步行模式和姿势估计垂直移位,通过自适应步伐长度估计平面移位.
- 从与磁北对齐的态度矩阵引出方向,用于统一的框架投影.
主要成果:
- 在100米轨迹上实现平面路径误差低于3%.
- 在高达十层楼的楼梯环境中,已证明垂直误差低于2%.
- 在整个实验中保持稳定的航向估计.
- 展示了可靠的步态识别和连续的3D轨迹重建.
结论:
- 拟议的方法为仅使用惯性传感器进行3D轨迹重建提供了强大且低成本的解决方案.
- 它有效地减轻了基于IMU的导航中常见的错误来源,特别是在像楼梯这样具有挑战性的地形上.
- 该系统在没有外部支持的情况下提供可靠的性能,适用于GNSS拒绝的应用程序.
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