摘要
本发明公开了一种基于改进PDR算法的室内行人定位方法。本发明首先设计了卡尔曼滤波器和FIR滤波器对传感器数据进行预处理;其次对传统的Weinberg步长计算模型进行改进,增加了新的变量作为步频检测和步长计算的联合参考;然后取合适的阈值作为行人零速判断,以修正步数以及行人位置;最后设计一个扩展卡尔曼滤波器EKF对行人的位置进行优化,其中,对于上下楼梯本发明提出了融合气压计的方法。本发明提高了步频检测精度,降低了步长累计误差,改善了航迹偏移问题。
技术关键词
室内行人定位方法
气压计
卡尔曼滤波融合
扩展卡尔曼滤波
非线性噪声
组合滤波器
磁力计
陀螺仪数据
加速度
坐标
算法
测量点
传感器
大气压
极值
系统为您推荐了相关专利信息
扩展卡尔曼滤波
列车运行状态
估计方法
非线性状态空间
估计误差
协作机器人关节
多传感器融合
数据采集单元
扩展卡尔曼滤波
集成深度神经网络
高精度定位方法
农机
组合卡尔曼滤波
误差信息
方位角
车道线跟踪方法
线跟踪模型
车道中心线
扩展卡尔曼滤波
横摆角速度