基于加权观测函数的强容错小腿式行人惯性自主导航方法

本公开提供了一种基于加权观测函数的强容错小腿式行人惯性自主导航方法。该方法首先根据足踝加速度的模值进行识别站立中相初步识别，人体行走处于站立中相的时间为修正时间；构建踝‑小腿运动学模型；在Kalman滤波框架下，基于踝‑小腿运动学模型和惯导误差方程建立踝‑小腿运动学/惯导组合导航模型；根据观测误差构建加权观测函数wk，将wk作为权重增加在Kalman滤波过程的增益矩阵和协方差矩阵的计算中，控制观测信息被削弱的程度，以抑制修正时间错检所带来的负面影响。采用加入加权观测函数的鲁棒信息融合算法融合踝‑小腿运动学模型信息和微惯导系统信息，进而提升整体系统的便捷性、鲁棒性和适应性。