一种基于IMU/BiLSTM-Attention-DNN的零速检测行人定位方法

本发明公开了一种基于IMU(惯性测量单元)/BiLSTM‑Attention‑DNN(双向长短期记忆网络‑注意力机制‑深度神经网络)的零速检测行人定位方法，属于室内定位领域。包括以下步骤：首先，通过惯性测量单元获取行人以不同运动模式行走时的足部三轴加速度和三轴角速度数据；然后，使用四元数更新算法计算每一时刻的四元数，并将其转换为姿态更新矩阵，再将三轴加速度转换至导航坐标系；使用BiLSTM‑Attention‑DNN模型，结合每一时刻的三轴加速度和三轴角速度数据进行零速检测；最后，利用惯导算法进行行人定位解算，使用扩展卡尔曼滤波(EKF)器将惯导解算结果和零速检测值进行融合，输出最终定位结果。本发明能有效减小不同运动模式下惯性传感器漂移所引起的累积误差，提高定位精度。