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基于PDR的高精度室内融合定位方法研究
基于PDR的高精度室内融合定位方法研究
摘要：随着室内定位的需求日益增长，研究高精度的室内定位方法变得尤为重要。惯性测量单元（IMU）与步态检测技术的结合，即PDR（PedestrianDeadReckoning）技术，被广泛应用于室内定位中。然而，由于步行时的姿态变化和噪声导致的误差累积，PDR技术仍存在定位误差较大的问题。本文针对PDR技术中存在的问题展开研究，提出一种基于PDR的高精度室内融合定位方法，旨在提高室内定位的准确性和稳定性。
1.引言
室内定位是指在室内环境下对个体位置进行准确定位的一种技术。在室内环境中，由于GPS信号的衰减和多径效应，传统的GPS定位方法往往无法满足高精度定位的需求。因此，研究基于PDR的室内定位方法具有重要的意义。
2.相关工作
近年来，许多学者针对PDR技术中存在的问题进行了研究。其中，纠正姿态误差和减小步幅误差是提高PDR定位精度的重点。通过采用传感器融合的方法，结合加速度计、陀螺仪、磁力计等多种传感器的信息，可以减小姿态误差和步幅误差。
3.系统框架
本文提出的室内融合定位方法由传感器数据采集、信号预处理、姿态估计、步长估计和定位融合五个模块组成。传感器数据采集模块负责获取IMU传感器和步态检测器的原始数据，信号预处理模块对原始数据进行预处理和滤波，姿态估计模块利用预处理后的数据估计人体姿态，步长估计模块通过分析步态数据计算步长信息，定位融合模块将姿态和步长信息与地图信息进行融合，并得到最终的室内定位结果。
4.实验设计与结果分析
为了验证所提出的室内融合定位方法的有效性和精度，我们进行了一系列实验。通过与传统的PDR方法进行对比，实验结果表明，所提方法的定位误差较小，精度更高。同时，在不同场景下的实验结果也表明了该方法的稳定性。
5.结论和展望
本文研究了基于PDR的高精度室内融合定位方法，并进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高室内定位的精度和稳定性。然而，本文的研究还存在一些不足之处，包括需进一步验证该方法在不同室内环境下的适用性，以及进一步优化算法以提高定位的实时性。
关键词：PDR；高精度定位；室内定位；传感器融合；姿态估计；步长估计；定位融合