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基于Kalman滤波器的室内激光INS融合定位方法
标题：基于Kalman滤波器的室内激光INS融合定位方法
摘要：
随着室内定位技术的发展，在室内环境中实现高精度的定位成为一个研究热点。在室内环境中，激光和惯性导航系统（INS）都被广泛应用于定位。本论文提出了一种基于Kalman滤波器的室内激光INS融合定位方法，通过将激光测距数据和INS测量数据进行融合，实现室内环境中的高精度定位。
1.引言
室内定位在许多领域中都有着广泛的应用，例如室内导航、智能家居和增强现实等。室内环境中的定位问题由于信号受限、多径效应和非线性等因素的影响，使得定位精度较低。因此，采用多传感器的融合定位方法是提高定位精度的一种有效途径。
2.相关工作
目前，激光和INS被广泛应用于室内定位。激光测距技术通过测量物体与激光器之间的时间差来估计距离，具有高精度和实时性的优势。然而，在室内环境中，激光测距存在多路径效应和信号遮挡等问题，影响了测距精度。INS通过测量加速度计和陀螺仪的输出来估计位置和姿态，但是由于积分误差的累积，INS的精度随时间逐渐下降。
3.系统模型
建立Kalman滤波器的基本思想是利用系统的动力学模型和测量模型来估计系统的状态。在本论文中，定义系统的状态为位置、速度和姿态。系统的状态转移方程和测量方程如下所示：
位置、速度和姿态的状态转移方程：
x(k)=F(k-1)*x(k-1)+v(k-1)
速度和姿态的测量方程：
z(k)=H(k)*x(k)+w(k)
其中，x(k)为系统的状态向量，F(k-1)为状态转移矩阵，v(k-1)为过程噪声，z(k)为测量向量，H(k)为测量矩阵，w(k)为测量噪声。
4.激光INS融合定位方法
本论文提出的激光INS融合定位方法主要包括以下几个步骤：数据预处理、姿态估计、位置估计和融合定位。
4.1数据预处理
在数据预处理阶段，首先对激光测距数据进行滤波和去除异常值处理，然后对INS数据进行陀螺仪数据零偏、加速度计数据零偏以及数据定标处理。
4.2姿态估计
在姿态估计阶段，利用陀螺仪数据和加速度计数据进行姿态解算，估计系统的姿态。常用的姿态解算方法包括互补滤波和四元数等。
4.3位置估计
在位置估计阶段，利用姿态信息和INS数据进行位置估计。根据系统的动力学模型，可以先估计速度，然后通过积分速度估计位置。
4.4融合定位
在融合定位阶段，利用Kalman滤波器将激光测距数据和INS数据进行融合。首先根据测量模型将INS数据映射到激光测距空间，然后利用Kalman滤波器进行融合估计。通过迭代更新状态和协方差矩阵，可以得到系统的最优估计。
5.实验与结果分析
本论文设计了一系列实验来评估所提出的激光INS融合定位方法的性能。实验结果表明，所提方法在室内环境中可以实现高精度的定位。与单一传感器方法相比，所提方法的定位精度有较大提升。
6.结论
本论文提出了一种基于Kalman滤波器的室内激光INS融合定位方法，通过融合激光测距数据和INS测量数据，实现了室内环境中的高精度定位。实验结果表明，所提出的方法具有较高的定位精度和实时性，可以满足室内定位的需求。
参考文献：
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