基于MEMS-MARG传感器的行人室内定位系统设计

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)01-0064-03

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于MEMS-MARG传感器的行人室内定位系统设计

更新时间：2025-09-11

- 基于MEMS-MARG传感器的行人室内定位系统设计
- Issue 1, Pages: 64-66+74(2023)
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院微电子研究所
  2. 中国科学院大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)01-0064-03
  CLC： TP212.9
- Published：2023
- 稿件说明：
移动端阅览
[J]. 2023, (1): 64-66+74.
DOI：

[J]. 2023, (1): 64-66+74. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)01-0064-03.

摘要

针对低成本行人室内定位系统的实际应用需求，提出了一种基于MEMS—磁、角速度、重力(MARG)传感器的定位方法。基于改进的扩展互补滤波(ECF)算法，结合零速更新(ZUPT)算法与姿态快速收敛(FC)算法，以较低的运算量实现了对行人的定位。设计了相应的软硬件系统，并通过实验对算法性能进行了验证。实验结果表明：基于ECF+FC的行人定位算法性能优于其他基于互补滤波(CF)的方案，能够实现0.5%以内的平面定位误差和1%以内的三维定位误差，可以满足实际需要。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于可穿戴式惯性测量单元的行人室内定位技术[J]. 王智敏;陶宝林;于鹏;甘昊鹏;杨海;罗涛.传感器与微系统,2021(01)

激光雷达/MEMS微惯性组合室内导航算法研究[J]. 李荣冰;王智奇;廖自威.传感器与微系统,2020(12)

基于脚部捷联惯性传感器的行人定位方法比较[J]. 李云飞;于宁.传感器与微系统,2020(01)

基于MEMS-MARG传感器的消防员室内定位算法[J]. 杨刚;李强;韩路;张鑫.中国惯性技术学报,2019(05)

An Extended Complementary Filter (ECF) for Full-Body MARG Orientation Estimation[J]. Sebastian O. H. Madgwick;Samuel Wilson;Ruth Turk;Jane Burridge;Christos Kapatos;Ravi Vaidyanathan.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics,2020

Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm.[J]. Madgwick Sebastian O H;Harrison Andrew J L;Vaidyanathan Andrew.IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings],2011

Views

257

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

基于中值和滑动窗口融合滤波的WKNN定位算法

采用MEMS惯性传感器的低成本手势识别方法

基于RSSI测距修正的室内融合优化定位算法

基于中心差分扩展集员滤波的融合室内定位算法

基于深度神经网络的室内定位算法

Related Author

李芳芳

姜汗涛

杨永锋

齐斐

谭方

李小年

王嘉铭

廖承鑷

Related Institution

陇东学院数学与信息工程学院

中国科学院空天信息创新研究院传感技术国家重点实验室

兰州理工大学计算机与通信学院

长沙理工大学电气与信息工程学院

郑州大学网络空间安全学院

⁰