基于多传感器数据融合的室内行人航位推算法

柳胜凯; 苏婷立; 王彬彬; 金学波; 彭世禹

doi:10.13873/j.1000-9787(2018)03-0133-05

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基于多传感器数据融合的室内行人航位推算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于多传感器数据融合的室内行人航位推算法
- Indoor pedestrian dead reckoning method based on multi-sensor data fusion
- 传感器与微系统 2018年37卷第3期页码：133-137
- 作者机构：
  
  北京工商大学计算机与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（61673002）
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2018)03-0133-05
  中图分类号： TP212.9
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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[1]柳胜凯,苏婷立,王彬彬,金学波,彭世禹.基于多传感器数据融合的室内行人航位推算法[J].传感器与微系统,2018,37(03):133-137.

LIU Sheng-kai, SU Ting-li, WANG Bin-bin, et al. Indoor pedestrian dead reckoning method based on multi-sensor data fusion[J]. 2018, 37(3): 133-137.
[1]柳胜凯,苏婷立,王彬彬,金学波,彭世禹.基于多传感器数据融合的室内行人航位推算法[J].传感器与微系统,2018,37(03):133-137. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2018)03-0133-05.

LIU Sheng-kai, SU Ting-li, WANG Bin-bin, et al. Indoor pedestrian dead reckoning method based on multi-sensor data fusion[J]. 2018, 37(3): 133-137. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2018)03-0133-05.

摘要

针对惯性测量单元（IMU）本身存在测量漂移

很难获得精确的室内行人轨迹的问题

提出了使用多个传感器信息融合的方案

包括IMU和视频摄像头

并结合卡尔曼滤波和零速检测算法进行参数优化

以提高行人运动轨迹的精度。仿真结果表明:算法可以有效降低行人轨迹的误差。

Abstract

Due to drift of measuremen of inertial measurement unit（ IMU）

it is difficult to get accurate trajectory of pedestrian indoor

a scheme fusing multiple sensors information is proposed

include inertial measurement unit（ IMU） and vedio camera

combined Kalman filtering with zero-velocity detection algorithm for parameters optimization. The simulation results show that the algorithm can effectively reduce the error of pedestrian trajectory.

关键词

Keywords

references

消防员组合定位技术的研究 [J]. 刘琦,陈庆文,张智超. 自动化技术与应用 . 2017(07)

基于PDR/UWB紧耦合的足绑式行人导航技术 [J]. 孙璧文,樊启高,武亚恒,孙艳. 传感器与微系统 . 2017(03)

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