| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 室内定位发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 惯导定位发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3 课题研究内容及结构安排 | 第16-19页 |
| 第2章 基于MEMS-IMU的室内定位方法 | 第19-33页 |
| 2.1 基于MEMS-IMU的室内定位方法 | 第19-21页 |
| 2.1.1 行人航迹推算技术的基本原理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 捷联式惯性导航技术的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2 惯性导航常用坐标系及其坐标转换关系 | 第21-25页 |
| 2.2.1 惯导系统常用坐标系 | 第21-24页 |
| 2.2.2 捷联式惯性导航系统坐标系转换关系 | 第24-25页 |
| 2.3 惯性导航系统姿态的几种表示方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 姿态表示方法综述 | 第25-26页 |
| 2.3.2 几种姿态算法的分析 | 第26-27页 |
| 2.4 惯性导航系统的姿态更新算法研究 | 第27-31页 |
| 2.4.1 四元数解算算法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 运动载体姿态角的获取 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 MEMS惯性传感器的数据采集与预处理 | 第33-47页 |
| 3.1 系统数据采集模块 | 第33-36页 |
| 3.1.1 MPU9250 | 第33-34页 |
| 3.1.2 Android智能手机电子罗盘 | 第34-36页 |
| 3.2 惯性导航系统中MEMS传感器的信号采集 | 第36-39页 |
| 3.2.1 陀螺仪的数据信号分析 | 第36页 |
| 3.2.2 加速度计的数据信号分析 | 第36-37页 |
| 3.2.3 磁力计的数据信号分析 | 第37-38页 |
| 3.2.4 气压计的数据信号分析 | 第38-39页 |
| 3.3 MEMS传感器和Android智能手机电子罗盘采样数据处理 | 第39-46页 |
| 3.3.1 MEMS传感器的初始校准 | 第39-42页 |
| 3.3.2 零偏置校正算法 | 第42-43页 |
| 3.3.3 加速度滤波算法 | 第43-45页 |
| 3.3.4 手机电子罗盘航向角校正算法 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于MEMS-IMU的室内定位算法研究与改进 | 第47-65页 |
| 4.1 室内定位系统的算法结构 | 第47-48页 |
| 4.2 行人的步态检测算法 | 第48-52页 |
| 4.2.1 行人行走步态分析 | 第48页 |
| 4.2.2 零速度检测算法 | 第48-50页 |
| 4.2.3 基于K-MEANS聚类算法的自适应阈值设定算法 | 第50-51页 |
| 4.2.4 行人姿态角与零速度检测融合算法 | 第51-52页 |
| 4.3 四元数和行人位移计算 | 第52-57页 |
| 4.3.1 四元数和航向角计算 | 第52-54页 |
| 4.3.2 基于手机电子罗盘的行人航向角计算 | 第54-56页 |
| 4.3.3 行人位移计算 | 第56-57页 |
| 4.4 行人位置高度计算 | 第57-58页 |
| 4.5 系统算法的实验验证 | 第58-63页 |
| 4.5.1 直线行走 | 第58-60页 |
| 4.5.2 矩形行走 | 第60-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 基于MPU9250和安卓智能手机的室内定位系统设计与搭建 | 第65-73页 |
| 5.1 室内定位系统的总体布局 | 第65-66页 |
| 5.2 室内惯导定位系统的硬件组成 | 第66-67页 |
| 5.3 基于MEMS-IMU的室内定位系统软件设计 | 第67-72页 |
| 5.3.1 Android手机开发环境介绍 | 第67-68页 |
| 5.3.2 智能手机端软件的程序设计 | 第68-72页 |
| 5.4 室内惯导定位系统的实验分析 | 第72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 总结与展望 | 第73-75页 |
| 总结 | 第73-74页 |
| 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间所取得研究成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
