基于陀螺仪和加速度计的路径复原方法研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 基于智能手机进行盲区定位的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关工作和基础 | 第14-27页 |
| 2.1 与行人航迹推算算法相关的定位方法 | 第14-18页 |
| 2.1.1 基于信号到达角度的测量 | 第14页 |
| 2.1.2 蜂窝小区 | 第14-15页 |
| 2.1.3 基于距离的定位方法 | 第15-16页 |
| 2.1.4 三角测量 | 第16页 |
| 2.1.5 基于RSSI的定位方法 | 第16-17页 |
| 2.1.6 定位技术总结 | 第17-18页 |
| 2.2 行人航迹推算系统相关工作概述 | 第18-20页 |
| 2.2.1 无辅助信息PDR | 第18-19页 |
| 2.2.2 建筑信息辅助PDR | 第19页 |
| 2.2.3 地图匹配辅助PDR | 第19-20页 |
| 2.2.4 RFID辅助PDR | 第20页 |
| 2.3 行人航迹中的问题分析 | 第20-25页 |
| 2.3.1 行人航迹推算系统中的行走步数的估计 | 第21-24页 |
| 2.3.2 行人航迹推算系统中的航向估计 | 第24-25页 |
| 2.3.3 行人航迹推算系统中步伐长度估计 | 第25页 |
| 2.4 行人航迹中的问题解决方案 | 第25-26页 |
| 2.4.1 步频的解决方案 | 第25页 |
| 2.4.2 航向估计的解决方案 | 第25-26页 |
| 2.4.3 步长估计的解决方案 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 行人航迹推算算法研究 | 第27-38页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于加速度计的计步算法研究 | 第27-30页 |
| 3.2.1 波峰检测算法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 自相关分析算法 | 第29-30页 |
| 3.3 基于陀螺仪的航向算法研究 | 第30-35页 |
| 3.3.1 陀螺四元数姿态更新算法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 扩展卡尔曼滤波 | 第31-33页 |
| 3.3.3 基于启发式漂移消除算法的航向校正 | 第33-34页 |
| 3.3.4 融合策略 | 第34-35页 |
| 3.4 步长估计算法实现 | 第35-37页 |
| 3.4.1 基于行为模型的步长估计算法实现 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于智能手机的航迹复原 | 第38-49页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 基于Android设备的开发环境搭建 | 第38-42页 |
| 4.2.1 Android简介 | 第38-40页 |
| 4.2.2 环境搭建 | 第40-42页 |
| 4.3 基于Android设备的数据采集与处理 | 第42-45页 |
| 4.3.1 传感器数据采集 | 第42页 |
| 4.3.2 步频探测设计 | 第42-44页 |
| 4.3.3 航向检测设计 | 第44-45页 |
| 4.4 坐标系定义及变换 | 第45-47页 |
| 4.4.1 世界坐标系 | 第45页 |
| 4.4.2 手机坐标系定义 | 第45-46页 |
| 4.4.3 坐标系的转换 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 系统测试及结果分析 | 第49-55页 |
| 5.1 测试条件 | 第49页 |
| 5.2 计步测试 | 第49-50页 |
| 5.3 步长测试 | 第50-51页 |
| 5.4 航向测试 | 第51-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
