基于改进步态检测的微惯导行人轨迹测量与平滑算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 | 第16-18页 |
| 2 轨迹测量算法基本理论 | 第18-32页 |
| 2.1 捷联惯性导航的基本原理 | 第18页 |
| 2.2 常用坐标系及其相互转换关系 | 第18-22页 |
| 2.2.1 常用坐标系 | 第19页 |
| 2.2.2 姿态角与姿态矩阵 | 第19-20页 |
| 2.2.3 常用坐标系之间的转换关系 | 第20-22页 |
| 2.3 SINS的姿态更新算法 | 第22-31页 |
| 2.3.1 欧拉角法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 方向余弦法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 四元数法 | 第24-31页 |
| 2.3.4 SINS的误差分析 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 改进的步态检测算法 | 第32-44页 |
| 3.1 步态检测概述 | 第32-36页 |
| 3.1.1 步态检测技术 | 第32-33页 |
| 3.1.2 步伐周期的划分 | 第33-34页 |
| 3.1.3 步态检测算法 | 第34-36页 |
| 3.2 步态检测算法问题分析 | 第36-38页 |
| 3.2.1 幅度阈值判断法问题分析 | 第36-37页 |
| 3.2.2 时间阈值判断法问题分析 | 第37-38页 |
| 3.2.3 步态检测问题总结 | 第38页 |
| 3.3 改进的步态检测算法 | 第38-41页 |
| 3.3.1 候选摆动区的统计特性 | 第38-40页 |
| 3.3.2 误检测的解决方案 | 第40页 |
| 3.3.3 漏检测的解决方案 | 第40-41页 |
| 3.4 实测试验 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 轨迹平滑算法 | 第44-56页 |
| 4.1 卡尔曼滤波器原理 | 第44-47页 |
| 4.1.1 离散卡尔曼滤波器估计的过程信号 | 第44-45页 |
| 4.1.2 卡尔曼滤波器的计算模型 | 第45-46页 |
| 4.1.3 离散卡尔曼滤波器算法 | 第46-47页 |
| 4.1.4 离散卡尔曼滤波系数设置及调整 | 第47页 |
| 4.2 基于卡尔曼滤波的零速修正算法 | 第47-49页 |
| 4.3 姿态修正模块 | 第49-51页 |
| 4.4 分段式固定区间平滑算法 | 第51-55页 |
| 4.4.1 轨迹平滑原理分析 | 第51-53页 |
| 4.4.2 固定区间分配方法 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 试验验证 | 第56-62页 |
| 5.1 改进的步态检测算法轨迹效果验证 | 第57-58页 |
| 5.2 姿态修正模块对轨迹“锯齿”的优化 | 第58-59页 |
| 5.3 RTS平滑滤波算法的轨迹效果验证 | 第59-60页 |
| 5.4 试验结果分析 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第62页 |
| 6.2 后期工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
