孙晓东[1]2004年在《智能辅助驾驶车无陀螺惯性定位及姿态测量系统研究》文中研究表明本文研究智能辅助驾驶车辆无陀螺仪式惯性定位与姿态测量系统。它没有采用常规的惯性导航系统(即用陀螺仪测量角运动，用加速度计测量线运动)的方法，而仅使用加速度计计算车体的线运动和角运动。它通过执行一种合理的六个加速度计布置策略，按照无陀螺仪式惯性导航系统核心导航算法，只通过读取六个加速度计的瞬时读数，就可以精确的计算出车辆控制所需要的车辆瞬时状态信息。论文的主要研究内容如下：1.无陀螺仪式惯性定位与姿态测量系统实现的理论推导与数学原理。它首先对加速度计传感器进行建模，得出其物理模型和数学模型，从而得出加速度计输出的初步表达式。然后根据刚体运动学的知识，研究与车辆坐标系相固联的加速度计相对于惯性坐标系在叁维空间的运动规律，提出了用来描述车辆坐标系（刚体∑）相对于惯性坐标系运动的旋转矩阵以及反对称矩阵，使车辆坐标系上任何点的运动都能通过相对于惯性参考系平动向量和旋转矩阵来描述。然后进一步推导了加速度计输出公式，并对旋转操作特性进行了理论证明。之后证明了无陀螺仪式惯性导航系统的可行性条件，即布置矩阵有左逆阵。最后设计基于正立方体型的加速度计布置策略，最终推导出系统的状态方程和输出方程。2.设计系统惯性测量单元的硬件电路，这也是系统得以实现的硬件基础，其性能直接影响着实验效果。这部分包括加速度和温度信号的调理电路，处理器板，电源及工控机。3.核心算法的实现与C++程序的编制。从角速度向量到反对称矩阵再到旋转矩阵的求解是算法的关键部分，这几步的计算精度直接关系到最后的参数精度，在计算时通过减少采样间隔的方法来提高计算精度。4.算法的试验验证。主要是通过我们搭建的试验车来试验验证算法的 准确性。试验时让车辆实际运行圆弧运动，直角弯，蛇形，移线等几个典型工况，实时纪录车辆的几个瞬时状态信息。然后对纪录的数据文件进行处理，达到试验验证的目的。论文研究的创新之处在于： 针对陀螺仪性价比较差的弊病，建立了实时准确且高性价比的无陀螺仪式惯
季凌禹[2]2016年在《基于iOS的WIFI室内定位技术研究》文中进行了进一步梳理随着移动互联网的不断发展,各种基于位置服务LBS(Location Based Service)的移动应用开始越来越多地融入人们的日常生活。但是由于信号遮挡、多径衰弱等问题,这类应用不能很好地满足室内定位的需求。为了更好的解决室内定位相关问题,出现了众多的室内定位解决方案。各种室内定位技术在定位精度、部署成本上有着各自的优缺点。惯性定位技术作为一种不依赖外界环境的定位方式,具有适用范围广、部署成本低的特点。随着微机电系统的发展,越来越多的智能移动终端除了具备高速的运算能力,还搭载了惯性传感器。在这样的背景下,在移动终端借助惯性传感器实现室内定位功能得以实现。本文结合传统的WIFI室内定位技术和移动终端的惯性传感器技术,提出了一种惯性传感器定位辅助WIFI室内定位的方法,并实现了基于iOS的室内定位系统。本文的主要研究工作如下：1、通过iOS平台的CoreMotion框架获取加速度计、陀螺仪和电子罗盘的数据。对Z轴加速度数据进行滑动平均处理,利用峰值检测法获得行走的步数。采用常数步长模型对行走距离进行估计。再结合电子罗盘的航向数据,获得较为准确的运动轨迹。通过惯性定位坐标与真实地理坐标的转换,确定定位的范围。2、根据惯性定位算法得到的结果,从位置指纹数据库中筛选出惯性定位误差范围内的位置指纹数据。对定位点实时获取的WIFI无线信号进行高斯滤波,再与筛选出的位置指纹数据进行匹配,从而实现较为精准的定位。3、在真实场景下,对系统的定位性能和定位效率进行测试。通过真实场景实验对比,本文提出的方法对比传统的位置指纹定位算法,极大地减少了运算时间,并且具有更高的定位精度。
参考文献：
[1]. 智能辅助驾驶车无陀螺惯性定位及姿态测量系统研究[D]. 孙晓东. 吉林大学. 2004
[2]. 基于iOS的WIFI室内定位技术研究[D]. 季凌禹. 西南交通大学. 2016