毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述一、课题研究背景及意义随着数字时代的到来，我们的生活越来越离不开智能手机等电子设备。在电子设备的许多服务中，基于位置的服务（Location Based Service, LBS）应用场景越来越多，获取准确的地理位置信息和外围服务信息的需求也在增加。目前，室外行人导航定位技术大多主要依靠GPS，但在室内、隧道、地下空间等一般需要使用自主惯性导航系统来实现定位跟踪。作为获取地理位置信息和LBS的关键技术，导航、定位技术受到了高度重视。全球卫星定位系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）技术能够在室外提供米级（民用）定位精度。然而，据调查，人们在室内的场景更加频繁，因此高精度的室内行人导航定位技术仍然提出了很高的要求，而在室内、地下空间等特殊环境下的鞋式个人惯性导航系统是室内导航定位技术的应用。个人导航系统，又称为步行者导航系统，即PNS(Personal/ Pedestrian Navigation System),用于跟踪行人的实时位置，通过无线电通信将其发送到监视单元，以及实时监视行人的行进方向，速度和位置等信息变化。 个人导航系统是固定在行人鞋子上的导航鞋，主要适用于士兵，警察，消防，急救等危险性高的作业的安全人员，提供更高水平的安全保障。 另外，在地下探查和丛林探查等GPS信号微弱或欠缺的环境下，PNS还可以发挥自主导航的功能。 在各种导航定位设备中，MEMS惯性设备以其低成本，小体积，自主性强及良好的环境适应能力成为PNS的理想设备，基于MEMS惯性技术的个人惯性导航系统在国内外已成为一个很大的研究热点。二、国内外研究现状 近年来，行人导航技术逐渐成为导航技术的研究热点。在国内外，导航市场的竞争更加激烈。在北美，苹果在2013年以3000万美元的价格收购了硅谷内部定位公司WifiSlam；谷歌在2011年发布了谷歌的内部地图，涵盖了包括商场、机场、车站等建筑物。在国内，互联网巨头也纷纷布局。2014年，百度在室内导航公司IndoorAtlas投资2000万美元；2015年，腾讯在室内定位公司SenseWhere战略投资数百万美元；阿里集团还与中国兵器集团投资20亿元，加强室内外定位服务。个人导航系统也被广泛应用于现代战场。个人导航系统作为单兵系统的一部分，又称单兵导航系统，使单兵具有更强的机动性，协调性和生存能力，是实现野战一体化的有机环节，为单兵作为作战单位提供了基础平台。美国、俄罗斯、日本等国先后实施单兵装备计划，将通信、侦察、导航等装备相结合，便于指挥员正确实施、调整和制定作战计划，使战场成为更加高效、数字化的综合战场。 国内对GPS应用开发技术，导航定位技术的研究已有多年的历史，在机器人定位，车载导航定位方面有着广泛的应用。 另外，对单兵导航系统也进行了研究，提出了利用GPS、嵌入式系统、多传感器技术、GIS技术以及无线通信技术等进行多种数据融合的方案。 但是，由于国内MEMS传感器的应用开发技术与国外发达国家相比存在一定的差异，因此国内基于MEMS传感器的个人惯性导航系统的研究并不多。 国外对个人导航系统的研究可以追溯到1996年联邦通信委员会（FCC）公布的E-911（Emergency call 911）定位需求，个人导航的概念逐渐形成，然后个人导航系统主要依靠单一的GPS或地图匹配来辅助GPS定位，为PDA或手机增加定位功能。随着导航技术的发展，对个人导航的需求日益增加，许多国家增加了对个人导航系统的研究，导航传感器的成本和体积显著降低。MEMS加速度计和MEMS陀螺仪已逐渐应用于个人导航系统，个人导航系统已演变成一个能够独立工作的完整系统，从而吸引更多的机构和学者参与研究。美国在研究个人导航系统方面领先其他国家，更早将该系统应用于个人导航系统，其中Point Research开发了个人定位终端，并将其应用于美国的Land Warrior项目。美国一家公司推出了一款小型、设备齐全的具有航位推算模块的电子导航设备，可以计算用户相对于初始值的数值（通常由GPS提供）。它包括倾斜补偿罗盘、电子计步器和气压高度计，它可以提供一个连续的假定位置范围。微处理器进行航位推算计算，微处理器中的卡尔曼纹波将航位推算数据与GPS数据相结合。卡尔曼滤波等算法利用GPS数据对位计算传感器进行校正，误差为行程的2%-5%，完全不需要GPS指导。在欧洲，还有一些研究机构根据行人行走的特点，特别是针对行人导航实验系统进行深入研究。三、结果和讨论 关于鞋式个人惯性导航系统的研究，主要部分为信息采集和信息处理这两部分。在信息采集部分，惯性测量单元（IMU）极为重要，IMU主要包含一个用于精确测量加速度的三轴加速度计和一个测量角运动装置的陀螺仪，有的IMU还包含了测量航向的三轴磁罗盘。加速度计（Accelerometer、G-Sensor）也叫重力感应器，加速计通过测量组件在某个轴向的受力情况来得到结果，表现形式为轴向的加速度大小和方向（XYZ），主要是测量物体的受力情况。陀螺仪（Gyroscope、GYRO-Sensor）也叫地感器，三轴陀螺仪的工作原理是通过测量三维坐标系内陀螺转子的垂直轴与设备之间的夹角，并计算角速度，通过夹角和角速度来判别物体在三维空间的运动状态，可同时测定上、下、左、右、前、后等6个方向并合成为三轴坐标，最终可判断出物体的移动轨迹和加速度。 两者的作用看似相近，但速度计只能侦测物体的移动受力情况并不具备精确侦测物体角度改变的能力，陀螺仪可以侦测物体角度改变的状态，但无法计算物体受力的程度。因此，需要两者的相互调整来确保航向的准确。然而，如何相互调整两者则需要在信息处理部分下功夫，尤其是在提高该系统导航准确性的算法方面。为此，国内外学者提出了多种零速检测算法、零速修正算法、捷联惯导算法和导航姿态修正算法以及这几种算法组合的设计，下面是该系统的硬件结构框架或导航算法的一些设计实例： 沈阳化工大学刘晓梅[10]等人设计了一套固定在行人腰部的可穿戴内定位导航设备，采用了微机械惯性测量单元( MIMU) ，采用行人航位推算原理( PDＲ) 计算行人行走的步数、步长及方位，实现行人室内定位，解决GPS 导航技术在室内无法使用的缺陷。其系统结构框图3.1所示。
西北工业大学张金亮[6]等人研究了低精度鞋式个人惯性导航系统，该系统由低精度 MEMS 惯性 IMU 单元组成，导航算法在传统捷联惯性导航算法基础上，引入零速修正技术，设计了一种用以检测行走过程中的静止时间段的比力模值 滑动方差检测算法，然后通过设计的改良卡尔曼滤波器在静止时间段内滤波估计导航姿态、速度和位置的 计算误差，通过反馈校正可以提高原系统的导航精度。其系统导航修正算法图3.2所示。
北京理工大学韩勇强等人针对无星环境中行人导航定位需求 ， 设计了一种基于足部安装 MI MU 的行人导航系统，重点研究了行人导航鞋传感器选型及样机设计流程[9]，如图3.3所示。
根据个人导航特点分析,东南大学俞熠等人设计了以TMS320C6748为核心，以SD卡作为储存方式，以Wi-FI作为无线通讯方式，包含九轴IMU、Wi-FI、GPS、气压计的个人导航系统[5]。其系统硬件设计框架如图3.4所示。
国外西班牙马德里28500科学研究高级委员会自动化和机器人中心提出了一种通过将惯性导航系统技术与有源射频识别技术相结合来精确定位室内目标的新方法[2]。一种基于脚装惯性测量单元的位置估计方法，借助于从放置在建筑物中已知位置的几个有源射频识别标签获得的接收信号强度，就可以有效地应用于在大型的不熟悉的室内环境中引导人从一个地方到另一地方。 国内外研究机构对个人导航定位技术的研究和探讨，其中也包括了全球定位辅助系统（AGPS），无线定位技术（W LAN），蓝牙技术，超宽带定位技术（U WB），超声波定位技术和红外定位技术等定位技术的研究。目前，鞋式个人惯性导航系统的主要研究方向为仅依靠惯性的导航系统、惯性导航与GPS组合的导航系统，本文将研究惯性导航与GPS组合的导航系统。四、总结 惯性导航与GPS组合的导航系统，利用GPS导航技术辅助修正惯性导航，既提高了惯性导航精度，保证惯性导航定位误差不会随时间发散；又能降低GPS信号缺失对系统造成的定位误差，保证系统在内无GPS信号的短时间仍能准确定位。当系统长期在室内时，组合导航将不再适用，为了能够继续进行室内导航，此时可开启计步器功能，利用计步器对系统位置进行补偿，利用磁罗盘获取磁航向角作为系统的航向角，以弥补惯性导航和GPS组合导航的不足。 通过对鞋式个人惯性导航系统功能的分析，该系统需要完成信息采集、信息处理和信息传输这三部分功能，其中信息采集部分主要是由各种传感器完成行人状态信息( 加速度，角速度，航向) 和地理信息( 磁场 强度) 的测量以及室外GPS信号的接收；信息处理部分主要完成导航参数的解算和数据融合等导航算法，导航算法是基于陀螺仪和加速度计的数据进行逐步检测，该算法的关键技术包括精确磁罗盘航向解算，捷联惯导算法，零速修正和姿态修正算法；信息传输部分主要是向外部其他设备输出计算后的航向、位置等导航信息和测试参数。 因此，鞋式惯性导航系统最少应包含一个IMU和一个微处理器，还需配备适用于室外定位的GPS，可考虑当今在室内定位中广泛使用的Wi-Fi，同时保留基本的串行接口的有线通信。个人导航系统还可以考虑使用SD卡实现该功能进行数据离线存储。五、参考文献[1]Krach B, Roberston P. Cascaded estimation architecture for integration of foot-mounted inertial sensors[C]//IEEE Position Location and Navigation Symposium. Monterey, 2008: 112-119. [2]Antonio Ramn Jimnez Ruiz, Fernando Seco Granja, Jos Carlos Prieto Honorato, and Jorge I.Accurate Pedestrian Indoor Navigation by Tightly Coupling Foot-Mounted IMU and RFID Measurements//IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, VOL. 61, NO. 1, JANUARY 2012 [3]Correa Alejandro,Barcelo Marc,Morell Antoni,Vicario Jose Lopez. A Review of Pedestrian Indoor Positioning Systems for Mass Market Applications.[J]. Sensors (Basel, Switzerland),2017,17(8).[4]蔡体菁,许奇梦,周代金.一种低成本的个人导航仪（英文）[J].Journal of Southeast University(English Edition),2019,35(01):57-63.[5]俞熠. 个人导航系统设计与实现[D].东南大学,2017.[6]张金亮,秦永元,梅春波.基于MEMS惯性技术的鞋式个人导航系统[J].中国惯性技术学报,2011,(03):253-256.[7]王立兵,杨松普,罗巍,皮燕燕.足部安装MEMS-IMU个人导航系统[J].中国惯性技术学报,2016,(04):460-463.[8]戴菲. 基于MEMS惯性器件的个人导航系统算法与软件设计与实现[D].东南大学,2017.[9]韩勇强,田晓春.基于足部安装MIMU的行人导航系统设计[J].导航定位与授时,2018,5(01):22-27.[10]刘晓梅,张慕远,李金凤,王庆辉.基于MIMU的行人室内导航技术的实现[J].沈阳化工大学学报,2016,30(03):271-274.[11]庞晗.基于MEMS惯性器件的徒步个人导航仪设计与实现[D].哈尔滨工程大学,2012.[12]陈伟.基于GPS和自包含传感器的行人室内外无缝定位算法研究[D]中国科学技术大学,2010.[13]崔潇,秦永元,周琪,张金亮，鞋式个人导航系统算法和试验研究[J]测控技术,2013,(03):138-142.[14]赵红宇. 惯性行人导航系统的算法研究[D].大连理工大学,2015.[15]王立兵,杨松普,罗巍,皮燕燕.足部安装MEMS-IMU个人导航系统[J].中国惯性技术学报,2016,24(04):460-463.[16]张晓东.基于MEMS惯性器件的个人导航系统研究[D].北京工业大学,2015.[17]钱伟行,朱欣华,苏岩.基于足部微惯性/地磁测量组件的个人导航方法[J]中国惯性技术学报, 2012,(05):567-572.[18]万骏炜,曾庆化,陈磊江,陈维娜,邓孝逸.行人惯性导航系统平台设计与实现[J].计算机应用与软件,2015,(02):45- 47 170.[19]李由.基于MEMS惯性传感器、WiFi、磁场特征的移动智能终端室内行人导航算法[D].武汉大学,2015.[20]张晓东基于MEMS惯性器件的个人导航系统研究[D].北京工业大学,2015.
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