[发明专利]一种基于MEMS惯性导航的室内行人方位校准方法

说明书

本发明提出了一种基于MEMS惯性导航的室内行人方位校准方法，包括：对MEMS惯性传感器采集的数据进行地磁干扰评估，判断地磁场是否受到强烈干扰，如果是，则采用室内场景模式进行方位角校准，否则采用Kalman滤波和互补滤波相融合的算法进行方位角校准，得到最优方位角。本发明可以滤除地磁随机干扰的影响，也能有效消除陀螺仪方位解算的累积误差。

技术领域

本发明涉及MEMS惯性导航定位技术领域，特别涉及一种基于MEMS惯性导航的室内行人方位校准方法。

背景技术

对MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems，微机电系统)惯性导航定位系统来讲，方位角的精度是影响导航定位系统精度的主要因素之一，对影响方位角长时间精度保持技术的因素进行分析研究是提高方位角精度和长期定位的准确性的重要步骤。由MEMS惯性导航定位系统的方位角长时间精度保持技术的研究现状可知，影响方位角长时间精度保持的主要因素有三个：

第一，MEMS惯性元件精度较低。虽然当前MEMS惯性传感器已经有了长足的发展，但受工作原理和工艺技术水平的限制，MEMS传感器精度相对较低，其性能与传统惯性元件相比仍有一定差距，要实现长时间高精度的方位保持难度比较大。

第二，MEMS惯性导航所固有的传感器误差累积特性，图1为MEMS惯性传感器输出误差，惯性传感器误差的大小对于惯导系统的导航定位精度具有决定性的影响。

第三，捷联导航算法误差，在捷联式惯导系统中，利用陀螺仪测量载体各轴旋转运动的瞬时角度增量，通过积分计算其角度变化量，结合载体初始方位，解算出当前的方位角信息。由于采用积分的方式计算方位角信息，各种误差随着时间的增长而不断累积，使得系统的长期精度差。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。

为此，本发明的目的在于提出一种基于MEMS惯性导航的室内行人方位校准方法。

为了实现上述目的，本发明的实施例提供一种基于MEMS惯性导航的室内行人方位校准方法，包括如下步骤：

步骤S1，对MEMS惯性传感器采集的数据进行地磁干扰评估，判断地磁场是否受到强烈干扰，如果是，则采用室内场景模式进行方位角校准，否则采用Kalman滤波和互补滤波相融合的算法进行方位角校准；

步骤S2，当判断采用Kalman滤波和互补滤波相融合的算法进行方位角校准时，执行如下步骤：

(1)进行第一次Kalman滤波，将加速度计测量值与重力场在载体坐标系下投影的差值和磁强计测量值与当地磁场强度在载体坐标系下投影的差值共同作为Kalman滤波算法中的观测值；将陀螺仪的测量值通过四阶-龙格库塔法进行解算得到不断更新的四元数将其作为Kalman滤波的状态值；

(2)利用互补滤波算法，由电子罗盘对陀螺仪校正之后得到的校正角速度通过四阶龙格库塔法得到校正后的四元数；

(3)根据第一次Kalman滤波得到的优化四元数和互补滤波算法得到的校正四元数，进行第二次Kalman滤波，通过Kalman滤波算法的不断更新，得到最优方位角；

步骤S3，当判断采用室内场景模式进行方位角校准，执行如下步骤：利用将地理坐标系下的重力与加速度计在载体坐标系下测量得到的加速度做向量积的运算来校正陀螺偏差，校正后的角速度值，通过四阶龙格库塔法可直接得出最优方位角。

进一步，在所述步骤S1中，对采集数据中的地磁信号进行预处理，根据磁强计三个轴上磁场强度的输出矢量和与标准地磁作对比，对磁强计各个轴上的矢量和与标准地磁进行差值计算，如果计算得到的偏差超出预设阈值范围，则判断地磁场受到强烈干扰，采用室内场景模式进行方位角校准；如果计算得到的偏差未超出预设阈值范围，则判断地磁场没有受到强烈干扰，采用Kalman滤波和互补滤波相融合的算法进行方位角校准。