【摘 要】
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定位导航是面向医院场景自动导航的智能轮椅不可或缺的技术,能否正常工作关系到用户的人身安全。在面向医院户外场景中,集中式高楼和树木等复杂环境经常导致卫星信号丢失,并使定位导航系统瘫痪。为了解决这个问题,本文采用多传感器信息融合技术和基于循环神经网络的算法,保障信号长时间丢失的情况下,系统定位导航模块仍具有定位和导航能力,同时确保一定的定位精度和抗干扰能力,本文的主要工作如下:（1）根据MEMS-IM
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定位导航是面向医院场景自动导航的智能轮椅不可或缺的技术,能否正常工作关系到用户的人身安全。在面向医院户外场景中,集中式高楼和树木等复杂环境经常导致卫星信号丢失,并使定位导航系统瘫痪。为了解决这个问题,本文采用多传感器信息融合技术和基于循环神经网络的算法,保障信号长时间丢失的情况下,系统定位导航模块仍具有定位和导航能力,同时确保一定的定位精度和抗干扰能力,本文的主要工作如下:（1）根据MEMS-IMU输出的噪声信号特点,研究了噪声的分布及形成原因;提出基于门控单元循环神经网络的IMU滤波算法,并训练和构建GRU-RNF模型;实验结果表明相对于原始数据,经过该方法处理后的数据,其IMU测量噪声降低了约65%,并使得惯性导航系统（INS）解算结果的波动性明显降低。（2）为了达到医院场景下轮椅导航系统的高精度定位和强稳定性的要求,本文采用实时动态（RTK）技术进行卫星定位,并使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）将RTK与惯性导航系统（INS）信息进行融合,在医院环境下进行轮椅行驶实验,并通过对轨迹坐标、行驶速度以及姿态的结果进行分析,实验结果表明RTK/INS融合系统响应速度更快,并且在卫星信号短时间（10s左右）丢失的情况下,系统仍能保持精度为0.3m左右的定位。（3）为了进一步提高导航系统在弱信号或信号丢失环境下的仍然具备定位导航能力,提出基于LSTM的辅助INS伪测量算法,在卫星信号接收正常时,对模型进行训练,待进入信号丢失的环境下时,使用训练好的模型对轮椅位置坐标进行预测,以替代失效的RTK,保证导航系统继续工作。而为了对该算法进行可行性验证,本文通过设置卫星信号丢失时间为10s、30s和60s三种情况来验证模型预测精度,三种情况下的实验结果模型预测的平均位置误差分别为0.084m、0.381m和0.614m,导航系统的抗干扰能力和稳定性得到显著提高。今后可在Lidar等传感器的融合导航、动态避障方向进行深入研究。
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