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随着智能设备技术的快速发展,人们对于基于位置的服务需求日益增加。由于GPS等传统定位技术无法满足室内精细定位的需求,近年来,以蓝牙、Wi-Fi、可见光定位技术为代表的室内定位技术开始崭露头角。其中,可见光定位以其精度高、成本低、易实现、无电磁辐射、同时兼顾照明与定位的特点倍受青睐。然而,可见光定位技术容易受到多径反射干扰、LED布设范围限制等问题的影响,这极大地影响了可见光定位在实际应用时的定位性能,限制了可见光定位的实用性。为了克服可见光的定位的固有缺陷,本文对可见光定位算法与惯性导航算法的融合进行了探索,着重研究了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波两种卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法等数据融合滤波算法,同时设计并完成了一整套基于可见光定位与惯性导航的组合定位系统。该系统采用惯性导航技术对可见光定位进行辅助定位,通过不同的数据融合滤波算法对可见光定位数据与惯性导航数据进行融合,使其可以提供精度高、稳定性好的不间断室内定位服务。本文所研究的主要内容如下:(1)结合实际场景下室内可见光定位需求,设计制作了LED信号发生模块与可穿戴式可见光定位模块,并采用基于RSS的可见光定位算法实现了可见光定位;(2)研究了基于步伐检测与步长估计的行人惯性导航算法,同时设计制作了鞋载行人惯性导航模块,并最终与LED信号发生模块与可穿戴式可见光定位模块一起,组成了一整套基于可见光定位与惯性导航的组合定位系统;(3)在扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波两种卡尔曼滤波算法的基础上,研究了基于两种卡尔曼滤波算法的可见光定位与惯性导航组合定位算法,通过实验验证了该算法的性能,证明了该算法可以有效克服可见光定位的固有缺陷,弥补单一惯性导航过大的累积误差。组合定位算法结合了可见光定位与惯性导航各自的优点,使得在定位精度与定位稳定性方面相较于单一定位算法有了较大提升;(4)在粒子滤波算法的基础上,研究了基于粒子滤波的可见光定位与惯性导航组合定位算法,并通过实验验证了该算法的性能,该算法同样能够克服单一可见光定位与惯性导航的缺陷,从而提供不间断的高精度、高稳定性室内定位服务。最后对比了不同滤波算法的性能并尝试解释了定位结果差异的原因,并对基于可见光定位与惯性导航的组合定位系统未来发展方向提出了展望。