基于多传感器之室内外连续定位系统分析

本文是计算机论文,本文的研究方向是基于多传感器的室外室内连续定位系统，涉及到硬件软件以及算法。具体的设计方案是在室外采用GPS/INS组合的方式定位，在室内通过磁力计+INS的组合方式定位，并采用ARM+DSP的处理器设计平台，同时对GPS与INS的同步方式也进行了说明。具体工作总结如下：（1）首先，在GPS和INS组合定位的过程中，以GPS接收机与IMU的组合值作为观测值，结合运动模型中的理论值进行定位预测。其次，针对室内采用轨迹推算的方式定位，本文提出了一种基于磁力计求解航向角的方法，用来较少磁力计受周围环境的干扰。（2）其次，自主研发了系统的硬件平台，包括器件的选型以及电路的设计，同时因为系统中GPS和INS采用的是硬件同步时间的方式，在设计的电路中将GPS接收机的1PPS引脚与MPU9150的FSYNC引脚相连，由1PPS引脚每秒发送一个脉冲信号，通过将FSYNC引脚的变化与MPU9150集的数据的最低位的变化作对比，来判断是否与GPS同一时刻的采样值。在系统的软件部分，搭建了Linux操作系统、对GPS信号进行了解码分析、编写了数据采集程序与定位算法程序。

第一章绪论

在无基础定位设施的环境下，为行人或者车辆提供定位信息需要移动平台携带所有所需传感器的。本研究的目的是设计一个室外室内连续定位的移动平台，它主要由处理器、GPS接收机、IMU和磁力计组成。为满足整个系统的控制和计算能力，处理器采用ARM+DSP的双核架构芯片，ARM内核运行Linux操作系统，它负责整个系统的控制和数据采集；DSP内核作数据融合算法。在定位的过程中，让该移动平台在室外使用GPS定位，并结合INS的数据对GPS观测的定位点进行滤波。在室内使用磁力计+惯导的轨迹推算方式进行定位，根据磁力计提供航向角，惯导提供加速度。本文基于地磁场的分布特征和航向角计算原理，提出了磁力计航向角的动态计算和修正方法。首先，建立磁力计的动态误差模型。然后我们分析了两个相邻时刻磁力计三轴输出的对应关系，得到了包含航向角信息的方程。然后根据两个相邻矩的磁场分布特征，得到求解航向角的附加方程。最后，组合上述等式来求解航向角。该方法有效地实现了磁力计的校正和补偿，提高了导航系统的精度。

第二章相关理论

2.1方向余弦矩阵与等效旋转矢量

本文中室内定位采用的是磁力计与INS组合的方法确定航向角以及加速度，通过轨迹推算的方式来迭代定位。然而实际上载体在运动的过程中不可能完全水平，肯定会有一定量的倾斜，也就是说在另外两个坐标轴上有分量，因此要正确求解航向角，需要考虑另外两个角即横滚角和俯仰角上的分量，求解这三个量过程即所谓的姿态更新算法。常用的姿态更新算法一般有方向余弦矩阵法、欧拉角法、四元数法等，最后通过泰勒级数展开或者龙格-库塔等方法求解微分方程，使得陀螺仪的采集的角速度可以直接作为输入。为了方便讨论下一章节的算法设计，本章节先介绍一些有关坐标系变换方面的数学知识，包括方向余弦矩阵、等效旋转矢量以及四元数及其微分方程求解等。

2.2四元数与其微分方程
求解本章对后续的定位算法中所涉及到的背景知识进行了介绍，包括四元数和旋转矩阵的方法，主要是对于载体在运动过程中其他轴上产生的分量进行了解决。对于室外定位中INS的辅助部分，在求解运动方向的角度时需要采用四元数的方法来更新航向角。对于本文室内定位方法，在纠正航向角的算法中，需要降低三轴磁力计上的误差，这里也需要旋转矩阵方面的知识。通过前文的介绍，本系统确定在室外采用GPS定位，对于GPS信号中的噪声，采用与INS组合的方式，并结合卡尔曼滤波方法对其信号进行滤波。室内定位采用轨迹推算的方式，利用室外最后的定位点作为室内定位的初始点，进而进行定位推算。在定位推算的过程中，速度和方向是两个至关重要的参数，对于速度可以由加速度计提供，而方向上，采用陀螺仪的方式只能在短期内保证其精度，因而放弃了该方案。采用磁力计来提供运动方向，需要解决的是磁力计受到周围环境干扰的问题，本章中提出了一种磁力计误差模型，并结合方向余弦阵来求得航向角的方法，具有较好的抗干扰性能，因而室内定位采用加速度计+磁力计的方案。

第三章系统定位的算法设计...................17

3.1系统室外定位的算法设计..........17

3.2系统室内定位的算法设计..........20

3.3室外室内连续定位的轨迹推算..22

3.4本章小结......................................23

第四章定位系统的设计实现...................24

4.1硬件设计......................................24

4.2软件设计......................................30

第五章定位系统的测试实验...................44

5.1实验预处理..................................44

5.2室外定位实验..............................45

5.3室内定位实验..............................47

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第五章定位系统的测试实验

5.1实验预处理

通常，磁场传感器在制造中具有大的零误差。如果未校准，则会带来较大的测量误差。磁场校准用于消除磁场传感器的零偏压。平台中的磁力计可以测量三个轴的磁场强度。由三轴分量组成的空间矢量实际上是地球磁场相对于传感器的位置矢量。在平台移动期间，传感器的方向不断变化。当磁力计读取三轴磁场时，数据按顺序输出。我们围绕每个轴旋转传感器，使得每个时刻由矢量的端点组成的图形应该是一个以原点为中心的球体。图5.2是投影在XY平面上的视图。Y轴上的数据分布在点0的两侧，这是对称的。然而，X轴上的中心点A偏离点0。由于传感器在磁场的正方向和负方向上测量的数据应该是相同的值但符号相反。也就是说，它应该是以原点为中心的圆，现在这种情况表明数据具有零漂移。

5.2室外定位实验

为了测试平台在室外的定位效果，我们选取了一个高楼之间的区域，以评估室外定位的表现。如图5.4所示，设定了一条运动轨迹如图中黄线，从START到END为止，GPS接收机在沿着这个轨迹运动的大部分时间能收到GPS信号，但也会出现GPS信号被遮挡的情况。我们让载体在地面上行动。GPS接收机的采样周期为T=1s。取出一部分数据以查看过滤效果。实际轨迹、观察轨迹和滤波器轨迹一起放在在图5.5中比较。图中的实线黑线表示实际轨迹，蓝色虚线表示GPS接收机的观察轨迹，红色折线表示经过GPS/INS组合滤波后的轨迹。可以看出GPS接收机的观察轨迹是振荡的，它表明测量噪声对其轨迹有影响。在卡尔曼滤波之后，滤波器轨迹更接近目标的真实轨迹。图5.6显示了轨迹的误差。绿线表示观测值与实际值之间的误差，红线表示滤波值与实际值之间的误差。从图中可以看出，位移观测噪声的最大值接近4.8×10-5度，对于定位点来说仍然相对较大。在卡尔曼滤波器之后，位置偏差减小到1.5×10-5度或更小。可以看出，尽管卡尔曼滤波器不能完全消除噪声，但它已经将噪声的影响降至最低。表5.1表示的是滤波后与滤波前的轨迹误差均值和均方差，定位误差的均值由1.6025m降低到了0.5626m，定位误差的均方差由0.7m降低到了0.22m。