基于INS/UWB紧组合的行人室内定位方法

针对室内复杂应用场景下行人定位精度低的问题, 提出一种基于惯性导航系统/超宽带(inertial navigation system/ultra-wide band, INS/UWB)紧组合定位方法。以脚部运动的一个步态周期为基本搜索单元, 通过行人脚部运动分析, 利用z轴角速度信息实现行人复合运动下的精确零速检测, 进一步利用零速校正(zero velocity update, ZUPT)抑制惯性解算累积误差。同时, 考虑UWB测距精度受非视距(non-line-of-sight, NLOS)影响问题, 利用反向传播神经网络自适应学习方法建立NLOS误差模型并据此对UWB测距误差进行补偿。实验结果表明, 在室内复杂应用场景下;所提INS/UWB紧组合算法定位误差为0.19 m, 相比未进行ZUPT和NLOS误差补偿的INS/UWB紧组合定位方法;定位精度提高84.6%。