基于加速度补偿的惯性行人导航非零速区间姿态估计CKF算法

姿态估计是导航解算的基础，在基于足绑式惯性测量单元的行人导航系统中，由于足部运动加速度变化频繁且剧烈，使得常见的姿态融合算法精度下降。为了减小运动加速度对姿态解算的影响，通过数据分析定义了可以进行加速度补偿的拟合区间，在零速检测的基础上给出了拟合区间的判定方法，提出了对加速度计的输出进行一阶拟合补偿的方案，并设计了能完成后续行人导航姿态估计任务的容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法，在非拟合区间则采用三子样旋转矢量法进行姿态更新。在数值仿真中，将所提算法与纯三子样旋转矢量法进行了对比分析，对算法精度进行了测试，在行人导航试验中验证了算法的有效性。试验结果表明，在行走过程中及出现较大运动加速度的情况下，加入加速度补偿的CKF姿态估计精度平均提高了35.3%。在矩形闭合路径试验中，起终点水平误差降低了56.3%,起终点高度误差降低了20.3%。