Tröghetsnavigering baserad på mikroelektromekaniska system (MEMS) tröghetsmätningsenheter (IMUs) har lockat många forskare på grund av dess höga tillförlitlighet och oberoende. Rubrikuppskattningen, som en av de viktigaste delarna av tröghetsnavigering, har varit ett forskningsfokus inom detta område. Rubrikuppskattning med hjälp av magnetometrar störs av magnetiska störningar, såsom betongkonstruktioner inomhus och elektronisk utrustning. MEMS-gyroskopet används också för kursuppskattning. Men noggrannheten hos gyroskop är opålitlig med tiden. I detta papper, ett bärbart multisensorsystem har utformats för att få hög noggrannhet inomhus kursuppskattning, enligt en quaternion-baserad ocented Kalman filter (UKF) algoritm. Det föreslagna flersensorsystemet inkluderar en treaxlig accelerometer, tre enaxliga gyroskop, en treaxlig magnetometer och en mikroprocessor minimerar storleken och kostnaden. Det wearable multi-sensor systemet var fast på midjan av fotgängare och fyrhjulingen obemannade luftfordon (UAV) för rubrik uppskattning experiment i vår högskola byggnad. Resultaten visar att den genomsnittliga kursuppskattning fel är mindre 10° och 5° till multisensorsystem fast på midjan av fotgängare respektive fyrhjulingen UAV, jämfört med referensbanan. ÖPPNA TILLTRÄDESensorer 2015, 15 10873
Yuan m.fl. REF införde ett quaternion-baserat, oparfymerat Kalman-filter för noggrann mätning av inomhuslinjer.
Quaternion-Based Unscented Kalman Filter for Accurate Indoor Heading Estimation Using Wearable Multi-Sensor System
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}