《超音波/IMU/磁羅盤/ZigBee 組合室內定位導航關鍵技術研究》是依託南昌大學，由郭杭擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：超音波/IMU/磁羅盤/ZigBee 組合室內定位導航關鍵技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：郭杭
- 依託單位：南昌大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目在分析已有的IMU/磁羅盤/ZigBee組合導航系統的基礎上，引入超音波感測器，研究超音波/IMU/磁羅盤/ZigBee多感測器組合導航系統，可滿足行人在室內環境下對實時導航定位的需求。它是多學科交叉的前沿研究工作。具體研究(1)超音波三維定位方法設計和算法實現, (2)相應的超音波/IMU/磁羅盤/ZigBee 室內組合導航定位系統數據融合方法，從而獲得室內高精度導航定位的關鍵技術，使室內導航的精度達到厘米量級。這項技術在大型建築物、停車場、展覽廳導航定位，在礦山礦工、醫院病人，以及老人和兒童的監視和救護定位套用中具有很重要的作用。在核設施營運、某些化工行業等危險環境下，使用機器人導航中有實用價值。研究成果在圖像識別、目標跟蹤、機器人導航等領域也有重要的科學價值。
結題摘要
項目以IMU、GNSS、Mag、ZigBee無線感測器等為基礎展開，研究了提高室內定位精度和可靠性的有效導航方法。研究在複雜室內環境下行人定位的若干關鍵技術，提出了用無人機影像糾正IMU的漂移新方法。研究了非完整約束的卡爾曼濾波器和前向/後向濾波器的加權組合的Sage-Husa自適應算法，處理IMU/GPS組合導航系統數據。構建了基於IMU/超聲定位的室內導航平台。研究了室內移動機器人自定位方法和基於Kinect和慣導的組合室內定位，確保行人在室內環境下完成精確的導航任務。項目組在執行課題任務期間，完成了大量實驗和分析工作驗證了相關方案、模型和算法的有效性和可行性。研究工作在國際國內著名期刊發表，進展和成果在國際國內著名學術會議宣讀，四個專利授權。特別是： 本項目系統研究了IMU/GNSS/Drone組合的導航定位系統，採用無人機影像和安裝於足部的IMU零速/零角速度檢測糾正IMU的漂移，並使用擴展卡爾曼濾波（EKF）算法來估計和消除感測器積累的誤差。 研究了ZigBee定位算法中基於進化理論的路徑損耗模型和改進的模糊聚類ZigBee網路指紋庫定位方法。通過濾波方法去除干擾數據,改進指紋庫的精度和採用加權最鄰近算法/ Bayesian算法，在較長距離(約40 m)得到平均0.8米的精度。提出了基於進化理論的路徑損耗模型和模糊聚類指紋庫定位方法，經實驗證明該方法是可行的。 針對 ActiveBat室內超音波定位方法中定位精度受環境溫度、硬體延時誤差、時間同步誤差等的影響，提出了改進的ActiveBat室內超音波定位方法。通過實驗驗證該方法可以有效提高室內定位精度272%，精度達到厘米量級。我們還提出了基於超音波/IMU信息融合的室內定位方法。以自主導引小車（AGV）為定位終端，根據超音波定位技術和非完整約束條件得到自主導引小車的位置和速度信息，並利用該信息輔助IMU，通過卡爾曼濾波進行信息融合，從而抑制純慣導的漂移誤差，解決定位發散的問題。結果表明該方法適用於室內移動物體的實時定位。 本項目成果可用於室內定位許多領域, 如在建築物內或地下礦山的位置服務中。
