公开(公告)号：CN109164411B

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN201811041952.2

申请日：2018-09-07

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 李世银 ,  卢洋 ,  梁冠琪 ,  向杨俊钰 ,  张楠

IPC: G01S5/02 ,  G01S5/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多数据融合的人员定位方法，是一种融合WIFI、惯性传感器和地磁信息的定位方法。本发明利用机器学习结合加速度计数据识别行人的运动状态，在得到步长、步数及方向角数据后进行行人航迹推算(PDR)。在PDR定位基础之上，融合地磁匹配定位结果改善PDR的累计误差，采用WIFI锚点实现位置初始化并修正定位误差。本发明所提出的基于粒子滤波的多数据动态融合算法，提高了系统精度及鲁棒性，且该方法不受外界环境干扰，成本低，器件便于携带，可应用于室内、隧道、矿井下等复杂环境。

公开(公告)号：CN109164411A

公开(公告)日：2019-01-08

申请号：CN201811041952.2

申请日：2018-09-07

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 李世银 ,  卢洋 ,  梁冠琪 ,  向杨俊钰 ,  张楠

IPC: G01S5/02 ,  G01S5/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多数据融合的人员定位方法，是一种融合WIFI、惯性传感器和地磁信息的定位方法。本发明利用机器学习结合加速度计数据识别行人的运动状态，在得到步长、步数及方向角数据后进行行人航迹推算(PDR)。在PDR定位基础之上，融合地磁匹配定位结果改善PDR的累计误差，采用WIFI锚点实现位置初始化并修正定位误差。本发明所提出的基于粒子滤波的多数据动态融合算法，提高了系统精度及鲁棒性，且该方法不受外界环境干扰，成本低，器件便于携带，可应用于室内、隧道、矿井下等复杂环境。