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基于惯导数据和图像地标的室内定位关键技术研究

更新时间:2019-09-15
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基于惯导数据和图像地标的室内定位关键技术研究

摘要


随着科技的发展和人工智能时代的到来,人们生活需求日益提高,物联网需求越来越大,智能手机的大量普及,人们对室内定位的需求日益增大。本文主要研究惯导数据和图像地标的室内定位关键技术,本文在室内定位的研究上主要从两个方面入手。
第一,根据惯性导航数据规划建筑结构的路径图。在路径规划上,本文在行人航迹推算PDR算法的基础上,对航向方向进行了改进,使用k均值聚类的方法对航向进行聚类,根据建筑结构的特点,对极坐标系下的角度进行自适应的k均值聚类算法确认航向。在此基础上,针对海拔高度分布特点,对海拔高度进行简单的聚类来确认楼层分布。
第二,根据图像地标匹配确认初始位置,从而实现惯导数据和图像地标相结合的定位方法。在图像地标匹配方面,将图像地标定义为建筑结构的关键点位置,在定位中采用二次匹配的思想对图像地标进行匹配。第一次是基于SIFT特征向量匹配,第二次是基于文本检索的方法进行匹配,从而定位图像地标的位置。
最后本文通过已有的硬件系统采集建筑结构的惯导数据和图像地标数据集,仿真构建建筑路径结构信息图,当用户再一次在建筑中行走的时候,可根据图像地标匹配定位用户位置,在之后的行走过程中可根据惯导数据计算行人行走的距离和方向,达到惯导数据和图像地标相结合的室内定位的目的。

关键词:惯导数据,图像地标匹配,PDR算法,k均值聚类


目 录

第一章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 相关技术领域的研究现状 2
1.1 本论文的结构安排 4
第二章 惯导系统与相关知识 6
2.1 硬件介绍与性能测试 6
2.1.1 惯性导航系统硬件介绍 6
2.1.2 系统性能初步测试 8
2.1.3 系统校准 9
2.2 常用的导航坐标系 10
2.2.1 地心惯性坐标系ECI 12
2.2.2 地心地固坐标系ECEF 12
2.2.3 地理坐标系 13
2.2.4 载体坐标系BF 14
2.3 姿态解算算法 14
2.3.1 欧拉角法 15
2.3.2 四元素法 18
2.4 传统导航方法 21
2.5 本章小结 23
第三章 改进行人航迹规划算法与实验 24
3.1 行人航迹推算PDR 24
3.1.1 步频检测 24
3.1.2 步长估计 27
3.1.3 航向确认 29
3.2 算法改进与实验 30
3.2.1 主要的聚类方法介绍 31
3.2.2 海拔高度聚类 32
3.2.3 角度值的聚类与改进 33
3.3 建筑路径结构规划实验 37
3.3.1 实验环境与实验步骤 37
3.3.2 数据处理 38
3.3.3 建筑结构路径规划 44
3.4 本章小结 45
第四章 图像地标定位算法与实验 47
4.1 图像地标定位算法概述 47
4.2 SIFT特征 47
4.2.1 尺度空间检测 48
4.2.2 精确定位关键点 49
4.2.3 特征点方向确认 50
4.2.4 特征点描述 51
4.2.5 特征点匹配 51
4.3 文本检测与实验 52
4.3.1 MSER文本候选区域检测 52
4.3.2 算法实验与效果 53
4.4 图像地标匹配实验 54
4.4.1 图像地标数据库采集 54
4.4.2 图像地标匹配 56
4.5 本章小结 57
第五章 室内定位系统实验 58
5.1 室内定位系统设计 58
5.2 本章小结 61
第六章 全文总结与展望 62
6.1 全文总结 62
6.2 展望 63
致  谢 64
参考文献 65