传统行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)定位技术存在严重的误差累积问题。针对因航向偏差引起的误差累积,提出一种借助建筑几何信息实现行人航向的实时补偿方案,通过提高定向精度来抑制定位误差的累积传递。分析利用外源绝...传统行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)定位技术存在严重的误差累积问题。针对因航向偏差引起的误差累积,提出一种借助建筑几何信息实现行人航向的实时补偿方案,通过提高定向精度来抑制定位误差的累积传递。分析利用外源绝对位置改善PDR定位结果,试验一种自适应模型噪声的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)滤波算法,实现PDR与WIFI定位源的滤波融合。通过实验对比分析,基于改正航向的PDR相较于传统PDR,有效抑制了误差的累积,将整体误差控制在5 m左右;传统PDR与WIFI源滤波融合,比单纯传统PDR提高了82.8%的精确度;航向改正PDR与WIFI源相融合,则比单纯传统PDR和航向改正PDR分别提高了90.2%和49.5%的精确度。结果表明:补偿改正航向和借助外源绝对位置滤波融合均可有效控制传统PDR的误差累积,根据条件约束可知航向改正PDR及其与WIFI源融合方案较适用于规则室内环境,而原始航向PDR与WIFI源融合方案则不受室内结构影响,在多次滤波后逐渐提高行人定位精度,从而可满足行人室内定位精度需求。展开更多
