超声波/IMU/磁罗盘/ZigBee 组合室内定位导航关键技术研究

The project will investigate Ultrasonic/IMU/Magnetometer/ZigBee integrated navigation system for pedestrian positioning. First at all, the existing integrated system, IMU/Mag/ZigBee, will be analyzed, and then the ultrasonic sensor technology will be incorporated into the system for the purpose of very high accurate indoor positioning. It's multi-discipline frontier science and technology. The contents include three dimension ultrasonic positioning method /algorithms, and relevant data fusion method of ultrasonic/IMU/Mag/ZigBee for indoor positioning. It's key technology with the positioning accuracy at centimeter level. It plays a very important role in large-scale buidings', parking lots', exhibition halls' positioning, surveillance and rescue in hospitals for patients, in mines for miners, and for seniors and children. It can be used for robots to work in dangerous sites, such as, nuclear facilities and chemical industry. The research achievement has important value in the fields of image recognition,target tracking,robot navigation.

本项目在分析已有的IMU/磁罗盘/ZigBee组合导航系统的基础上，引入超声波传感器，研究超声波/IMU/磁罗盘/ZigBee多传感器组合导航系统，可满足行人在室内环境下对实时导航定位的需求。它是多学科交叉的前沿研究工作。具体研究(1)超声波三维定位方法设计和算法实现, (2)相应的超声波/IMU/磁罗盘/ZigBee 室内组合导航定位系统数据融合方法，从而获得室内高精度导航定位的关键技术，使室内导航的精度达到厘米量级。这项技术在大型建筑物、停车场、展览厅导航定位，在矿山矿工、医院病人，以及老人和儿童的监视和救护定位应用中具有很重要的作用。在核设施营运、某些化工行业等危险环境下，使用机器人导航中有实用价值。研究成果在图像识别、目标跟踪、机器人导航等领域也有重要的科学价值。

项目以IMU、GNSS、Mag、ZigBee无线传感器等为基础展开，研究了提高室内定位精度和可靠性的有效导航方法。研究在复杂室内环境下行人定位的若干关键技术，提出了用无人机影像纠正IMU的漂移新方法。研究了非完整约束的卡尔曼滤波器和前向/后向滤波器的加权组合的Sage-Husa自适应算法，处理IMU/GPS组合导航系统数据。构建了基于IMU/超声定位的室内导航平台。研究了室内移动机器人自定位方法和基于Kinect和惯导的组合室内定位，确保行人在室内环境下完成精确的导航任务。项目组在执行课题任务期间，完成了大量实验和分析工作验证了相关方案、模型和算法的有效性和可行性。研究工作在国际国内著名期刊发表，进展和成果在国际国内著名学术会议宣读，四个专利授权。特别是：.本项目系统研究了IMU/GNSS/Drone组合的导航定位系统，采用无人机影像和安装于足部的IMU零速/零角速度检测纠正IMU的漂移，并使用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法来估计和消除传感器积累的误差。.研究了ZigBee定位算法中基于进化理论的路径损耗模型和改进的模糊聚类ZigBee网络指纹库定位方法。通过滤波方法去除干扰数据,改进指纹库的精度和采用加权最邻近算法/ Bayesian算法，在较长距离(约40 m)得到平均0.8米的精度。提出了基于进化理论的路径损耗模型和模糊聚类指纹库定位方法，经实验证明该方法是可行的。.针对 ActiveBat室内超声波定位方法中定位精度受环境温度、硬件延时误差、时间同步误差等的影响，提出了改进的ActiveBat室内超声波定位方法。通过实验验证该方法可以有效提高室内定位精度272%，精度达到厘米量级。我们还提出了基于超声波/IMU信息融合的室内定位方法。以自主导引小车（AGV）为定位终端，根据超声波定位技术和非完整约束条件得到自主导引小车的位置和速度信息，并利用该信息辅助IMU，通过卡尔曼滤波进行信息融合，从而抑制纯惯导的漂移误差，解决定位发散的问题。结果表明该方法适用于室内移动物体的实时定位。.本项目成果可用于室内定位许多领域, 如在建筑物内或地下矿山的位置服务中。