基于步态运动模型的人员跟踪及定位算法研究

Pedestrian Dead Reckoning (PDR) theory is a hot research field of Indoor-location problem. Most of existing PDR algorithms can only support standard walking gait, and the accuracy of these PDR systems is not good enough as the algorithms of PDR drift need to be improved. In order to establish a PDR system with high-precision and free walking gait (including jumping, up-down stair,etc. )PDR system, this project intends to establish a gait modeling and classing methods for different gaits based on three-point(two feet and waist) movement information. Then, we will explore how to optimize zero velocity correction time (ZUPT), how to calculate step length and direction, and how to use Kalman Filter (KF) to correct PDR drift and fuse multi-source navigation data with the model of gait established before. Through the work of the project, we can build a high precision indoor personnel tracking and positioning theory and algorithms, enhance the related technology level of China, and provide a solution for the fire scene rescue, mine disaster, as well as applications such as military operations.

基于行人航位推算(PDR)理论的人员跟踪及定位技术是解决无信标室内定位问题的一个研究方向。已有的PDR算法大部分仅能完成标准步行的距离推算，且PDR系统精度较低，PDR误差漂移的校正算法也有待完善。为了建立高精度并可用于自由行走步态(包括跳跃、上下楼等多种步态)的PDR理论及算法，本项目拟利用双脚和腰部的三点运动信息，采用回归分析等理论探索步态建模的方法，建立步态建模和识别的理论；然后利用步态运动模型来研究不同步态的零速度修正时刻(ZUPT)优化算法，步长和行进方向的计算方法以及基于卡尔曼滤波(KF)的误差校正和多源导航数据融合算法。通过本项目的研究工作，可以构建一套精度较高的室内人员跟踪及定位理论和算法，提高我国在无信标室内定位问题方面的技术领先性，为消防现场救援、矿山灾难以及军事行动等应用提供高精度的自主人员导航和定位方案。

基于行人航位推算(PDR)理论的人员跟踪及定位技术是解决无信标室内定位问题的一个研究方向。已有的PDR算法大部分仅能完成标准步行的距离推算，且PDR系统精度较低，PDR误差漂移的校正算法也有待完善。为了建立高精度并可用于自由行走步态(包括跳跃、上下楼等多种步态)的PDR理论及算法，本项目拟利用双脚和腰部的三点运动信息，采用回归分析等理论探索步态建模的方法，建立步态建模和识别的理论；然后利用步态运动模型来研究不同步态的零速度修正时刻(ZUPT)优化算法，步长和行进方向的计算方法以及基于卡尔曼滤波(KF)的误差校正和多源导航数据融合算法。通过本项目的研究工作，可以构建一套精度较高的室内人员跟踪及定位理论和算法，提高我国在无信标室内定位问题方面的技术领先性，为消防现场救援、矿山灾难以及军事行动等应用提供高精度的自主人员导航和定位方案。