基于iPad的三轴加速度计，三轴陀螺仪和三轴磁力计用于设计低成本的室内行人多传感器系统（PDR）。于低成本传感器，设计了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的初始对准；在运行过程中，为了解决发散位置误差的问题，提出了一种基于零速更新（ZUPT）和基于EKF的磁力计相结合的方法，以校正误差。过加速度计，磁力计校正陀螺仪误差，并同时校正航向角误差，从而达到减小位置误差的目的。验结果表明，对于低成本的多传感器系统，该系统可以更好地满足室内行人定位的要求，定位误差约占总距离的2％。现有的行人计算系统相比，该系统使用低成本传感器实现了较高的定位精度。着移动互联网技术的飞速发展，基于位置的服务越来越受到人们的关注，它已经成为最热门的话题之一。统的定位服务依赖于移动电信运营商的无线电通信网络或外部定位方法来从移动终端的用户那里获取位置信息。
而，当用户终端在室内环境中时，无线电信号由于墙壁的阻塞而变得微弱并且不能被精确地定位。前大多数室内定位技术主要基于无线网络，例如WiFi [1]，ZigBee [2]，RFID [3]等，主要基于信号强度值的大小。定位置。性导航使用加速度计和陀螺仪测量运动中的佩戴者的加速度和角运动信息，并使用已知的初始位置，初始速度和姿态，并且计算机可以计算出位置，佩戴者始终运动的速度和姿势。PDR算法使用加速度计和陀螺仪根据初始行人的位置估计下一次行人的位置，不需要外部信息，也不会辐射任何信息，具有良好的自治性，隐蔽性和可操作性。速的数据更新速度。文提出了一种低成本的多传感器移动终端PDR算法。iPad的惯性测量单元（IMU）用于收集有关行人和角度运动的信息，三轴磁力计用于获得相应的感应电势。
于EKF，执行传感器误差补偿和校正，然后计算出精确的行人位置信息。性导航系统必须在导航解之前执行初始对准，以便获得初始位置等；初始对齐使惯性导航系统描述的坐标系与导航坐标系重合，同时允许计算机具有正确的初始值，例如给定的初始速度，初始位置和初始态度。初始对准期间，初始位置已知，初始速度为零，并且在初始对准期间由IMU和磁力计获得初始姿态。了计算室内值，根据位置，速度和弯矩的姿态，使用加速度计，陀螺仪和磁力计的输出值来计算室内的位移。EKF的基础和改进的捷联惯性导航算法。
一刻的位置，速度和姿势。点的计算示意图如图2所示。步行过程中，脚的每一步的水平速度必须再次经历稳定性，加速，减速和稳定性的循环过程[6]。前，大多数检测算法都基于加速度计[7-8]和陀螺仪[9]。实验中使用的设备是Apple于2014年10月推出的iPad air 2产品。
实验是在矩形室内会议室中进行的。试路线的长度为50.4 m，采样频率设置为100 Hz，并通过浏览便携式iPad收集数据。始实验数据可以通过Sensor Log软件获得。
验绕过了一条闭合路线，该路线包括三个90°直角转弯。3显示了特定实验路线与实际路线之间的比较。图所示，在最初的右行走过程中，实验算法的路线基本上与实际路线相对应。
是，在第二个90°旋转之后，ZUPT算法的方向发生了很大的偏离，恒温阀芯并且由于误差的累积而缓慢地出现了变化，最终导致了实验位置与实际位置之间的较大偏差。实验路线使用从实验端点到真实端点的距离误差在总距离上的比率来表示定位误差。过几次实验后，表1列出了定位误差。间包括4分钟的初始对准。表中结果比较所示，基于EKF磁力计ZUPT ，惯性测量单元已集成到磁力计中，加速度计和磁力计用于校正陀螺仪误差和误差航向角得到校正，最终减少了航向角误差，并且积累了速度误差，从而提高了定位精度。前，在寻求将室内行人考虑在内时，尹宏等人。用XSENS公司的MTI产品作为中等成本的惯性测量单元[12]。
2显示了使用ZUPT ZARU算法以平均成本得出的惯性测量单元的定位误差分布。金凤等。用了低成本的MEMS惯性传感器[13]，并使用了额外的滤波功能来合并多个传感器。位误差约占总距离的4％。于iPad硬件和其他问题，惯性测量单元中的陀螺仪精度很差。此，该实验使用低成本的多传感器，并且使用ZUPT 磁力计的方法也达到了良好的精度。上测试结果表明，基于EKF磁力计，ZUPT 和使用低成本多传感器的室内行人定位的方法也可以实现更高的定位精度，从而检查了该方法的实用性和多功能性。文提出了一种低成本的多传感器融合室内行人估计系统。
系统不仅可以实现内部的连续和自主导航，还可以通过添加磁力计来有效地校正行人航向角误差。当前的行人估算系统相比，该系统使用低成本传感器，并实现了可观的定位精度。
一定的时间内，该系统可以满足行人的内部定位需求，但是由于实验设备的传感器性能较差，所收集的数据还包含许多其他误差和噪声，从而导致更长的时间。及越来越多的位置错误。好的结果。一步应与WiFi或ZigBee结合使用，以实现高精度，长距离，长距离，实时的室内PDR定位系统。
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