基于步態(tài)建模的室內(nèi)慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)算法研究的開題報告

基于步態(tài)建模的室內(nèi)慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)算法研究的開題報告一、選題背景及研究意義室內(nèi)導(dǎo)航定位是目前智能家居、智慧城市等領(lǐng)域研究的重點之一。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，傳統(tǒng)的室內(nèi)定位系統(tǒng)不再滿足人們的需求，需要探索更加準(zhǔn)確、可靠的定位算法。而基于慣性導(dǎo)航的定位系統(tǒng)由于具有較好的靈活性和實用性而備受關(guān)注。步態(tài)是人類獨有的行為方式，每個人的步態(tài)都不同，步態(tài)建模是文獻(xiàn)報告中一種非常有效的人體特征識別方法。因此，本研究將采用步態(tài)建模算法來提高室內(nèi)慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與實用性，具有一定的理論意義和應(yīng)用價值。二、研究內(nèi)容1.基于MEMS慣性傳感器的數(shù)據(jù)采集在本研究中，采用低成本硬件——MEMS慣性傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，包括加速度計與陀螺儀。通過合理的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，包括濾波、校準(zhǔn)等，使得采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量更為精準(zhǔn)、穩(wěn)定。2.步態(tài)建模本研究將采用步態(tài)建模技術(shù)來識別人體行走時的特征，包括步頻、步長、步幅等。步態(tài)建模的核心是設(shè)計具有代表性的特征向量來描述每一步行走時的特點，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)特征，利用基礎(chǔ)特征訓(xùn)練出針對行人的特征模板。3.匹配算法將步態(tài)建模技術(shù)與慣性導(dǎo)航技術(shù)結(jié)合起來，通過匹配算法實現(xiàn)室內(nèi)定位。定位算法的核心是將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式匹配，實現(xiàn)對所處位置的精準(zhǔn)定位。本研究將采用基于動態(tài)時間規(guī)整算法的匹配方法，通過對比行人實時的步態(tài)特征與預(yù)設(shè)的特征模板進(jìn)行匹配，從而完成行人室內(nèi)定位。三、研究方法1.理論研究法對現(xiàn)有的室內(nèi)慣性導(dǎo)航技術(shù)與步態(tài)建模技術(shù)進(jìn)行綜合分析，總結(jié)各種技術(shù)的優(yōu)缺點，提出本研究的理論假設(shè)，構(gòu)建基于步態(tài)建模的室內(nèi)慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)。2.實驗研究法通過實驗采集行人的步態(tài)數(shù)據(jù)，利用步態(tài)建模算法進(jìn)行特征提取及模板學(xué)習(xí)，再利用動態(tài)時間規(guī)整算法進(jìn)行定位匹配。對比實驗結(jié)果，驗證本研究的算法定位精確性及實用性。四、研究進(jìn)度安排本研究預(yù)計在以下時間節(jié)點內(nèi)完成：1.文獻(xiàn)調(diào)研及理論研究：2021年8月-9月2.數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理：2021年10月-11月3.步態(tài)識別及模板學(xué)習(xí)：2021年11月-2022年1月4.匹配算法及系統(tǒng)實現(xiàn)：2022年1月-2022年3月5.實驗驗證及結(jié)果分析：2022年3月-2022年4月6.論文撰寫及答辯準(zhǔn)備：2022年4月-2022年5月五、預(yù)期成果及應(yīng)用前景通過本研究，預(yù)期實現(xiàn)基于步態(tài)建模的室內(nèi)慣性導(dǎo)航定位算法，研究期間的實驗結(jié)果將反映該算法的可行性、準(zhǔn)確性及實用性。該系統(tǒng)可應(yīng)用于大型室內(nèi)場所如辦公樓、商場、機(jī)場等，為用戶提供準(zhǔn)確快捷的導(dǎo)航信息。六、結(jié)論隨著智能科技的不斷發(fā)展，定位導(dǎo)航技術(shù)也將不斷更新、創(chuàng)新，根據(jù)用戶需求的不同，需實現(xiàn)更為精準(zhǔn)、智能化的定位方式。本研究的基于步