作者：刘宇,王伊冰,路永乐,张欣,陈燕苹,龚爽 单位：中国电子科技集团公司第二十六研究所 出版：《压电与声光》2016年第05期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYDSG2016050200 DOC编号：DOCYDSG2016050209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《异质双9轴MEMS惯性传感器数据互补-加权迭代融合算法》PDF+DOC2015年第05期 王伟,张金艺,张洪辉,蔡春艳,李建宇 《基于MEMS惯性传感器的行人导航轨迹复现研究》PDF+DOC2018年第03期 赵慧,王斌,阮巍 《基于惯性传感器的上肢位置跟踪》PDF+DOC2018年第06期 吴斌,刘丽明,薛婷,张晓东 《基于MEMS惯性传感器的高精度步长估计算法（英文）》PDF+DOC2018年第02期 路永乐,陈永炜,邸克,郭俊启,余跃,刘宇 《室内行人自主定位算法的研究》PDF+DOC2017年第08期 张博,贾浩男,赵皎 《基于手机传感器的行人室内定位算法》PDF+DOC2019年第05期 吴金凯,蔡成林,甘才军,孙凯 《基于MEMS惯性传感器零速检测算法的研究》PDF+DOC 贾亮,陈海明 《基于WiFi辅助的自适应步长的室内定位算法》PDF+DOC2017年第12期 金彦亮,张晓帅,齐崎,谢秋云,周祜旸 《基于MEMS传感器的双轨迹融合导航系统》PDF+DOC2018年第05期 王云瑞,伍萍辉,曾成 《基于低成本磁场和MEMS惯性传感器的姿态测定系统(英文)》PDF+DOC2008年第05期 杨克虎,史英桂,姬靖,郭建军,郁文生

    • 行人步态参数的精确估计是行人自主导航系统和行人健康监测的关键技术之一。针对当前行人自主导航系统中步长估算算法精度低和弱适应性的问题，提出了一种计算行人动态步长算法。首先对行人的步态特征进行分解，利用改进的零速检测确定行人运动状态，采用卡尔曼滤波技术降低惯性传感器中累积误差的影响，再对进行滤波和坐标转换后的加速度进行双重积分，最终得到行人脚尖的运动轨迹。通过采用MTI-700惯性模块设计实验并进行实验验证。结果表明，该文提出的步长算法计算的步长与行人实际步长的误差低于3.0%。与现有的行人动态步长算法相比，该算法首次计算出行人脚尖的运动轨迹，精度较高且适应强，在行人自主导航及行人健康监测领域具有较大的应用价值。

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