零速度更新辅助行人惯性导航系统

逍遥设计自动化

引言
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7 M& s& Q/ j. }7 g* ~0 n在当代导航技术中，行人惯性导航系统面临着误差累积的重大挑战。本文探讨零速度更新（ZUPT）辅助行人惯性导航系统如何通过利用人类步行模式的周期性特征来提供精确的导航解决方案[1]。
: Z" B5 l, ]7 e4 @* f9 ]. }; K
. ^6 v1 p- u* V- `5 y+ o在行人导航应用中，现有的惯性测量单元（IMU）技术仅依靠自身无法达到理想的性能水平。这一局限性可以通过IMU体积与导航误差之间的关系得到清晰展示。

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0 K2 x" N$ a3 }9 @8 X图1：展示了不同等级IMU的体积与导航误差之间的关系，突出显示了需要辅助技术来弥补的性能差距。

  M: a9 T: U1 ?3 d! c" FZUPT技术利用了行走过程中脚部周期性返回静止状态的特点。当脚部接触地面时，这个静止时刻为限制速度和角速率漂移提供了机会，从而显著降低导航误差。通过比较使用和不使用ZUPT技术的导航结果，可以清楚地看出这种辅助技术的效果。

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& H' K0 N1 h  l' v+ z3 O图2：展示了(a)北向速度估计和(b)使用与不使用ZUPT辅助的估计轨迹对比，显示了采用ZUPT后精度的显著提升。
0 a, I2 Q, ^, B7 G2 x1 p系统实现与算法结构
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' z# ?# h' d! A0 a% A* BZUPT辅助行人惯性导航系统通过结合传统惯性导航与误差估计和补偿的复杂算法运行。系统架构包含多个协同工作的组件，以实现精确导航。
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图3：详细展示了ZUPT辅助行人惯性导航算法的结构和组成部分。

该算法采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行误差估计和补偿。在正常运行期间，系统通过标准捷联导航算法处理IMU读数。当检测到脚部处于静止状态时，零速度信息被用作伪测量值来更新系统状态并修正累积误差。
支撑相期间的速度分析
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2 Z" E( j6 c+ H; U% a理解支撑相期间的脚部速度行为对于实现有效的ZUPT辅助极为重要。对速度传播的详细分析可以深入了解系统性能并帮助参数选择。

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( \/ X1 w' E1 G, @图4：显示了600个支撑相期间沿三个正交方向的速度传播，揭示了静止阶段脚部运动的复杂动态特性。
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/ w: s: a3 N$ D3 j$ {/ G支撑相期间最终速度的分布提供了关于系统行为的重要信息，有助于确定算法的适当不确定性参数。

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: e; z0 l$ I1 _+ Q) n& ?图5：展示了600个支撑相期间沿三个正交方向的最终速度分布，用于提取支撑相期间的平均速度不确定性。
主要优势与应用
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, r0 J/ G4 Y- H* r5 t% x  i$ ]ZUPT辅助方法为行人导航提供了几个显著优势：
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硬件简单：系统仅需一个IMU即可同时实现导航和ZUPT辅助，无需额外传感器。

计算效率高：通过扩展卡尔曼滤波器实现提供了最优线性估计，计算需求少，适合小型化系统。

误差补偿能力强：EKF可以同时估计导航误差和IMU误差，实现全面的误差补偿，提高精度。
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系统的有效性依赖于两个关键组件：
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支撑相检测：可以使用多种方法检测脚部何时处于静止状态，包括加速度方差检测、加速度幅值检测和角速率能量检测。

伪测量处理：系统在检测到的支撑相期间处理零速度信息，以修正导航误差并提高整体精度。
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实施过程需要谨慎选择参数，特别是支撑相期间的速度不确定性。这种不确定性主要由支撑相期间实际的脚部运动和冲击引起，而不是IMU噪声特性导致。
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4 m9 z% m' h( I$ R在GPS信号受限的环境中，ZUPT辅助方法表现尤为突出。其长期保持精度的能力使其适用于室内导航、应急响应和军事作战等领域。

9 h8 s, A! I* [3 X$ u- w通过精心实施和参数选择，ZUPT辅助行人惯性导航系统与传统惯性导航方法相比能够实现显著提高的精度，已经成为现代导航应用的重要工具。
0 J$ B' j' j1 I- n) G( w5 r- a 参考文献

[1] Y. Wang and A. M. Shkel, "Navigation Error Analysis in Strapdown Inertial Navigation," in Pedestrian Inertial Navigation with Self-Contained Aiding, IEEE Press Series on Sensors, Wiley-IEEE Press, 2021.
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