基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法
郭倩倩
崔丽珍
杨勇
赫佳星
史明泉
内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010
摘要：针对传统的行人航位推算(PDR)算法由于步长和航向累积误差导致定位精度较低,不能满足井下人员精准定位需求的问题,提出了一种基于长短时间记忆网络(LSTM)个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法.首先采集井下人员运动中的加速度、陀螺仪惯性信息,解算每一步运动距离构建步长数据,通过离线训练获得井下人员个性化步长估计LSTM模型;然后在在线预测阶段通过矿用本安智能手机实时采集加速度、陀螺仪、地磁等井下人员运动数据,分别采用步伐检测算法、个性化步长估计模型获得井下人员运动步伐及每一步的步长,利用卡尔曼滤波融合航向估计算法获得航向角;最后根据步长估计和航向角预测井下人员当前位置.在内蒙古鄂尔多斯市高头窑煤矿采集井下人员运动数据进行试验,结果表明:基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法对井下人员运动中的步伐检测精度为96.5％,步长预测精度为90％;在井下真实环境中的相对定位误差为2.33％,提高了煤矿井下人员定位的精度.
关键词：煤矿井下人员精准定位行人航位推算鞋载惯导步长估计步伐检测航向估计LSTMPDR算法
分类号：TD655(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(61761038)内蒙古自治区自然科学基金项目(2020MS06027)内蒙古自治区科技计划项目(2019GG328)
论文发表日期：2022-01-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 33-39 )
英文信息