脚部导航系统中紧密集成的运动分类和状态估计
摘要：一种紧密集成的运动模式分类和运动约束惯性导航系统状态估计的框架被提出。该框架使用跳跃马尔可夫模型来描述导航系统的运动模式和导航状态动力学，使用卡尔曼滤波器组进行导航状态和运动模式的联合推断。还介绍了一种学习跳跃马尔可夫模型中未知参数（如运动模式转移概率）的方法。通过两个示例说明了所提出框架的应用。第一个示例是一个脚部装置导航系统，根据不同的步态速度调整其行为。第二个示例是一个脚部装置导航系统，能够检测用户在平坦地面行走，并相应地锁定垂直位置估计。这两个示例表明，所提出的框架相比标准的零速度辅助惯性导航系统具有显著更好的位置精度。更重要的是，这些示例表明，所提出的框架为开发能够学习不同运动模式的运动约束惯性导航系统提供了理论上扎实的方法。
作者：Isaac Skog, Gustaf Hendeby, Manon Kok
论文ID：2305.09363
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-08-23