基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法

TD655; 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.