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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利复杂环境下基于惯性传感器的行人自主定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114923481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210535329.2，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权复杂环境下基于惯性传感器的行人自主定位方法是由王庆;米静;刘鹏飞设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂环境下基于惯性传感器的行人自主定位方法在说明书摘要公布了：复杂环境下基于惯性传感器的行人自主定位方法，1考虑单个陀螺的相应参数，确定冗余惯性传感器的数量。2确定惯性传感器数量后通过对冗余惯性传感器的配置方案进行研究，得到能够同时使行人导航系统的导航性能和故障检测与隔离性能达到最优的惯性传感器配置方案。3通过数据融合算法将将步骤1、步骤2得到的惯性传感器配置方案所测得的数据进行最优融合。4将步骤3得到的融合之后的惯性运动信息输入到惯性导航系统解算模块，以计算行人的各项运动参数。本发明基于微机电系统的惯性测量单元，实现复杂环境下对行人的高精度自主定位，采用惯性传感器的冗余技术，解决惯性传感器的噪声多次累计从而使得轨迹快速发散的问题。

本发明授权复杂环境下基于惯性传感器的行人自主定位方法在权利要求书中公布了：1.复杂环境下基于惯性传感器的行人自主定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：考虑单个陀螺的平均故障间隔时间MTBF、相对MTBF、相对MTBF变化量、行人惯性导航系统的体积、重量、成本，确定冗余惯性传感器的数量；步骤1具体步骤如下：在行人惯性导航系统内，对惯性空间的角速率或加速度进行量测，需要至少三个陀螺仪或加速度计，假设有同一可靠性Re的n个惯性器件进行配置，则系统可靠性Ra为 因此，整个行人惯性导航系统的MTBF表示为 通过计算可得，单个陀螺仪的MTBF是1λ，惯性传感器的数量越多，惯性导航系统的可靠性越高，通过计算可得，单个陀螺仪的MTBF是1λ，三个惯性传感器沿正交坐标系安装的无余度系统的MTBF3是13λ，定义： 其中，θn为n，n≥3个惯性器件斜置构成的冗余导航系统的MTBFn与无余度系统的MTBF3比值，也称为相对MTBF；Δθ为相对MTBF的变化量；F称为惯性导航系统的可靠性性能指标；通过改变惯性器件的数量来分别计算θn、Δθ和可靠性性能指标F；步骤2：在步骤1确定惯性传感器数量的基础上，通过对冗余惯性传感器的配置方案进行研究，从而得到能够同时使行人导航系统的导航性能和故障检测与隔离性能达到最优的惯性传感器配置方案；步骤3：通过数据融合算法将步骤1、步骤2中所测得的数据进行最优融合，以达到提升行人惯性导航系统定位精度的目的；在基于标准卡尔曼滤波算法的最优融合算法中，将标准卡尔曼滤波算法用带系统噪声估计器的自适应滤波算法代替，即形成自适应最优融合算法；采用自适应最优融合算法，该算法将渐消因子引入了协方差矩阵的预测过程中，提高了对状态突变的应对能力，在一定程度上抑制了滤波器随时间的发散，并提高了滤波算法的精度；步骤3自适应最优融合算法具体如下：将冗余惯性传感器的输出矢量向配置矩阵的左零空间上进行投影，以得到融合算法的冗余观测，通过对冗余观测的最优估计即可实现各传感器性能的最大化利用；在该行人惯性导航系统中，选取惯性传感器的误差作为状态向量，惯性传感器的输出作为观测量，即 其中，xi表示第i个惯性传感器的误差，yi表示第i个惯性传感器的量测输出；因此系统的状态方程和观测方程表示为：Xk＝Akk-1Xk-1+Bkk-1Wk-110Zk＝CkXk+Huk+Vk11式中Akk-1，Bkk-1，Ck为系数矩阵，H为安装矩阵，Wk-1和Vk为噪声矩阵；令其中TkH＝0，称Tk是H的左零空间基，是Tk正交补空间，即将T左乘方程11得： 所以将系统模型表示为 用卡尔曼滤波器对该模型进行估计，递推公式如下：状态一步预测： 状态一步预测均方误差： 滤波增益：Kk＝Pkk-1TCkTTCkPkk-1TCkT+Rk-116状态估计： 状态估计均方误差：Pk＝I-KkTCkPkk-118在进行卡尔曼滤波的更新过程中，首先需要给定初始状态量X0和初始方差P0，方程14与15称为时间更新；方程16、17与18包含的过程称为量测更新，在对时间更新完之后，检测是否有量测信息，如果有，则进行量测更新以及状态估计，从而获得最优估计输出；反之，将量测信息作为最优估计输出，根据卡尔曼滤波可以将求解出来，在方程14中，Vk满足高斯分布，即Vk～0,Rk，冗余配置矩阵H满秩，因可通过加权最小二乘估计uk，得 步骤4：将步骤3得到的融合之后的惯性运动信息输入到惯性导航系统解算模块，以计算行人的各项运动参数包括三维姿态、速度和位置信息。

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