Koncepcja systemu nawigacji personalnej

• Autorzy: Łabowski M. , Kaniewski P. , Paszek J.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2016.01.13

Warianty tytułu

EN

Concept of pedestrian navigation system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono koncepcję systemu nawigacji personalnej. System składa się z jednostki inercjalnej (triada przyspieszeniomierzy, triada giroskopów), trójosiowego magnetometru oraz odbiornika sygnału GPS. Procesor nawigacyjny realizuje obliczenia związane z algorytmem nawigacji inercjalnej. Dane pomiarowe integrowane są za pomocą filtru Kalmana z korekcją wstecz.

EN

The paper presents a concept of pedestrian navigation system. The system consist of inertial measurement unit (three accelerometers and gyroscopes), three-axis magnetometer and GPS receiver. Navigation processor performs Strapdown Inertial Navigation System calculations (SINS). Data from SINS and GNSS are integrated by feed-backward Kalman Filter.

Słowa kluczowe

PL

nawigacja inercjalna; GNSS; filtr Kalmana

EN

INS; GNSS; Kalman filter

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 92, nr 1
• Strony: 58--61
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Łabowski M.

• Wojskowa Akademia Techniczna, ul. gen. Sylwestra Kaliskiego 2, 01-476 Warszawa

autor

Kaniewski P.

• Wojskowa Akademia Techniczna, ul. gen. Sylwestra Kaliskiego 2, 01-476 Warszawa

autor

Paszek J.

• Wojskowa Akademia Techniczna, ul. gen. Sylwestra Kaliskiego 2, 01-476 Warszawa

Bibliografia

• [1] Ojeda L., Borenstein J., Personal Dead-reckoning System for GPS-denied Environments, IEEE International Workshop on Sefety, Security and rescue Robotics, Rome (2007), 1-6
• [2] Bebek O., Suster M., Rajgopal S., Fu M.J., Xuemei H., Çavuşoǧlu M.C., Young D., Mehregany, M.; van den Bogert A.J., Mastrangelo C.H., Personal navigation via High- Resolution Gait-Correcrted Inertial Measurement Units, IEEE Transactions On Instrumentation and Measurement, Vol. 59, No. 11 (2010), 3018-3027
• [3] Ortyl A., Autonomiczne Systemy Nawigacji Lotniczej, Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa (2000), 25-30
• [4] Davison A., Reid I.D., Molton N.D., Stasse O., MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAM, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 29, No. 6 (2007), 1052-1067
• [5] Jimenez R., Seco F., Prieto C., Guevera J., A comparison of Pedestrian Dead-Reckoning Algorithms using Low-Cost MEMS IMU, IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing (2009), 37-42
• [6] Stirling R., Collin J., Fyfe K., Lachapelle G., An Innovative Shoe-mounted Pedestrian navigation System, GNSS 2003, 1-15
• [7] Titterton D.H., Weston J.L., Strapdown Inertial Navigation Technology, Institution of Electrical Engineers, UK (2004), 21-22, 335-374
• [8] Groves P., Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation Systems, Artech House, Boston (2013), 559-622, 163-216
• [9] Kaniewski P., Struktury Modele i algorytmy w zintegrowanych systemach pozycjonujących i nawigacyjnych, Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa (2010), 46-48
• [10] Brown R.G., Hwang P.Y.C., Introduction to random signals and applied Kalman filtering, Willey, UK (2012), 143-148
• [11] Minkler G., Minkler J., Theory and Application of Kalman Filtering, Magellan Book Company, USA (1993), 567-584

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.