针对低成本IMU的系统误差难以现场快速标定问题,提出了一种无需任何外部设备辅助的多位置旋转现场标定方法。该方法通过比力加速度与重力建立加速度计的误差模型,基于动态旋转以及标定后的加速度建立导航方程实现陀螺仪误差建模,使用改进的LM算法,实现低成本IMU误差参数的快速标定。实验结果表明:该方法可以有效地标定出加速度计和陀螺仪的安装误差、缩放因子和零偏误差,极大地简化了标定的过程,标定补偿后的IMU原始数据质量大幅提高,在100 s的静态导航试验中,x、y、z的定位精度分别从2541.547m、895.191m、7267.507m提升至80.229m、41.430m、99.832m。本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/   针对基于MEMS惯性测量单元的行人航迹推算中步数检测方法仅利用单一的加速度信号检测精度较低的问题,提出一种多源信息自适应步数检测方法。该方法通过综合考虑人体运动过程中的加速度信号和角速度信号,根据不同的步态特征通过设定不同的自适应阈值条件实现步数的检测步态识别-电动液压滚圆机滚弧机张家港数控钢管滚圆机滚弧机折弯机。虽然常规的峰值检测算法和固定阈值检测算法在单一步态下步数检测精度相对较高,但是对复杂运动状态下的步数检测精度很差,无法适用于真实的行人运动过程中步数的检测。然而多源信息自适应步数检测方法却能够在行人不同运动状态下精确检测步数,该方法明显优于常规的峰值检测方法和阈值检测方法。试验结果表明,本文提出的多源信息自适应阈值检测方法在行人不同运动状态下的步数检测精度可达98%以上针对最小采集约束条件和经历长时间跨度下识别率低的问题,提出一种基于MEMS加速度传感器的步态识别算法。该算法以右髋部位置采集加速度信号构造多个高斯差分尺度空间,利用局部关键点生成稀疏表示的步态特征位置模板,并采用模板融合来有效转换稀疏性步态周期特征,最后利用最近邻算法和投票机制对步态特征进行识别。在公开的含175名测试者的步态加速度数据集上进行测试,实验结果显示识别率为98.67%和认证率为99.89%,并进一步研究了测试集和训练集样本数目对识别效果的影响,验证了特征提取的有效性和稳定性。步态识别-电动液压滚圆机滚弧机张家港数控钢管滚圆机滚弧机折弯机 。 本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/