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摘要
足绑式双IMU导航方案使用固定足间距进行约束，导航精度受到限制、算法鲁棒性差。为了研究动态约束条件对双IMU足绑式定位精度的影响机制，提出了一种高精度、鲁棒的行人惯性导航定位算法。所提方法结合超声波测距传感器及机器学习算法，超声波测距传感器实时监测双足间距，将其作为动态约束条件，结合零速修正，抑制IMU的误差快速增长；引入梯度提升决策树，识别不同的运动模式，使得算法能够满足多场景的定位需求，提高算法的鲁棒性。实验证明，在多运动模式场景下，所提方法的平均定位精度分别比单足、固定阈值的双足方案分别提高了59%、60%。
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