矿业工程论文_基于LSTM个性化步长估计的井下人
文章摘要: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LSTM个性化步长估计的井下人员定位PDR算法。首先采集井下人员运动中的加速度、陀螺仪惯性信息及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%；对井下真实环境的定位相对误差为2.09%，提高了煤矿井下人员定位的精度。
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