【使用卡尔曼滤波器将陀螺仪和加速度计的读数融合，以获取IMU的姿态(四元数)】实现了所谓的“零速度更新”算法，用于行人跟踪（步态跟踪）附Matlab代码

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-07-09 10:52:20 发布

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文章标签：算法 matlab 开发语言

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🔥 内容介绍

本研究针对行人跟踪中的姿态与位置获取问题，提出基于卡尔曼滤波器融合陀螺仪和加速度计数据以获取 IMU 姿态（四元数），并结合零速度更新（ZUPT）算法的解决方案。通过分析陀螺仪和加速度计数据特性，构建适用于数据融合的卡尔曼滤波模型，利用四元数表示 IMU 姿态以避免万向节锁问题。引入 ZUPT 算法，在行人足部与地面接触的零速度时刻对系统进行修正，抑制误差累积。实验结果表明，该方法能有效提高行人姿态和位置估计的准确性，为室内定位、运动分析等领域的行人跟踪应用提供了可靠的技术支持。

一、引言

1.1 研究背景

随着物联网、可穿戴设备技术的快速发展，行人跟踪在室内定位、虚拟现实、运动健康监测等领域具有广泛的应用需求。惯性测量单元（IMU）作为常用的传感器，包含陀螺仪、加速度计等，能够实时获取行人的运动信息。然而，陀螺仪存在漂移误差，加速度计易受噪声和运动干扰，单一传感器难以提供准确、稳定的姿态和位置信息。因此，融合陀螺仪和加速度计数据，成为获取精确 IMU 姿态的关键。同时，在行人行走过程中，利用零速度更新算法对系统进行修正，可有效提高行人跟踪的精度，满足实际应用场景的需求。

1.2 研究意义

准确的行人跟踪能够为用户提供精准的位置服务，如在大型商场、机场等室内场所实现导航引导；在运动健康监测中，分析行人的步态特征，辅助疾病诊断和康复训练。本研究提出的基于卡尔曼滤波器融合与零速度更新算法的行人跟踪方法，有助于提高姿态和位置估计的准确性，降低误差累积，推动行人跟踪技术在多领域的应用与发展，具有重要的理论和实际意义。

1.3 国内外研究现状

在 IMU 数据融合方面，国内外学者采用多种方法进行研究。卡尔曼滤波器因其在动态系统状态估计中的优异性能，被广泛应用于陀螺仪和加速度计数据融合。部分研究通过改进卡尔曼滤波算法，如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等，以适应非线性系统，提高融合精度。在行人跟踪的零速度更新算法应用上，已有研究利用行人行走时足部与地面接触的零速度特性，对惯性导航系统进行修正，但在算法实时性和准确性方面仍有提升空间。目前，如何进一步优化卡尔曼滤波器与零速度更新算法的结合，实现更精准、高效的行人跟踪，是该领域的研究热点和难点。

二、IMU 传感器与姿态表示

2.1 陀螺仪与加速度计原理

陀螺仪是利用角动量守恒原理来测量物体角速度的传感器，通过检测敏感元件在旋转时产生的科里奥利力，输出与角速度相关的电信号。在行人运动过程中，陀螺仪可实时测量行人身体各部位的旋转角速度，为姿态估计提供重要信息。然而，由于温度变化、机械振动等因素影响，陀螺仪存在漂移误差，长时间使用会导致姿态估计偏差不断增大。

加速度计基于牛顿第二定律，通过检测质量块在加速度作用下产生的惯性力，输出与加速度相关的信号。它能够测量物体在三维空间中的线性加速度，在行人跟踪中，可用于检测行人的运动状态和重力加速度方向。但加速度计易受运动噪声干扰，在行人行走的动态过程中，其测量数据包含大量高频噪声和非重力加速度成分，需要进行滤波处理才能用于姿态估计。

2.2 四元数表示姿态

三、卡尔曼滤波器数据融合

通过不断重复预测和更新过程，实现对 IMU 姿态的最优估计。

四、零速度更新算法

4.1 零速度检测

在行人行走过程中，当足部与地面接触时，可近似认为该时刻足部的速度为零，即零速度时刻。零速度检测是零速度更新算法的关键步骤，常用的检测方法包括基于加速度计和压力传感器的方法。基于加速度计的方法通过分析加速度计数据的特征，如加速度的幅值、方差等，判断足部是否处于静止状态。当加速度计测量的加速度在某一时间段内幅值较小且方差稳定时，可认为处于零速度时刻。也可结合压力传感器数据，当压力传感器检测到足部与地面接触且压力达到一定阈值时，辅助确定零速度时刻，提高检测的准确性。