本文介绍了惯性导航的基本原理和PDR（步行者航位推算）的概念，强调了在室内定位中的优势和挑战。通过使用IMU设备收集数据来估算步长和方向，实现人员定位跟踪。同时提到了PDR的初始条件和推算公式，指出精准计算步长和方向是关键技术。此外，内容还提及了作者在大数据领域的学习路径，包括Hadoop入门系列文章。
前言
PDR的应用基础是基于RSSI的室内定位，进行室内导航与航迹规划。
惯性导航概述
惯性导航是一种不借助外力（接收本体之外的信号）的自主性导航，你只要知道自己的初始位置，知道自己的初始朝向，知道自己每一时刻如何改变了朝向，知道自己每一时刻相对朝向是怎样走的，这样就能得到每时每刻自己的位置。
什么是惯性导航
PDR定义（百度百科）
步行者航位推算（Pedestrian Dead Reckoning，PDR）是对步行者行走的步数、步长、方向进行测量和统计，推算出步行者行走轨迹，和位置等信息。
主要是在无信标环境下使用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)感知人员在行进过程中的加速度、角速度、磁力和压力等数据，并利用这些数据对行进人员进行步长与方向的推算，从而达到对人员进行定位跟踪的目的，其中主要涉及的过程有步态检测、步长和方向计算。PDR原理图如下：
PDR初始条件：已知初始位置S0(N0,E0)
根据推算公式，可以得出任意时刻k的位置Sk(Nk,Ek)。
其中：关键的信息是步长计算和方向估计。
因此：PDR进行室内定位的难点在于：由IMU采集的加速度、角速度和磁力等数据精确推算出人员运动的步长和方向。
下面是一个补充内容：
大数据技术
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第1篇：Linux常用知识总结
第3篇：Shell入门编程基础篇
第4篇：Shell入门编程进阶篇
第5篇：大数据思维，到底是什么？
第6篇：必懂的大数据常识，get到了吗？
第7篇：大数据之Hadoop运行环境搭建
第10篇：Hadoop伪分布模式之案例实操
第12篇：Hadoop编译源码（面试重点）
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