矿业工程论文_基于LSTM个性化步长估计的井下人 - 中国惯性技术学报杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部- 中国惯性技术学报

一、本刊要求作者有严谨的学风和朴实的文风，提倡互相尊重和自由讨论。凡采用他人学说，必须加注说明。二、不要超过10000字为宜，精粹的短篇，尤为欢迎。三、请作者将稿件（用WORD格式）发送到下面给出的征文信箱中。四、凡来稿请作者自留底稿，恕不退稿。五、为规范排版，请作者在上传修改稿时严格按以下要求： 1．论文要求有题名、摘要、关键词、作者姓名、作者工作单位（名称，省市邮编）等内容一份。 2．基金项目和作者简介按下列格式：基金项目：项目名称（编号）作者简介：姓名（出生年－），性别，民族（汉族可省略），籍贯，职称，学位，研究方向。 3．文章一般有引言部分和正文部分，正文部分用阿拉伯数字分级编号法，一般用两级。插图下方应注明图序和图名。表格应采用三线表，表格上方应注明表序和表名。 4．参考文献列出的一般应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上的文献。其他相关注释可用脚注在当页标注。参考文献的著录应执行国家标准GB7714-87的规定，采用顺序编码制。

矿业工程论文_基于LSTM个性化步长估计的井下人

作者:

关键词:

摘要：

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。

文章关键词:

项目基金:《中国惯性技术学报》网址: http://www.zggxjsxbzz.cn/qikandaodu/2022/0120/1024.html