2022年11月25日，武汉大学卫星导航定位技术研究中心多源智能导航实验室(i2Nav)刘韬同学的博士论文答辩会在线上顺利举行。

    刘韬的博士论文题目是《基于可穿戴惯性传感器的行人自主定位关键技术研究》，论文针对传统可穿戴惯导自主定位方法(例如Foot-mount PDR)的定位精度不足、定位稳健性差的问题，充分挖掘行人运动规律、人体关节结构和定位环境特征等约束信息，增强行人自主定位性能，沿着“单节点->双节点->多节点”的递进研究路线，逐步提高系统复杂度，降低行人自主定位对行人步态假设的依赖性，并不断提升行人自主定位的精度和稳健性，对单足惯导、双足惯导和下肢多惯导三类方案进行了深入研究并形成了多项关键技术。

单节点(单足惯导)行人定位：论文利用惯性传感器原始数据来探测区分电梯场景(箱式电梯和手扶电梯)和正常行走场景，在此基础上通过电梯运行规律构建了匀速约束模型，实现了行人定位从正常行走到乘坐电梯的平稳连续过渡，从而解决了当前行人推算定位(PDR)无法覆盖电梯场景的棘手问题。

双节点(双足惯导)行人定位：论文提出了无测距传感器的双足最小距离非线性约束方法，通过估计投影和迭代更新实现了距离约束下的最优状态估计，该方法不仅具有精确的状态估计和准确反映状态误差水平的协方差估计，还具有较低的计算复杂度和很强的应用扩展性；同时，论文优化了双足最小距离发生时刻的检测机制，明确了左右脚错步瞬间为足部落地零速时段的60%(而不是正中点)时刻的步态规律，该检测机制完全不受行人运动状态估计误差的影响，具有良好的稳定性和适应性。在长度约1000m的不折返且不闭合行走轨迹的严苛测试场景下，论文提出的双足惯导定位方法的定位误差比单足惯导、双足惯导最大距离约束和已有的双足惯导最小距离约束方法分别减小了83.5%、70.0%和62.9%。

多节点(下肢多惯导协同)行人定位：论文使用信息更丰富的三维向量约束代替了信息量较少的距离标量约束，并将人体下肢各关节的结构关系构建为矢量位置和矢量速度约束信息；论文设计了一种多惯导协同算法通用架构以充分利用了人体关节约束信息，并基于该框架提出了3个惯导(双足和腰中部)和7个惯导(双足、双小腿、双大腿和腰中部)两种配置的多惯导协同定位方案，显著提升了行人自主推算定位的精度和稳健性。在长度约2000m 的不折返且不闭合的严苛测试场景下，两种多惯导协同方案的定位误差相较于本文所提出的双足惯导方法进一步减小了25.5%和48.4%；此外，7个惯导协同定位方案无须对行人步态和运动轨迹做任何约束和假设，具有天然的可靠性和适用性优势。

    值得强调的是，论文中的行人定位实验刻意采用了长距离(超过1000m)不折返且不闭合的严苛测试轨迹，能有效避免常见的闭合测试轨迹中传感器误差影响(例如零偏和比例因子)自然抵消的情况，能更加真实客观地反映行人自主推算定位的能力。

    后续研究工作一方面将针对更苛刻的地面场景(沙石、泥泞)和更复杂的行走模式(潜行、翻越、匍匐)，另一方面要更充分地利用人体不同关节的运动学模型，从而进一步提高行人自主定位的精度和稳健性。可穿戴行人定位技术研究也为我们团队未来从导航向感知的拓展打开了一扇窗。

    博士学习过程是一场智力、体力和心态的潜心修行，博士之博不仅在于广博，还在于拼搏，在于厚积薄发。希望刘韬博士不忘初心、砥砺前行，坚持自己细致深入的科研风格，并能更加从容自信，在导航技术领域大展拳脚。祝他前程似锦、幸福快乐！