行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning，PDR）是一种利用传感器数据估算行人运动轨迹的技术，常应用于室内导航系统。本文将详细介绍PDR算法的原理、实现步骤以及在MATLAB中的应用。 PDR算法基于三个核心要素：步进计数、步长估计和方向感知。通过加速度传感器记录行人步态变化，计算步数；再利用步长模型估算每步距离；结合陀螺仪或磁力计数据确定行走方向。连续积累这些信息，即可构建出行人的行走轨迹。 步进计数是通过监测加速度传感器在垂直轴上的峰值实现的。行走时，脚的抬高和落下会在加速度信号上形成明显峰谷，检测这些特征点即可识别步数。步长估计方面，步长与行人步态、身高、速度等因素相关。常见的步长模型有固定步长模型、比例步长模型和自适应步长模型，实际应用中需通过实验数据校准模型以提高精度。方向感知则主要依赖陀螺仪和磁力计。陀螺仪用于测量行走过程中的角度变化，磁力计用于获取地球磁场信息以校正方向。通过对陀螺仪漂移的补偿和磁力计数据的处理，可得到准确的行走方向。 在MATLAB环境中实现PDR算法时，涉及信号处理、滤波算法（如卡尔曼滤波或互补滤波）和数据可视化。首先需读取传感器数据并进行预处理，去除噪声和异常值。然后应用步进计数和步长估计算法，结合陀螺仪和磁力计数据进行方向计算，最终以图形形式展示行人轨迹。 PDR技术在多个领域有广泛应用，如室内导航、健康监测和行为分析等。它可以为购物中心导航系统提供定位服务，用于老年人或病患的活动跟踪，也可在运动健身中评估步态和行走效率。PDR算法是实现精确行人定位的关键技术，其MATLAB实现为相关研究和开发提供了便利。通过理解和优化这套程序，可以更好地改进PDR算法，以满足不同应用场景的需求。

压缩包中包含采集的数据与代码，直接运行pdr_main.m文件即可查看实现效果。 实现原理参考链接：https://blog.csdn.net/wxc_1998/article/details/127265887?spm=1001.2014.3001.5502

定位是感知应用的一个重要属性。在室内环境中，如果位置信息可用并非常可靠，有更多的应用场景可以实现的。行人航位推算(PDR) 就是这样一种技术，在室内环境中可提供行人航位信息并提高定位可靠性。惯性传感器、磁力计和压力传感器是航位推算应用中必不可少的传感器组件，用之可大幅提升导航性能，这些器件的功耗必须极低，这样才能始终保持开启模式并提供数据用于航位推算应用。实现随时随地定位的目标离不开高品质的MEMS传感器和高性能的行人航位推算算法。本文主要讨论各种行人航位推算算法上需要用到的传感器组件的数学表述，以及可用性和可靠性更高的PDR行人航位推算算法的测试结果。     定位技术概述     导航

为实现在无法接收到卫星信号的复杂室内环境下行人精确定位与导航,提出一种多源信息融合的室内定位方法,通过融合智能手机中方向传感器数据进行室内行人航位推算(PDR),采集室内环境中的WiFi与蓝牙信号信息进行信号强度匹配及修正PDR累计误差;针对室内复杂环境下WiFi指纹定位精度低的情况,提出一种将随机森林(RF)分类与改进的K最近邻(KNN)算法相结合的WiFi指纹定位算法,降低计算复杂度,提高定位精度;在改进的WiFi指纹定位算法及多源信息融合分析的基础上,提出使用粒子滤波及地图约束的方法,进一步提高定位精度。实验结果表明:结合粒子滤波及地图约束的多源信息融合定位结果方法估计的路径与真实路径最

航位推算的matlab算法实现，其中包括四元数与欧拉角、姿态矩阵的转换函数

任务描述 重新实现功能。 遵守以下要求： 速度条目以 m/s 而不是节给出。 因此，应确定 DR 点 (xi±dxi, yi±dyi) 的变化 di 计算每个 DR 点的比例因子 fi 以反映位置变化的大小。 使用缩放因子，使用 IconScale 缩放 wmmarker 使用的 Icon 以图形方式说明变化 DR 的变化导致了一系列可能的路径； 最好的情况路径，与正常的drecon路径重合，最坏情况的路径结束于离目标端点偏移最大的点，即火车站。 以米为单位计算最坏情况的偏移量。 解释你修改后的 Drecon 是如何工作的。 包含源代码

适合初学者，GitHub上开源代码，有数据，可运行结果

DR航位推算Matlab代码+数据（前向速度 右向速度 航向角 地球模型）

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行人航位推算系统（PDR）因其无需部署信标节点、成本低廉的特点被广泛应用于室内定位中。围绕基于行人航位推算的室内定位问题，对行人航位推算中步态检测、步长推算以及方向推算的研究现状进行了系统的梳理和述评，综述了基于行人航位推算的室内定位的发展及该领域的一些主要研究成果，指出了该领域现有研究存在的问题，提出了相应建议和深入研究的方向。