基於四元數平均的自適應互補濾波器用於足部安裝AHRS的行人航位推算
本文提出一種基於四元數平均的自適應互補濾波器（QAACF），用於足部安裝的AHRS的行人航位推算，透過Markley四元數平均融合感測器資料並自適應調整權重，實現了低RMSE和低計算成本。
在室內導航領域，全球定位系統（GPS）因屋頂和高層建築的遮擋而訊號衰減嚴重，而行人航位推算（PDR）不受此類訊號影響，因此被廣泛研究。足部安裝的姿態和航向參考系統（AHRS）的PDR精度高度依賴於姿態估計演算法的準確性。近日，一篇發表於arXiv（編號2607.05451）的論文提出了一種基於四元數平均的自適應互補濾波器（QAACF），旨在提升估算精度的同時降低計算開銷。該論文由Shunsei Yamagishi等人撰寫，於2026年7月5日提交。
QAACF的核心創新在於採用Markley四元數平均演算法來融合來自角速度、加速度計和磁力計的資料。與傳統線性插值相比，該方法能更嚴謹地結合兩個四元數，從而提高融合精度。此外，濾波器能夠根據步態階段（如站立、擺動）和磁干擾水平自適應調整各感測器的權重，確保在複雜環境下保持魯棒性。實驗結果表明，QAACF在均方根誤差（RMSE）方面優於現有姿態估計濾波器，且計算成本低於卡爾曼濾波器。該研究為低成本、高精度的室內定位系統提供了新思路，尤其適用於足部安裝裝置。該論文屬於機器人學（cs.RO）和人機互動（cs.HC）領域，相關程式碼和資料可能透過arXiv開放獲取。