1. 本选题研究的目的及意义
随着物联网、人工智能等技术的快速发展，可穿戴设备市场蓬勃发展，智能头盔作为其中重要一员，其应用领域日益拓展，涵盖了交通安全、工业生产、救援救灾、运动娱乐等多个方面。
准确可靠的定位功能是智能头盔实现诸多应用的基础，例如：在交通安全领域，智能头盔可以实时监测骑行者的位置信息，一旦发生事故，可以及时向紧急联系人发送求救信息；在工业生产中，智能头盔可以对工人位置进行跟踪，便于管理人员实时掌握人员分布情况，提高工作效率，同时也可以在危险环境下对工人进行安全预警；在救援救灾中，智能头盔可以帮助救援人员快速确定被困人员的位置，提高救援效率。
然而，单一定位方式往往难以满足智能头盔在复杂环境下的应用需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着物联网、传感器、定位技术的发展，智能头盔的研究取得了显著的进展。
国内外许多高校、科研机构和企业纷纷投入到智能头盔的研发中，并取得了一系列的研究成果，以下将从国内外研究现状两方面进行综述：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要内容包括以下几个方面：
1.研究惯性导航技术和GPS定位技术的原理和特点，分析其在智能头盔定位中的优缺点。
2.设计一种适用于智能头盔的惯导和GPS融合定位方案，包括硬件平台搭建和软件算法设计。
硬件平台方面，选取合适的惯性测量单元(IMU)和GPS模块，并设计电路实现数据采集和通信功能。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究与实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解智能头盔、惯性导航技术、GPS定位技术、数据融合算法等方面的研究现状和最新进展，为课题研究奠定理论基础。
2.需求分析阶段：分析智能头盔在不同应用场景下的功能需求，确定定位精度、实时性、功耗、尺寸等方面的性能指标，为系统设计提供依据。
3.方案设计阶段：设计智能头盔的硬件架构和软件架构，包括选择合适的传感器、处理器、通信模块等硬件组件，以及设计数据采集、数据处理、定位解算等软件算法。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于低成本MEMS惯性传感器和GPS模块的融合定位方案，设计紧凑、低功耗的智能头盔硬件平台，使其更适用于实际应用场景。
2.针对智能头盔应用场景的特点，优化卡尔曼滤波算法的参数，提高惯导和GPS数据融合的精度和稳定性，增强智能头盔在复杂环境下的定位性能。
3.开发智能头盔原型系统，并在实际场景下进行测试，验证所提出方案的有效性和性能，为智能头盔的应用提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘建业,常亮,陈俊,等.基于GPS和惯导的低速环境下车辆组合导航算法[J].中国惯性技术学报,2021,29(04):477-484.
[2] 丁国华,谢春,郭强,等.基于GPS/INS组合导航的智能安全帽设计[J].机械设计与制造,2020(12):287-290.
[3] 潘华伟,汪洋,何春生.基于GPS/INS紧耦合的低成本组合导航算法[J].传感技术学报,2019,32(05):724-730.
