摘要
智能头盔作为一种穿戴式智能设备，在近年来得到了越来越广泛的应用。
其在保障安全、提供信息辅助、增强用户体验等方面具有巨大潜力。
而精准定位是智能头盔实现众多功能的关键基础之一。
本文针对传统单一定位方式存在的不足，研究了融合惯性导航（INS）和全球定位系统（GPS）的智能头盔定位技术。
首先，介绍了智能头盔的功能需求、定位技术现状以及惯性导航和全球定位系统的基本原理；其次，分析了国内外智能头盔定位技术的研究现状，包括不同传感器融合算法、系统架构设计以及应用场景等方面；接着，重点阐述了基于卡尔曼滤波的惯导和GPS数据融合算法，并对算法的实现过程进行了详细描述；最后，对融合惯导和GPS定位的智能头盔技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词：智能头盔；惯性导航；全球定位系统；数据融合；卡尔曼滤波
近年来，随着物联网、人工智能等新一代信息技术的快速发展，可穿戴设备市场呈现爆发式增长趋势，其中智能头盔作为一种集成了传感器、处理器、通信模块等多种功能的智能穿戴设备，凭借其便携性、易用性以及强大的功能扩展性，在交通安全、工业生产、运动娱乐等领域得到越来越广泛的应用[1]。
精准定位是智能头盔实现众多功能的关键基础之一。
例如，在交通安全领域，智能头盔可以通过实时获取骑行者位置信息，为其提供导航服务、危险预警等功能，有效降低交通事故发生率；在工业生产领域，智能头盔可以用于实时监控工人的位置和状态，实现人员管理、安全预警等功能，提高生产效率和安全性；在运动娱乐领域，智能头盔可以记录用户的运动轨迹、速度、距离等数据，为用户提供运动分析、路线规划等服务，提升运动体验。
目前，常见的定位技术包括全球定位系统（GPS）、北斗卫星导航系统（BDS）、惯性导航系统（INS）以及无线局域网定位技术（WLAN）等。
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