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[發明專利]一種基于手機內置傳感器的室內目標運動軌跡估計方法有效

專利信息
申請號: 201610055172.8 申請日: 2016-01-27
公開(公告)號: CN105674989B 公開(公告)日: 2018-07-24
發明(設計)人: 陳曉江;張鵬艷;馬陽;湯戰勇;房鼎益;彭瑤;王安文;聶衛科;張遠;邢天璋 申請(專利權)人: 西北大學
主分類號: G01C21/20 分類號: G01C21/20;G01C21/16;G01C21/00;H04M1/725
代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216 代理人: 李婷
地址: 710069 *** 國省代碼: 陜西;61
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 手機 內置 傳感器 室內 目標 運動 軌跡 估計 方法
【說明書】:

發明公開了一種基于手機內置傳感器的室內目標運動軌跡估計方法,通過采集各類傳感器的數據,對特征狀態進行估計,利用特征狀態估計得到手機攜帶狀態和運動狀態,并根據運動狀態,結合室內建筑結構特征估計運動軌跡。本發明的方法具有高準確性與高魯棒性,該方法能夠適用于多種復雜的使用環境,實現在室內環境下對目標運動軌跡的準確估計。

技術領域

本發明屬于位置服務的應用領域,具體涉及一種基于手機內置傳感器的室內目標運動軌跡估計方法。

背景技術

基于位置的服務LBS(Location Based Service)是指利用用戶的位置信息或運動軌跡信息提供的增值服務,已在智慧醫療、安全保護、商業廣告、社交應用、智能出行、地圖導航等多個領域得到廣泛應用,在信息化程度越來越高的當今社會扮演著愈加重要的角色。例如,在互相找人的場景中,可以根據雙方的位置信息動態規劃相遇路線,在可實時觀察到目標運動軌跡的情況下,使用戶更方便的找到目標;超市管理者可以根據用戶瀏覽商品與購買商品時的運動軌跡,動態調整商品的擺放位置;在商場中,可以通過向用戶推薦優質店鋪并規劃到店鋪的最優路徑的方式,便捷用戶消費。

對目標進行準確的運動軌跡估計是位置服務的基礎,運動軌跡是在一定時間段內連續的位置變化。在室外場景中,GNSS(Global Navigation Satellite Systems)和基站定位技術可提供準確、穩定的運動軌跡估計服務;但室內場景非視距場景較多、多徑效應嚴重、信號衰減和干擾較大、定位精度要求高,將GNSS、基站定位、紅外、聲波、WLAN、ZigBee、RFID、CSI、藍牙等基于外部信號的技術應用于室內場景時存在許多問題:如,GNSS、基站定位的誤差范圍均超過5m,不滿足室內位置服務的精度要求,有可能會將本該在辦公室的目標定位到室外,以至于無法完成室內位置服務;聲波、紅外、ZigBee 等技術需要在特定區域進行設備的預部署,不僅提高了代價,也降低了場景的可遷移性,導致只有在設備預部署的房間內才能進行估計軌跡,而沒有設備預部署的房間則不能進行軌跡估計,這樣使得可進行運動軌跡估計的場景極為有限,不利于位置服務的推廣和普及;WLAN、RFID、CSI等技術需要對特定區域內的信號特征進行預學習,在場景變化時估計效果變得不穩定,例如,在門窗緊閉時目標被定位在辦公桌前,而門窗都打開時目標被定位到臥室,錯誤的位置估計會導致錯誤的服務,從而會給使用者帶來不必要的麻煩。

手機慣導系統利用手機內置傳感器采集設備攜帶者運動時產生的角速度、線性加速度等數據,估計目標的運動方向、運動距離等運動特征,再通過航跡推算技術(PDR)得到目標的運動軌跡。具有定位區域可變、環境適用性強、不依賴外部信號、代價低、使用靈活方便等優勢,非常適合作為解決室內目標運動軌跡估計問題的解決方案。但同時存在以下幾個問題,從而影響運動軌跡估計的準確性與魯棒性,降低其在實際應用中的使用效果:1、受手機內置傳感器(下文簡稱傳感器)的器械缺陷、環境以及手機使用方式的影響,傳感器數據中存在多種噪聲干擾,利用含有較多噪聲的傳感器數據進行運動軌跡估計會降低估計結果的準確性。2、由于手機攜帶者運動狀態(下文簡稱運動狀態)或手機攜帶者攜帶手機的狀態(下文簡稱手機攜帶狀態)的隨機性與多樣性對傳感器數據的影響,使得用于運動狀態或手機攜帶狀態估計的特征變量的數據特征變得無法確定,以至于降低運動狀態以及手機攜帶狀態估計方法的魯棒性。3、手機攜帶狀態或運動狀態的隨機與多變,使得需要考慮不同手機攜帶狀態和運動狀態下運動軌跡估計方法的準確性和魯棒性的問題,而假定或僅考慮少數運動狀態與手機攜帶狀態,會使運動軌跡估計方法對使用場景的適用性變差(使用場景特指運動狀態和手機攜帶狀態,一種運動狀態和手機攜帶狀態 的組合就是一個使用場景),魯棒性降低。

截止目前為止,有許多研究工作圍繞著傳感器噪聲處理,運動狀態與手機攜帶狀態估計,運動軌跡估計展開。

傳感器噪聲處理:現有傳感器噪聲處理方法在其考慮的特定適用場景下均能使噪聲數據被最大程度的過濾,非噪聲數據被最大程度的保留,但當使用場景發生變化時,噪聲處理質量變差,發生使特定類型的噪聲處理不干凈,或對非噪聲數據產生破壞的現象,因此適用范圍有限。

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