[發明專利]基于行人航跡推算的室內定位方法在審
| 申請號: | 201710246020.0 | 申請日: | 2017-04-14 |
| 公開(公告)號: | CN107084718A | 公開(公告)日: | 2017-08-22 |
| 發明(設計)人: | 蔡超波;蔡成林;古天龍;王亞娜;李思民;胡文燦;方均光 | 申請(專利權)人: | 桂林電子科技大學 |
| 主分類號: | G01C21/16 | 分類號: | G01C21/16;G01C21/20 |
| 代理公司: | 廣州市一新專利商標事務所有限公司44220 | 代理人: | 滕杰鋒 |
| 地址: | 541004 廣西*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 行人 航跡 推算 室內 定位 方法 | ||
技術領域
本發明涉及定位技術領域,具體涉及一種基于行人航跡推算的室內定位方法。
背景技術
現代人80%的時間在室內環境中渡過,受到建筑物的遮擋和多徑效應的影響,全球導航衛星系統(GNSS)定位精度急劇降低,無法滿足室內位置服務需要,近年來,室內定位技術開始成為專家學者的研究和開發重點。目前已公開的室內定位技術主要有:WIFI定位、慣性導航定位、藍牙定位、RFID定位、超寬帶(UWB)定位、LED可見光定位、地磁定位、ZigBee定位、紅外線定位、超聲波定位、計算機視覺定位等。
慣性導航室內定位技術是最近幾年比較熱門的一種室內定位手段,其突出優勢在于可抗干擾,并提供實時、連續、精準的位置信息。但目前高精度慣性導航室內定位技術主要依靠價格昂貴的慣性測量單元(IMU),在行人導航中難以普及。
發明內容
基于上述背景,本發明提供一種利用智能手機獲取數據、基于行人航跡推算的室內定位方法。本發明僅需利用手機內置的低價位慣性測量單元結合行人航跡推算算法即可實現高精度定位;所述行人航跡推算算法可消除加速度計具體朝向帶來的系統誤差,以及行人身體抖動造成的多個虛假加速度峰值。本發明利用手機內置的傳感器實現室內定位功能,定位精度優于2m,具有抗干擾能力強、成本低、精度高等優點。
本發明主要包括如下步驟:1.采集智能手機內部慣性測量單元(IMU)數據,得到該手機加速度、角速度和地磁原始數據,數據采集通過傳感器數據采集軟件APP實現。2.根據上述采集數據,采用行人航跡推算方法推算出行人的步數與步長。3.利用擴展卡爾曼濾波器融合加速度、角速度和地磁數據,得到高精度航向。4.根據步長和航向估算出行人位置。
附圖說明
圖1是本發明的整體步驟流程圖。
圖2描述了行人行走時的加速度信號波形。
圖3是加速度平滑前后的信號波形對比圖。
圖4是航向仿真測試圖。
圖5是本發明實施例測試場地平面圖。
圖6描述了本發明的定位效果。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例對本發明進行詳細說明。
如圖1所示,是本發明的整體步驟流程圖,該方法包括以下步驟:
步驟1:采集智能手機內部慣性測量單元數據,得到該手機加速度、角速度和地磁原始數據,數據采集通過傳感器數據采集軟件APP實現。該APP可采集手機內部慣性測量單元中三軸加速計沿三個軸的加速度、三軸陀螺儀繞三個軸轉動的角速度、三軸磁力計沿三個軸向的當地磁場強度。數據采集完成后,軟件生成一個excel表格,該表格輸出了3列加速度數據、3列角速度數據以及3列地磁數據。
步驟2:根據步驟1中采集的數據,采用行人航跡推算算法推算行人步數與步長。具體過程如下:
步驟2.1:步數檢測。
行人行走時加速度信號波形如圖2所示,由波形圖可以看出加速度具有周期性。本發明采用基于步態特征的步數檢測方法來確定行人的步數。為了避免系統誤差,忽略加速度計具體朝向帶來的影響,計算時采用三軸的總加速度而不是單軸加速度,這樣三軸加速度值的波形就保持在一個固定的數值范圍[0,2g]內變化。
對三軸的總加速度進行平滑處理,計算出平滑值:其中,al三軸的總加速度,N是滑動窗口的長度。由于身體的抖動造成加速度的波形具有多個峰值,滑動窗口的使用降低了加速度信號的高頻噪聲,并將多個峰值平滑成單個峰值,這有利于峰值檢測,圖3所示是平滑前后加速度信號波形對比圖,通過對比可得出平滑后的加速度波形消除了多個峰值,使得加速度波形更加平滑。
根據采集的加速度及步數檢測算法即可算出行人步數。步數檢測算法有以下步驟:1.初始化,獲取加速度數據;2.初始化滑動窗口,平滑加速度;3.零點檢測;4.峰值檢測;5.檢測跨步結束點,統計步數。其中,在峰值檢測過程需要考慮以下兩點:(1)為了避免因身體抖動或者其他噪聲因素造成的虛假峰谷值,需要預設一個峰值閾值,只有超過該峰值閾值的波峰才能被認為是有效的峰值;(2)由于行人正常行走時的步頻為1~3Hz,所以兩個峰值之間的時間差必須大于規定時間閾值,否則會造成虛假檢測。
本發明實施例中用8個人的8組數據來檢測步數檢測算法的性能,8人的步數檢測結果列表如表1所示。表1的結果表明,該步數檢測算法的準確率接近99%。
表1
步驟2.2:步長估計。
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