[發明專利]具有非視距識別功能的室內行人定位方法在審
| 申請號: | 201910608959.6 | 申請日: | 2019-07-08 |
| 公開(公告)號: | CN110426040A | 公開(公告)日: | 2019-11-08 |
| 發明(設計)人: | 李文廣;李建增;史云飛;李永科;胡永江;李愛華;褚麗娜;馬朝陽 | 申請(專利權)人: | 中國人民解放軍陸軍工程大學 |
| 主分類號: | G01C21/20 | 分類號: | G01C21/20;G01C21/18;G01C21/16;G01C21/00;G01S5/00;G01S5/02;G01S5/06;H04W4/02;H04W4/029;H04W4/33;H04W64/00 |
| 代理公司: | 河北東尚律師事務所 13124 | 代理人: | 王文慶 |
| 地址: | 050003 河北省石家莊市和平西路9*** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 非視距 算法 室內 慣性測量單元 定位精度高 多路徑效應 粒子濾波器 視距 慣性參數 航位推算 累積誤差 室內定位 室內使用 信號到達 行走規律 姿態信息 超寬帶 有效地 發散 篩選 檢測 | ||
本發明涉及一種具有非視距識別功能的室內行人定位方法,針對室內使用超寬帶(Ultra?Wide Band,UWB)技術定位易受非視距(Non line?of?sight,NLOS)干擾和慣導誤差隨時間發散的問題,提出一種信號到達時間(Time of Arrival,TOA)和行人航位推算法(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)相結合的室內定位算法。UWB信號在視距(Line?of?sight,LOS)條件下定位精度高,當檢測處于NLOS時使慣性測量單元IMU介入,與TOA定位相結合,在短時間內提供慣性參數和姿態信息,結合行人行走規律進行PDR計算,消除UWB信號多路徑效應和NLOS影響,減少累積誤差,并運用粒子濾波器(Particle Filter,PF)對數據進行處理,對異常值進行篩選。實驗結果表明:當行人在處于NLOS的情況下,對比其它算法,本發明提出的算法能夠有效地提高定位精度。
技術領域
本發明涉及室內定位領域,尤其涉及一種具有非視距識別功能的室內行人定位方法。
背景技術
在室外環境中,通常采用全球定位系統(Global Positioning System,GPS)對目標進行定位。但是由于室內環境較室外更為復雜,障礙物(如墻壁和櫥柜等)的阻擋會造成衛星信號的多路徑和NLOS效應,進而導致定位誤差較大,不能滿足室內定位的要求,因此需要采用其他定位技術對室內環境下的行人目標進行定位。目前,UWB技術是一種非常有前景的室內定位技術,基于UWB技術的常用定位方法有TOA、到達角度(Direction Of Arrival,DOA)、到達時間差(Time Difference of Arrival,TDOA)和接收信號強度(ReceivedSignal Strength,RSS)以及它們的混合參數定位方法。
TOA定位具有極高時間分辨率的特性,定位精度能夠達到厘米級。在對動態未知目標進行定位時,由于使用單一方法進行定位,會存在各自的優缺點,所以常使用UWB與行人航位推算法(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)進行聯合定位。TOA是利用多邊測量原理,即根據距離定位物體。對于具有已知信號傳播速度的信號,可以通過測量從信號的發射端(稱為標簽)到接收端(稱為基站)所經過的時間來計算基站和標簽之間的距離。當標簽與基站之間的直接傳播路徑沒有任何障礙物遮擋,即處于視距情況下,其誤差較小。但當直接路徑受到障礙物的干擾時,即NLOS情況下,信號是經過了透射、反射和散射等后才被基站接收到的,此時存在較大的時延誤差,導致定位發生偏差。PDR是利用步長和方位定位,根據從室內預先已知的初始位置,利用速度、時間和方向來估計當前的位置,即通過利用慣性傳感器來檢測人在行走時的步長、步數以及行進方向來進行位置估計,是借助IMU實現的。IMU可以通過感知載體運動時的姿態信息,運用牛頓力學和運動微積分方程來推算速度信息和位置信息,因此利用IMU進行定位是一種成本更低的選擇。
IMU通常由三軸加速度計和三軸陀螺儀組成,具有良好的抗干擾性,加之信息更新率很高,所以在短期內具有非常好的定位精度,但是使用IMU進行采集數據時,會隨著時間的增長產生累計誤差即積分運算的遞歸,造成大的漂移。為獲得更為準確的定位,需要對其進行定期校準。在使用IMU進行定位時還必須給定它的初始位置信息,這樣才能與其他定位技術聯合使用(如UWB技術)。
Chen P等提出一種融合UWB的基于人體運動對稱特性的具有誤差自校正功能的室內動態定位方法,采用無跡卡爾曼濾波器(Unscented Kalman Filter,UKF)對慣性傳感器和UWB數據進行融合,UWB定位克服了慣性定位的誤差累積,但該方法IMU是一直介入的,即使有UWB可以對其糾正,也會導致一定的誤差累積。Zhang H等提出了一種利用擴展卡爾曼濾波器對IMU和超聲定位的數據進行融合,但其受到環境的制約比較大。
發明內容
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