[發明專利]一種基于地圖信息篩選匹配的眾包指紋庫構建方法

有效

• 申請號: 202010319187.7
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN111556432B
• 公開（公告）日: 2022-02-01
• 發明（設計）人: 廖學文;錢莉萍;高貞貞;賈揚帥;杜小倩
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00;H04B17/318;G06F16/29
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 高博

1.一種基于地圖信息篩選匹配的眾包指紋庫構建方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、在道路任意位置上，保持均勻步速，連續采集傳感器數據以及對應的各AP的接收信號強度樣本，重復多次后，選擇一部分路徑做為離線訓練數據，另一部分作為在線測試數據；

S2、利用行人航位推測算法對步驟S1采集得到的傳感器數據進行步數檢測，并對陀螺儀數據處理，得到對應步的方向；

S3、對步驟S2得到的陀螺儀方向進行地圖方向匹配及修正，作為每步的前進方向，具體為：

S301、對步驟S2得到的每步陀螺儀方向在方向匹配之前，將所有的值修正為對應的正值，使方向位于需要比對的區間內；

S302、對步驟S301修正后的每步陀螺儀方向進行地圖方向匹配，對第i個粒子隨機分配一個道路行進方向作為初始行走方向，在計算更新位置時，每步的方向由陀螺儀方向加上該粒子隨機的初始行走方向作為該粒子的絕對方向

S303、將第i個粒子在第k步的絕對方向與道路所有可能方向MapDirection_j做比較，j＝1,…m，j為第j個方向，m為道路所有可能方向數，將差值最小的道路方向作為實際行走方向

S304、在正常方向比對之前，先對360°方向單獨進行一次匹配，最終所得到每步的方向取步驟S303正常比對的結果和360°方向比對結果tempmin中最小的值；

S305、對由步驟S304得到的每步實際行走方向進行轉彎修正；當所匹配出的第k步的方向與第k-1步的方向不同時，計算如下兩個條件：

min(|k-TurnStep|)＞Thr_turn

其中，Thr_straight是直行的判斷閾值，TurnStep是所有轉彎步序列號，Thr_turn是轉彎步的容忍門限閾值；當同時滿足上述兩個條件時，將第k步的方向修正為第k-1步的方向否則不改變所匹配出的第k步的方向

S4、提取地圖上可行走區域Cango和關鍵點區域的位置坐標，以及關鍵點可行進方向；

S5、在步驟S4得到的所有關鍵點區域上撒點，利用步驟S2確定的步數以及步驟S3確定的前進方向信息，結合地圖匹配對應的路線，篩選出符合標準的所有粒子，具體為：

S501、在步驟S4得到的所有關鍵點區域上撒點作為初始點位置，利用步驟S2所得到的步數以及步驟S3得到的對應步方向信息，采用PDR位置更新公式依次更新從第一個轉彎步到最后一步之間所有粒子位置信息；

S502、在步驟S501每步更新位置的過程中，對第i個粒子在第k步的位置，若則對Score加1分，若則記下這個第一次撞墻的步數號k，不對Score加分，對方向一致的路線段內的后續每步，如若位置仍在Cango區域內，不對Score加分；

S503、按照步驟S501依次更新位置，直到方向發生改變，發生轉彎進入下一段路徑時，停止繼續更新位置，對上述有撞墻情況的路段重新進行整段平移修正，對撞墻步k，依次比較連續兩步的方向和是否一致，找到方向發生變化的步數即為撞墻步所在路段的第一步，假設為第t步，并對Score進行更新，Score＝Score-(k-t)；對第t步的位置計算與所有關鍵點的距離，具體如下：

設置與關鍵點的最大距離門限KeyPo int Radius，關鍵點的可通行方向KeyDir；當滿足以下兩個條件：

DisBegin≤KeyPo int Radius

則將所有對應的關鍵點KeyPo int作為候選起點CandidateBegin；

當CandidateBegin存在的情況下，假設最后一步為第q步，對第q步的位置同樣計算與所有關鍵點的距離：

其中，keypo int x為關鍵點的橫坐標，keypo int y為關鍵點的縱坐標；當滿足以下兩個條件：

DisEnd≤KeyPo int Radius

則將所有對應的關鍵點KeyPo int作為候選終點CandidateEnd；

S504、當CandidateEnd存在的情況下，CandidateEnd為候選終點坐標位置，對從CandidateBegin中的起點出發，CandidateEnd為終點所連接的線段，符合地圖道路線行進方向的線段，再選取DisBegin中最小的值所對應的候選起點CandidateBegin作為最終選定的獲勝關鍵點WinBegin，DisBegin為候選起點與關鍵點的距離，當CandidateEnd不存在的情況下，直接選取DisBegin中最小的值所對應的候選起點CandidateBegin作為最終選定的獲勝關鍵點WinBegin；

S505、計算在當前路段通行方向上，經過關鍵點WinBegin的直線，以及與當前路段垂直的另一條道路方向上，經過起點即第t步的直線，兩條直線的交點Intersection即為所求的第一步修正位置；

S506、計算整體需要平移的距離Shift，即交點Inter section與起點第t步中各坐標的差；

S507、對起點到終點的即第t步到第q步所有位置，整體加上平移距離Shift，即為更新后的位置；對更新后的位置集合，依次計算是否屬于Cango范圍內，若屬于，則Score加1，否則記為撞墻；

當撞墻超過5次時，則直接結束與對應撞墻步方向一致的后續路段粒子所有步的位置更新過程，跳轉到步驟S501進行下一個粒子的位置更新過程；當撞墻不超過5次，則以修正后的路段終點繼續開始該粒子后續所有步的位置更新過程；

S508、依次對所有粒子位置更新完成后，對所有粒子的Score進行排序，選取Score滿足要求的對應粒子作為可能的起點集合MayStartIndex；

S6、反向計算步驟S5得到粒子的起點位置，將符合要求的粒子位置作為第一步的起點，對由步驟S508得到的可能的起點集合MayStartIndex，依照如下公式：

其中，k為第k步，為第i個粒子在第k步的步長，依次反向倒推計算到第一步的位置，并同時計算每步的位置是否任然屬于Cango范圍內，Cango為地圖可行走區域位置坐標，若滿足，則記下粒子反向倒推出的第一步位置作為所匹配的路段起點位置MayStartPosition；

S7、以步驟S6確定的起點位置為中心，隨機生成粒子，采用粒子濾波算法得到步驟S1采集的傳感器數據所對應的每步位置；

S8、利用步驟S7得到的每步位置，匹配對應路徑中每個時刻采集的所有AP接收信號強度樣本的對應位置，將各對應位置與對應時刻的AP接收信號強度樣本作為一條記錄對，記為x_a,y_a為第a個錨節點的位置，為第a個錨點處采集的來自第N_a個AP的信號強度，N_a為第a個錨點處所能接收到的信號的AP總個數，構建成為離線數據庫，在線定位時，結合離線數據庫，利用WKNN算法計算在線測試數據的位置。