[發(fā)明專利]基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子濾波的地磁室內(nèi)定位方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110180618.0
• 申請日: 2021-02-09
• 公開（公告）號: CN113008226B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 顏成鋼;鞏鵬博;鄭錦凱;孫垚棋;張繼勇;張勇東
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: G01C21/08
• 分類號: G01C21/08;G01C21/20
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

1.基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子濾波的地磁室內(nèi)定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、室內(nèi)地磁地圖數(shù)據(jù)庫的搭建：

1)對室內(nèi)地圖的大小進行測量，并劃分為多個網(wǎng)格；

2)采集多組不同時間下行人行走方向下的地磁軌跡信號；

3)分配地磁軌跡信號到網(wǎng)格并給地磁軌跡信號分配位置標(biāo)簽；

步驟2、訓(xùn)練模型進行匹配定位：

1)劃分室內(nèi)地磁地圖數(shù)據(jù)庫為訓(xùn)練集和測試集；

2)訓(xùn)練門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行匹配定位；

步驟3、基于粒子濾波的實時定位：

1)根據(jù)室內(nèi)地磁地圖數(shù)據(jù)庫搭建室內(nèi)地磁圖；

2)根據(jù)地磁傳感器實時采集地磁軌跡信號和行人航線推測算法估計行人行走步長；

3)在室內(nèi)地磁圖和訓(xùn)練好的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，對實時采集的地磁軌跡信號劃分后，結(jié)合粒子濾波算法來進行實時定位；

粒子濾波通過結(jié)合訓(xùn)練好的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行實時定位；粒子濾波分為五個階段：粒子初始化，粒子傳播，粒子權(quán)重更新，位置估計和粒子重采樣；門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于粒子權(quán)重更新中。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子濾波的地磁室內(nèi)定位方法，其特征在于，步驟1室內(nèi)地磁地圖數(shù)據(jù)庫的搭建，具體操作如下：

地磁傳感器采集的地磁信號由三維向量M_x,M_y,M_z表示，三個向量值分別表示傳感器三個方向軸上測量到的地磁信號；另外以三個向量值的二階范數(shù)來表示地磁強度信號；地磁強度信號M如下所示：

地磁軌跡信號由連續(xù)的地磁強度信號所組成；室內(nèi)地磁地圖數(shù)據(jù)庫的搭建首先把地圖劃分為邊長為D的正方形網(wǎng)格，0.4m≤D≤0.8m，具體邊長根據(jù)室內(nèi)地圖大小確定，網(wǎng)格數(shù)量由室內(nèi)地圖大小確定，并在行人行走方向上為每一個網(wǎng)格采集地磁軌跡信號；為了每個網(wǎng)格數(shù)據(jù)的多樣性，為每個網(wǎng)格在不同時間采集地磁軌跡信號；對于每一個網(wǎng)格采集的地磁軌跡信號都分配一個相應(yīng)的位置標(biāo)簽，所述的位置標(biāo)簽根據(jù)室內(nèi)地圖所建立的相對坐標(biāo)系和地磁軌跡信號最后所在位置確定，相對坐標(biāo)系的原點設(shè)置為室內(nèi)地圖的某一個頂點即可，最后所在位置為網(wǎng)格在地磁軌跡信號指向的邊對應(yīng)中心點。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子濾波的地磁室內(nèi)定位方法，其特征在于，步驟2訓(xùn)練模型進行匹配定位，具體操作如下：

將室內(nèi)地磁地圖數(shù)據(jù)庫進行劃分，其中70％作為訓(xùn)練集，30％作為測試集用于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；所采用的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括3個GRU隱藏層，將訓(xùn)練集中的地磁軌跡數(shù)據(jù)按照時間循環(huán)進行輸入；在訓(xùn)練門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，采用平方損失函數(shù)作為模型的損失函數(shù)，其公式如下所示：

其中x_i和y_i表示室內(nèi)地磁地圖數(shù)據(jù)庫中某一個地磁軌跡信號的位置標(biāo)簽，和表示門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對地磁軌跡信號預(yù)測的位置標(biāo)簽。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子濾波的地磁室內(nèi)定位方法，其特征在于，步驟3基于粒子濾波的實時定位，具體操作如下：

首先進行室內(nèi)地磁圖的搭建，通過為每一個網(wǎng)格在同一方向下選出最具有代表性的數(shù)據(jù)進行搭建，所述的最具有代表性的地磁軌跡數(shù)據(jù)為：計算同一方向下網(wǎng)格的所有地磁軌跡信號的平均值，篩選出所有地磁軌跡信號中與平均值最接近的數(shù)據(jù)作為最具有代表性的地磁軌跡數(shù)據(jù)；

其中首先進行粒子初始化，然后經(jīng)過粒子權(quán)重更新，再進行位置估計，完成位置估計后進行粒子重采樣，再經(jīng)過粒子傳播后再次進行粒子權(quán)重更新，形成循環(huán)，完成實時的室內(nèi)地磁定位；

(1)粒子初始化：

在地磁的實時定位中通過在室內(nèi)地圖中隨機位置分配一定數(shù)量的粒子；在室內(nèi)地圖中撒播的粒子的集合稱為粒子集；

(2)粒子傳播：對粒子下一時刻所在位置進行估計；根據(jù)前一時刻粒子位置來估計下一時刻粒子位置，即對用戶當(dāng)前的行走步長和方向進行估計，假設(shè)步長為l,方向角為θ，則粒子傳播的公式如下所示：

其中k表示為粒子集中的某一個粒子，t代表某一狀態(tài)時刻；步長和方向角通過行人航線推測算法來計算；

(3)粒子權(quán)重更新：根據(jù)實時采集的數(shù)據(jù)來對室內(nèi)地圖中的粒子集進行權(quán)重更新；在初始時刻，粒子集中的每一個粒子都會分配一個統(tǒng)一大小的權(quán)重，其和為1；在粒子初始化或粒子傳播之后進行粒子權(quán)重的統(tǒng)一更新；粒子權(quán)重更新的公式如下：

其中表示的是在t時刻下粒子集中第k個粒子的權(quán)重，表示為粒子在t時刻下的位置，z_t表示為在t時刻下的觀測數(shù)據(jù)即實時采集到的地磁軌跡信號；

對于建議分布概率的計算：首先計算訓(xùn)練好的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實時采集的地磁軌跡信號的匹配定位位置和粒子所在位置的差值，最后差值在高斯分布下得出建議分布概率；

對于測量分布概率的計算：首先通過動態(tài)時間規(guī)劃算法計算粒子所在位置對應(yīng)室內(nèi)地磁地圖中地磁軌跡信號和實時采集的地磁軌跡信號之間的差值，最后差值在高斯分布下得出測量分布概率；

對于轉(zhuǎn)移分布概率的計算：首先通過粒子濾波算法過去得到的位置集合估計的預(yù)測定位位置和粒子所在位置的差值，最后差值在高斯分布下得出轉(zhuǎn)移分布概率；假設(shè)以(x_t,y_t)表示在t時刻粒子濾波算法得出的定位位置，表示在t時刻粒子濾波算法過去得到的位置集合估計的預(yù)測定位位置；那么預(yù)測定位位置的公式如下：

其中k表示需要采用過去序列軌跡的長度，在定位系統(tǒng)中設(shè)置為6；w_i表示過去時刻步長的權(quán)重，由公式(6)可以看出，離當(dāng)前時刻最近的步長的權(quán)重越重；另外在粒子權(quán)重更新完之后會對所有粒子的權(quán)重進行歸一化處理使得權(quán)重之和為1；

(4)位置估計：通過粒子集來估計行人當(dāng)前時刻所在位置，選取粒子集中按權(quán)重大小從大到小排序的前30％的粒子通過加強求和算法來進行位置估計，其公式如下所示：

其中k表示在粒子集中取權(quán)重較高的一部分粒子的數(shù)目；

(5)粒子重采樣：

將粒子集中粒子進行重新分配，目的是減少粒子權(quán)重低的粒子和增加權(quán)重高的粒子，從而解決粒子退化的問題。