[发明专利]基于行人航迹推算的室内定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及定位技术领域，具体涉及一种基于行人航迹推算的室内定位方法。

背景技术

现代人80％的时间在室内环境中渡过，受到建筑物的遮挡和多径效应的影响，全球导航卫星系统(GNSS)定位精度急剧降低，无法满足室内位置服务需要，近年来，室内定位技术开始成为专家学者的研究和开发重点。目前已公开的室内定位技术主要有:WIFI定位、惯性导航定位、蓝牙定位、RFID定位、超宽带(UWB)定位、LED可见光定位、地磁定位、ZigBee定位、红外线定位、超声波定位、计算机视觉定位等。

惯性导航室内定位技术是最近几年比较热门的一种室内定位手段，其突出优势在于可抗干扰，并提供实时、连续、精准的位置信息。但目前高精度惯性导航室内定位技术主要依靠价格昂贵的惯性测量单元(IMU)，在行人导航中难以普及。

发明内容

基于上述背景，本发明提供一种利用智能手机获取数据、基于行人航迹推算的室内定位方法。本发明仅需利用手机内置的低价位惯性测量单元结合行人航迹推算算法即可实现高精度定位；所述行人航迹推算算法可消除加速度计具体朝向带来的系统误差，以及行人身体抖动造成的多个虚假加速度峰值。本发明利用手机内置的传感器实现室内定位功能，定位精度优于2m，具有抗干扰能力强、成本低、精度高等优点。

本发明主要包括如下步骤：1.采集智能手机内部惯性测量单元(IMU)数据，得到该手机加速度、角速度和地磁原始数据，数据采集通过传感器数据采集软件APP实现。2.根据上述采集数据，采用行人航迹推算方法推算出行人的步数与步长。3.利用扩展卡尔曼滤波器融合加速度、角速度和地磁数据，得到高精度航向。4.根据步长和航向估算出行人位置。

附图说明

图1是本发明的整体步骤流程图。

图2描述了行人行走时的加速度信号波形。

图3是加速度平滑前后的信号波形对比图。

图4是航向仿真测试图。

图5是本发明实施例测试场地平面图。

图6描述了本发明的定位效果。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。

如图1所示，是本发明的整体步骤流程图，该方法包括以下步骤:

步骤1：采集智能手机内部惯性测量单元数据，得到该手机加速度、角速度和地磁原始数据，数据采集通过传感器数据采集软件APP实现。该APP可采集手机内部惯性测量单元中三轴加速计沿三个轴的加速度、三轴陀螺仪绕三个轴转动的角速度、三轴磁力计沿三个轴向的当地磁场强度。数据采集完成后，软件生成一个excel表格，该表格输出了3列加速度数据、3列角速度数据以及3列地磁数据。

步骤2：根据步骤1中采集的数据，采用行人航迹推算算法推算行人步数与步长。具体过程如下：

步骤2.1：步数检测。

行人行走时加速度信号波形如图2所示，由波形图可以看出加速度具有周期性。本发明采用基于步态特征的步数检测方法来确定行人的步数。为了避免系统误差，忽略加速度计具体朝向带来的影响，计算时采用三轴的总加速度而不是单轴加速度，这样三轴加速度值的波形就保持在一个固定的数值范围[0,2g]内变化。

对三轴的总加速度进行平滑处理，计算出平滑值：其中，a_l三轴的总加速度，N是滑动窗口的长度。由于身体的抖动造成加速度的波形具有多个峰值，滑动窗口的使用降低了加速度信号的高频噪声，并将多个峰值平滑成单个峰值，这有利于峰值检测，图3所示是平滑前后加速度信号波形对比图，通过对比可得出平滑后的加速度波形消除了多个峰值，使得加速度波形更加平滑。

根据采集的加速度及步数检测算法即可算出行人步数。步数检测算法有以下步骤：1.初始化，获取加速度数据；2.初始化滑动窗口，平滑加速度；3.零点检测；4.峰值检测；5.检测跨步结束点，统计步数。其中，在峰值检测过程需要考虑以下两点：(1)为了避免因身体抖动或者其他噪声因素造成的虚假峰谷值，需要预设一个峰值阈值，只有超过该峰值阈值的波峰才能被认为是有效的峰值；(2)由于行人正常行走时的步频为1～3Hz，所以两个峰值之间的时间差必须大于规定时间阈值，否则会造成虚假检测。

本发明实施例中用8个人的8组数据来检测步数检测算法的性能，8人的步数检测结果列表如表1所示。表1的结果表明，该步数检测算法的准确率接近99％。

表1

步骤2.2：步长估计。