[发明专利]基于贝叶斯估计和地图辅助校准的步行者室内定位方法

摘要

本发明提供一种基于贝叶斯估计和地图辅助校准的步行者室内定位方法，在被定位人员身上固定惯性测量单元；在建筑物楼层的结构化表示后，在地图上标定被定位人员的当前位置；实时推算被定位人员的位置，并计算当前位置所在的房间，并判断是否发生穿墙事件；如果发生穿墙，则判断该穿墙事件是由出门时的位置偏差引起的，还是由方向偏移导致的穿墙引起的；如果判断为由出门时的位置偏差引起的，则将位置修正到最近的门的位置，否则经过粒子滤波对位置进行修正。本发明的基于贝叶斯估计和地图辅助校准的步行者室内定位方法减小了位置和方向的误差累积，使基于惯性传感器的室内定位精度更高，实用性更强。

主权项

1.一种基于贝叶斯估计和地图辅助校准的步行者室内定位方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、在被定位人员身上固定惯性测量单元；步骤S2、根据已知的建筑物安全疏散示意图，进行建筑物楼层的结构化表示；步骤S3、根据建筑物楼层的结构化表示，在地图上标定被定位人员的当前位置；步骤S4、以当前位置为坐标起点，根据惯性测量单元获取的数据实时推算被定位人员的位置；步骤S5、根据当前时刻计算的被定位人员的位置，计算当前位置所在的房间，并判断是否发生穿墙事件；如果是，转入步骤S6；如果否，转入步骤S4；步骤S6、通过贝叶斯估计判断该穿墙事件是由出门时的位置偏差引起的，还是由方向偏移导致的穿墙引起的；如果判断为由出门时的位置偏差引起的，则将位置修正到最近的门的位置，否则经过粒子滤波对位置进行修正；所述步骤S2包括以下步骤：21)对整个楼层所有房间按顺序进行编号，然后将楼层表示成房间的集合：楼层＝{房间1，房间2，…，房间n}，其中n表示房间的总数；22)将每个房间表示为多边形和连通关系的集合，其中，多边形用顶点的集合来表示，连通关系表示每个房间的各面墙是否与其他房间连通；所述步骤S6中，贝叶斯估计包括以下步骤：a)计算出门时的上一步的位置离最近的门的距离d，以及出门时行走方向与墙体的夹角b)设定出门时落脚位置距门的距离服从均值为μ_dp＝0，方差为σ_dp＝0.2的正态分布，即d|pass～N(μ_dp,σ_dp)；出门时行走方向与墙体夹角服从均值为方差为的正态分布，即非出门时落脚位置距门的距离和非出门时行走方向与墙体夹角的概率分布分别为：d|obastraction～N(μ_do,σ_do)，其中μ_do,σ_do,分别表示非出门时落脚位置距门的距离和非出门时行走方向与墙体夹角的均值和方差；c)计算出门的概率和非过门的概率并进行归一化；d)如果则判断为由出门时的位置偏差引起的，否则判断为由方向偏移导致的穿墙引起的，其中和分别是出门的概率和非过门的概率归一化后的值。