CN105136143B - 基于imu数据的用户室内运动轨迹匹配方法 - Google Patents

Abstract

基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法，涉及基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配领域。本发明是为了解决现有的室内运动距离和运动方向都是一种相对的位移和方向，其在室内地图上的起始位置和终止位置都是未知的，导致室内运动轨迹不能在室内地图上实现匹配定位的问题。本发明采用节点，构成室内参考地图，获得室内参考地图中与室内运动轨迹包含节点数相同的轨迹集合A，排除重复点的轨迹，获得轨迹集合B，采用室内参考地图的转角矩阵GD，获得室内运动轨迹集合C，利用室内参考地图的权重矩阵W和D算法，得到轨迹集合C中各轨迹点之间的最短距离矩阵R，与相邻节点之间的距离TD对比，结合门限值θ_th获得室内轨迹集合D。它可用于室内定位导航。

Description

基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法

技术领域

本发明涉及一种基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配算法，具体涉及在室内定位导航中实现基于IMU数据的用户室内运动轨迹与实际室内地图之间的匹配定位，将用户室内运动的相对位移和方向转换成室内地图中的绝对物理位置。

背景技术

伴随着无线通信技术的进步和微机电系统的进步，装备有惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)的智能手机越来越普及。携带有智能手机的用户在室内运动时，IMU会产生大量与位置相关的数据信息，如用户的运动距离和运动方向。但是这些距离和方向都是一种相对的位移和方向，其在室内地图上的起始位置和终止位置都是未知的。如何将用户的室内运动轨迹在室内地图上实现匹配定位，将一种相对位移和方向转换成一种绝对物理位置，以用于室内导航或者在室内定位时提供建立Radio Map的位置信息，是目前研究的一个热点问题。

发明内容

本发明是为了解决现有的室内运动距离和运动方向都是一种相对的位移和方向，其在室内地图上的起始位置和终止位置都是未知的，导致室内运动轨迹不能在室内地图上实现匹配定位的问题。现提供基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法。

基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法，它包括以下步骤：

步骤一、采用节点构成室内参考地图；

步骤二、根据室内参考地图获得室内参考地图的转角矩阵GD和室内参考地图的权重矩阵W；

步骤三、采用IMU数据得到室内运动轨迹，根据室内运动轨迹获得转角方向和相邻节点之间的距离矩阵TD，将室内运动轨迹与室内参考地图进行匹配，获得室内参考地图中与室内运动轨迹包含节点数相同的轨迹集合A；

步骤四、从步骤三中的轨迹集合A中排除重复点的轨迹，获得轨迹集合B；

步骤五、在轨迹集合B中，将各轨迹中每3个连续节点利用室内参考地图的转角矩阵GD确定三个节点之间的转角方向并与室内运动轨迹的转角方向比较，与室内运动轨迹的转角方向完全相符的轨迹集合保留，获得轨迹集合C；

步骤六、利用室内参考地图的权重矩阵W和D算法得到最短距离矩阵R，通过最短距离矩阵R获得轨迹集合C中各轨迹相邻两节点之间的直线距离，将轨迹集合C中各轨迹相邻两节点之间的直线距离与室内运动轨迹各相邻节点之间距离TD对比，满足门限值θ_th等距离条件的轨迹保留，获得轨迹集合D，从而获得室内运动轨迹上各点的绝对物理位置。

本发明的有益效果为：利用节点组成的室内参考地图，然后构造关于参考地图的三维转角矩阵GD以及权重矩阵W，再利用IMU数据生成的用户室内运动轨迹与室内地图的匹配定位，由于室内地图中各点物理位置是已知的，由此便可将用户室内运动的相对位移和方向转换成一种绝对物理位置。因此，获得在室内地图上的起始位置和终止位置，实现室内运动轨迹在室内地图上实现匹配定位。

附图说明

图1为实施例的平面图，

图2为实施例的平面拓扑图，

图3为实施例的参考地图，

图4为基于IMU数据的用户室内运动轨迹图，

图5为具体实施方式一所述的基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法的流程图。

具体实施方式

具体实施方式一：参照图5具体说明本实施方式，本实施方式所述的基于IMU数据的

用户室内运动轨迹匹配方法，它包括以下步骤：

步骤一、采用节点构成室内参考地图；

步骤二、根据室内参考地图获得室内参考地图的转角矩阵GD和室内参考地图的权重矩阵W；

步骤三、采用IMU数据得到室内运动轨迹，根据室内运动轨迹获得转角方向和相邻节点之间的距离矩阵TD，将室内运动轨迹与室内参考地图进行匹配，获得室内参考地图中与室内运动轨迹包含节点数相同的轨迹集合A；

步骤四、从步骤三中的轨迹集合A中排除重复点的轨迹，获得轨迹集合B；

步骤五、在轨迹集合B中，将各轨迹中每3个连续节点利用室内参考地图的转角矩阵GD确定三个节点之间的转角方向并与室内运动轨迹的转角方向比较，与室内运动轨迹的转角方向完全相符的轨迹集合保留，获得轨迹集合C；

步骤六、利用室内参考地图的权重矩阵W和D算法得到最短距离矩阵R，通过最短距离矩阵R获得轨迹集合C中各轨迹相邻两节点之间的直线距离，将轨迹集合C中各轨迹相邻两节点之间的直线距离与室内运动轨迹各相邻节点之间距离TD对比，满足门限值θ_th等距离条件的轨迹保留，获得轨迹集合D，从而获得室内运动轨迹上各点的绝对物理位置。

本实施方式中，如GD(14,15,13)＝1，表示从V₁₄到V₁₅在经过V₁₃时右转，并且只发生这一个转角。GD(15,14,13)＝-1，表示从V₁₅到V₁₄在经过V₁₃时左转，并且只发生这一个转角。对于根本不经过节点v_m的情况以及以v_m为起点和终点的也记为0，其它节点的矩阵也按照此方式生成，由此便可得到维数为n×n×n的一个三维转角矩阵GD。由此矩阵GD具有以下性质：

①GD(:,:,m)的第m行和第m列均为0。

②GD(:,:,m)＝-GD(:,:,m)'。

得到转角矩阵GD后。利用权重矩阵W和D算法计算得到参考地图中各点间的最短距离矩阵R。

实施例：

假设利用IMU数据得到的用户室内运动轨迹如图4所示，w₁、w₆表示用户运动时的起始点和终止点，w₂-w₅表示的是用户运动过程中的转角点，设左转为-1，右转为1，记为转角方向Direction＝[-1 -1 -1 -1]。相邻两点之间红色的数字表示两点之间的距离记为TD＝[812 47 12 13]。

对于用户室内运动轨迹与参考地图的匹配来说，用户的室内运动轨迹在参考地图中的匹配结果应该是一条与之形状类似的轨迹，假设为TR(v_a,v_b,v_c,v_d,v_e,v_f)，其中v_a、v_b、v_c、v_d、v_e、v_f分别与图4中用户室内运动轨迹中的节点w₁、w₂、w₃、w₄、w₅、w₆相对应。那么这条轨迹TR(v_a,v_b,v_c,v_d,v_e,v_f)应该满足以下几个条件：

(1)v_b、v_c、v_d、v_e必须是转角节点，且v_b、v_c、v_d、v_e处转角方向均为左转。这个条件是否满足可以利用转角矩阵GD判断，即是否同时满足：

GD(a,c,b)＝-1，GD(b,d,c)＝-1，GD(c,e,d)＝-1，GD(d,f,e)＝-1

(2)a,b,c,d,e,f的值不相等，即不存在重复节点，轨迹不构成回路。

(3)由于IMU在使用时不可避免会受到噪声等的干扰以及用户步长之间也会存在差异等原因，致使用户室内运动轨迹中相邻节点间的长度会存在一定的偏差，为此设置一个允许误差门限值θ_th，同时还考虑到用户的出发点和终止点有可能是在参考地图中相邻两个节点中间的情况，为此轨迹TR应该同时满足以下距离条件：

①：|v_av_b-8|≤θ_th或者v_av_b≥8

②：|v_ev_f-13|≤θ_th或者v_ev_f≥13

③：|v_bv_c-12|≤θ_th

④：|v_cv_d-47|≤θ_th

⑤：|v_dv_e-12|≤θ_th

其中，v_av_b等表示的是两点间的直线距离可利用最短距离矩阵R获得。由此便可在参考地图中匹配得到与图4所示的用户室内运动轨迹形似的轨迹TR，完成用户室内运动轨迹在参考地图中的匹配定位。

实验验证

本发明选用图1所示的哈工大科学园信息大楼第12楼作为实验环境，平面拓扑图和参考地图如图2和图3所示，允许误差门限值θ_th设置为2m，实际可根据IMU受噪声影响的程度以及用户之间步长差异大小等加以调整，对含有不同转角数量的用户室内运动轨迹进行匹配，得到以下仿真结果。室内轨迹集合D中每一行表示参考地图中的一条轨迹，数字表示的是参考地图中点的编号。

1、一个转角的情况：

用户室内运动轨迹的距离矩阵TD＝[11 48]

用户室内运动轨迹的转角方向Direction＝[-1]

室内轨迹集合D＝

5 12 28

5 12 30

6 12 28

6 12 30

2、两个转角的情况：

用户室内运动轨迹的距离矩阵TD＝[12 11 48]

用户室内运动轨迹的转角方向Direction＝[1 1]

室内轨迹集合D＝

44 35 28 12

44 35 28 13

3、三个转角的情况：

用户室内运动轨迹的距离矩阵TD＝[2 7 8 50]

用户室内运动轨迹的转角方向Direction＝[1 1 -1]

室内轨迹集合D＝

11 10 9 12 30

4、四个转角的情况：

用户室内运动轨迹的距离矩阵TD＝[4 36 11 8 4]

用户室内运动轨迹的转角方向Direction＝[1 -1 -1 1]

室内轨迹集合D＝

19 18 28 35 41 42

5、五个转角的情况：

用户室内运动轨迹的距离矩阵TD＝[4.1 5.5 12 6 4 2]

用户室内运动轨迹的转角方向Direction＝[-1 1 -1 1 1]

室内轨迹集合D＝

7 8 5 12 15 16 17

6、六个转角的情况：

用户室内运动轨迹的距离矩阵TD＝[4.5 9 12 46 3 7 4]

用户室内运动轨迹的转角方向Direction＝[1 -1 -1 -1 1 -1]

室内轨迹集合D＝

1 2 5 12 28 32 33 34

7、七个转角的情况：

用户室内运动轨迹的距离矩阵TD＝[2 9 11 46 11 8 3.8 2]

用户室内运动轨迹的转角方向Direction＝[1 -1 -1 -1 -1 1 -1]

室内轨迹集合D＝

1 2 5 12 28 35 41 42 43

从匹配结果来看，基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配算法的匹配效果很好。

具体实施方式二：本实施方式是对具体实施方式一所述的基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法作进一步说明，本实施方式中，步骤一中，采用节点构成室内参考地图的方法为：

利用MATLAB软件对室内平面图进行处理，选取节点包括每个房间选取的1-2个点、走廊与房间的交叉点、转角以及走廊的起始点终止点，并将点之间连线生成拓扑图，对所有点进行编号和标注距离得到参考地图。

具体实施方式三：本实施方式是对具体实施方式一所述的基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法作进一步说明，本实施方式中，步骤二中，根据室内参考地图获得依次经过的转角方向、室内参考地图的转角矩阵GD的过程为：

将参考地图定义为G(V,E)，V表示节点的集合，E表示边的集合，节点的集合为V＝{v₁,v₂,....v_n}，共包含n个节点，对每一个节点v_m,1≤m≤n,建立一个n×n维的矩阵，矩阵的行和列都与节点对应，记作GD(:,:,m)＝[c_ij]_n×n，i为行数，j为列数，根据公式：

获得室内参考地图的转角矩阵GD，

其中，m表示节点的编号，

若v_i到v_j只经过一个转角，且转角节点为v_m，转角方向为右转，则c_ij＝1，

若v_i到v_j只经过一个转角，且转角节点为v_m，转角方向为左转，则c_ij＝-1，

若v_i到v_j不经过转角、v_i到v_j经过不止一个转角或者v_i到v_j只经过一个转角但转角节点不是v_m，则c_ij＝0。

本实施方式中，GD(:,:,m)表示由一个节点:到另一个节点:在经过编号为m的节点处发生转角。

具体实施方式四：本实施方式是对具体实施方式一所述的基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法作进一步说明，本实施方式中，门限值θ_th等距离条件为：

轨迹集合C中各轨迹每相邻两节点都存在直线距离，首和尾这两段直线距离，满足的条件为：

|轨迹集合C中各轨迹首距离-室内运动轨迹各相邻节点之间距离矩阵TD的首距离|≤θ_th或者|轨迹集合C中各轨迹首距离|≥室内运动轨迹各相邻节点之间距离矩阵TD的首距离，

|轨迹集合C中各轨迹尾距离-室内运动轨迹各相邻节点之间距离矩阵TD的尾距离|≤θ_th或者|轨迹集合C中各轨迹尾距离|≥室内运动轨迹各相邻节点之间距离矩阵TD的尾距离，

对于首和尾两段直线距离之间的直线距离，满足的条件为：

Claims (3)

1.基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法，其特征在于，它包括以下步骤：

步骤一、采用节点构成室内参考地图；

步骤二、根据室内参考地图获得室内参考地图的转角矩阵GD和室内参考地图的权重矩阵W；

步骤三、采用IMU数据得到室内运动轨迹，根据室内运动轨迹获得转角方向和相邻节点之间的距离矩阵TD，将室内运动轨迹与室内参考地图进行匹配，获得室内参考地图中与室内运动轨迹包含节点数相同的轨迹集合A；

步骤四、从步骤三中的轨迹集合A中排除重复点的轨迹，获得轨迹集合B；

步骤五、在轨迹集合B中，将各轨迹中每3个连续节点利用室内参考地图的转角矩阵GD确定三个节点之间的转角方向并与室内运动轨迹的转角方向比较，与室内运动轨迹的转角方向完全相符的轨迹集合保留，获得轨迹集合C；

步骤六、利用室内参考地图的权重矩阵W和D算法得到最短距离矩阵R，通过最短距离矩阵R获得轨迹集合C中各轨迹相邻两节点之间的直线距离，将轨迹集合C中各轨迹相邻两节点之间的直线距离与室内运动轨迹各相邻节点之间距离TD对比，满足门限值θ_th等距离条件的轨迹保留，获得轨迹集合D，从而获得室内运动轨迹上各点的绝对物理位置；

将参考地图定义为G(V,E)，V表示节点的集合，E表示边的集合，节点的集合为V＝{v₁,v₂,....v_n}，共包含n个节点，对每一个节点v_m,1≤m≤n,建立一个n×n维的矩阵，矩阵的行和列都与节点对应，记作GD(:,:,m)＝[c_ij]_n×n，i为行数，j为列数，根据公式：

获得室内参考地图的转角矩阵GD，

其中，m表示节点的编号，

若v_i到v_j只经过一个转角，且转角节点为v_m，转角方向为右转，则c_ij＝1，

若v_i到v_j只经过一个转角，且转角节点为v_m，转角方向为左转，则c_ij＝-1，

若v_i到v_j不经过转角、v_i到v_j经过不止一个转角或者v_i到v_j只经过一个转角但转角节点不是v_m，则c_ij＝0，

GD(:,:,m)表示由一个节点:到另一个节点:在经过编号为m的节点处发生转角。

2.根据权利要求1所述基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法，其特征在于，步骤一中，采用节点构成室内参考地图的方法为：

利用MATLAB软件对室内平面图进行处理，选取节点包括每个房间选取的1-2个点、走廊与房间的交叉点、转角以及走廊的起始点终止点，并将点之间连线生成拓扑图，对所有点进行编号和标注距离得到参考地图。

3.根据权利要求1所述基于IMU数据的用户室内运动轨迹匹配方法，其特征在于，门限值θ_th等距离条件为：

轨迹集合C中各轨迹每相邻两节点都存在直线距离，首和尾这两段直线距离，满足的条件为：

|轨迹集合C中各轨迹首距离-室内运动轨迹各相邻节点之间距离矩阵TD的首距离|≤θ_th或者|轨迹集合C中各轨迹首距离|≥室内运动轨迹各相邻节点之间距离矩阵TD的首距离，

|轨迹集合C中各轨迹尾距离-室内运动轨迹各相邻节点之间距离矩阵TD的尾距离|≤θ_th或者|轨迹集合C中各轨迹尾距离|≥室内运动轨迹各相邻节点之间距离矩阵TD的尾距离，

对于首和尾两段直线距离之间的直线距离，满足的条件为：