CN106197406A - 一种基于惯性导航和rssi无线定位的融合方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法，包括：结合载体的位置信息和方向角度计算惯性导航相对于载体初始位置的初始位置信息和初始方向角度信息；基于蓝牙信标节点的RSSI无线定位技术获取到信标节点的RSSI信息，通过无线测距方法得到载体距离三个信标节点的载体距离，根据载体距离利用三边定位、通过RSSI无线信号技术，获取RSSI定位位置信息；对初始位置信息和RSSI定位位置信息进行融合，获取融合后的位置信息，在载体运动过程中，通过融合后的位置信息对载体的当前位置信息进行纠正；通过融合后的位置信息、结合初始方向角度信息对载体的当前方向角度信息进行纠正。本方法提高了室内定位的稳定性和精确度。

Description

一种基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法

技术领域

本发明涉及室内定位技术领域，尤其涉及一种在复杂室内环境下融合惯性导航技术和接收信号强度指示RSSI(Received Signal Strength Indication)无线定位技术，属于移动计算和信号处理的交叉技术应用领域。

背景技术

目前针对室内定位技术的研究方向有很多，虽然每一种室内定位技术各自存在本身的优势，但是在复杂多变的室内环境中单一采用某项技术又具有一定的局限性，因此还没有哪一种技术能够实现室内的精确定位。目前室内定位技术的发展趋势是采取多种技术的融合，充分利用其他技术的优势弥补单一技术的不足，从而实现更好的定位效果。

在各类定位技术研究中，无线信号定位技术是依据接收的无线信号强度值，通过测距算法计算距离信息，进而得到载体的位置信息，因此无线信号定位具有成本低、设置简单等优点，但是无线定位技术容易受到室内复杂环境的影响，如多径效应、遮挡物遮挡等，并且无线信号随机偶然性、稳定性较差。

无线信号常用测距算法包括基于接收信号强度RSS(received signal strengthindicator)定位算法、基于到达角度AOA(angle of farrival)定位算法、基于到达时间TOA(time of arrival)定位算法和基于到达时间差TDOA(time difference on arrival)定位算法。

惯性导航定位技术是利用惯性传感器的运动信息，计算出载体的方向和距离信息，然后根据初始位置得到载体的相对位置，实现载体的定位和导航，因为组成惯性导航系统的运动传感器设备都安装在载体内，运行时可以不依赖外界环境，而且也不向外界辐射能量，因而此种定位方法不易受到干扰，是基于载体本身的自主导航系统。

然而由于方向和位置信息经过积分而产生，系统误差会随时间而增大，所以惯性导航的长期精度较差。

发明内容

本发明提供了一种基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法，本发明通过惯性导航和RSSI无线定位技术的融合分别对载体的当前位置信息和方向角度信息进行修正，提高室内定位的稳定性和精确度，详见下文描述：

一种基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法，所述融合方法包括以下步骤：

结合载体的位置信息和方向角度计算惯性导航相对于载体初始位置的初始位置信息和初始方向角度信息；

基于蓝牙信标节点的RSSI无线定位技术获取到信标节点的RSSI信息，通过无线测距方法得到载体距离三个信标节点的载体距离，根据载体距离利用三边定位、通过RSSI无线信号技术，获取RSSI定位位置信息；

基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法，对初始位置信息和RSSI定位位置信息进行融合，获取融合后的位置信息，在载体运动过程中，通过融合后的位置信息对载体的当前位置信息进行纠正；

通过融合后的位置信息、结合初始方向角度信息对载体的当前方向角度信息进行纠正。

其中，所述融合方法还包括：

获取运动传感器的数据信息，并对数据信息进行转化得到与实际运动相关的数据，对数据进行滤波处理，获取载体的位置信息和方向角度。

其中，所述融合方法还包括：

根据实际地形建立与实际地形相对应的二值地图；

再根据二值地图按照路径搜索算法得到路径信息；

将路径信息存储后，在载体运动过程中根据载体的当前位置信息和方向角度信息向载体发送控制命令；

通过控制指令控制载体按照搜索到的路径运动，实现对载体的导航控制。

本发明提供的技术方案的有益效果是：本发明基于惯性导航和RSSI无线定位的融合算法，包括：惯性导航初始位置信息的获取、RSSI定位位置信息的获取、以及惯性导航和RSSI无线定位的融合，根据二值地图做出路径规划，利用融合后的位置信息对载体的当前位置信息和当前方向角度信息进行修正。本发明克服了单独采用无线定位技术容易受到室内复杂环境的影响，以及无线传输会受到遮挡物遮挡、随机偶然性、稳定性差等问题；同时减小了单独采用惯性导航的积累误差问题，提高了室内环境中定位算法的适应性及精确度。

附图说明

图1为一种基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法的流程图；

图2为二值地图示例；

图3为可行路径搜索的流程图；

图4为融合算法偏移角度计算的示意图；

图5为测试场地以及相应节点的布置示意图；

图6为采用惯性导航和本方法测得的数据变化示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

为了解决无线信号定位技术和惯性导航定位技术各自存在的缺陷，提高室内定位技术的精准度，本发明实施例提出了基于惯性导航和RSSI无线定位的融合算法，减小单独使用无线信号定位和惯性导航的缺陷，利用融合惯性导航和RSSI无线定位后的位置信息对载体的当前位置信息和方向角度信息分别进行纠正，通过两者结合的方式提高了室内定位的精确度。

实施例1

参见图1，本发明实施例提供了一种基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法，该融合方法包括以下步骤：

101：获取运动传感器的数据信息，并对数据信息进行转化得到与实际运动相关的数据，对数据进行滤波处理，获取载体的位置信息和方向角度；

其中，上述滤波处理包括：加速度计、陀螺仪和电子罗盘的数据处理，该些处理步骤为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述。

102：结合载体的位置信息和方向角度计算惯性导航相对于载体初始位置的初始位置信息和初始方向角度信息，即惯性导航定位得到的初始位置信息和初始方向角度信息；

103：基于蓝牙信标节点的RSSI无线定位技术获取到信标节点的RSSI信息，通过无线测距方法得到载体距离三个信标节点的载体距离，根据载体距离利用三边定位、通过RSSI无线信号技术，获取RSSI定位位置信息；

其中，三边定位方法为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述。

104：基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法对初始位置信息和RSSI定位位置信息进行融合，获取融合后的位置信息，在载体运动过程中，通过融合后的位置信息对载体的当前位置信息进行纠正；

105：通过融合后的位置信息、结合初始方向角度信息对载体的当前方向角度信息进行纠正；

106：根据实际地形建立与实际地形相对应的二值地图，再根据二值地图按照路径搜索算法得到路径信息，将路径信息存储后，在载体运动过程中根据载体的当前位置信息和方向角度信息向载体发送控制命令，通过控制指令控制载体按照搜索到的路径运动，实现对载体的导航控制。

实际应用时，因为惯性导航存在积累误差，所以需要在某些位置使用基于惯性导航和RSSI无线定位的融合算法，融合初始位置信息和RSSI定位位置信息R对惯性导航的当前位置信息进行纠正，由于载体在进行转弯时对于位置变化较为敏感，因而可以在载体检测到障碍进行姿态调整和转弯运动时，对两种技术的定位结果进行融合，进而纠正载体相对于初始位置的位置信息和方向角度。

综上所述，本发明实施例提出了基于惯性导航和RSSI无线定位的融合算法，本方法减小了单独使用无线信号定位和惯性导航的缺陷，利用融合惯性导航和RSSI无线定位后的位置信息对载体的当前位置信息和方向角度信息分别进行纠正，通过两者的结合提高了室内定位的精确度。

实施例2

下面结合图2、图3、图4、以及具体的计算公式对实施例1中的方案进行详细介绍，详见下文描述：

首先介绍步骤105中的二值地图的建立以及根据二值地图路径搜索过程，该操作过程包括以下内容：

将实际地形按照一定的比例等效为地图中的每一格，每格的大小根据实际情况进行调整，建立二维数据存储路径信息。具体实现时，本发明实施例对每格的尺寸不做限制。

当实际地形存在障碍时，则本格设置值为1，当实际地形不存在障碍时，本格设置值为0，按照这样的规则建立一个m*n的二值地图，在二值地图中，值为0代表载体可以通过，当值为1时代表载体无法通过，示例如图2所示，在图2中黑色格子代表障碍(值为1)，白色格子代表可以通过(值为0)。

二值地图和实际地图的对应关系如公式(1)所示：

$\left[\begin{array}{cc}X1& X2\\ X2& Y2\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}A& A\\ A& A\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}X{1}^{\′}& X{2}^{\′}\\ Y{1}^{\′}& Y{2}^{\′}\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，X1和Y1是惯性导航定位技术得到的坐标位置；X2和Y2是利用RSSI测量定位技术得到的坐标位置；X1'和Y1'代表惯性导航定位技术得到的坐标位置经过转化对应的地图中的行列信息；X2'和Y2'代表利用RSSI测量定位技术得到的坐标位置经过转化对应的地图中的行列信息；参数A代表实际地图和二值地图的对应关系。

根据实际地图对应的二值地图，可以搜索出一条从起始位置到目的位置的路线，根据地图信息按照上、右、下、左的顺序依次搜索可行路径，并将搜索到的路径存储起来，直至到达终点，根据搜索到的路径规划载体的行进路线，路径搜索流程如图3所示，本发明实施例对此不做赘述。

载体在正常行驶中采用惯性导航定位获得当前位置信息，但是运动传感器的漂移使得测量误差随时间正比逐渐增大，本发明实施例提出的基于惯性导航和RSSI无线定位的融合算法是根据时间积累调整惯性导航定位和RSSI无线定位对于确定载体位置信息所占的比重，在载体距离信标节点的位置信息满足一定条件时，利用融合算法纠正载体的当前位置信息和方向角度信息。

本发明实施例设置惯性导航定位信息的权重为a[0,1]，a的设置参考文献[1]，本发明实施例对此不做赘述。

当载体行驶到满足RSSI对惯性导航进行纠正的条件时，a代表此时惯性导航定位坐标信息对最终定位结果的贡献值。可以看出，随时间的增加，a值越来越小，相应的惯性导航定位坐标信息对最终结果的贡献值减小，融合后的更新决定惯性导航权重的时间信息。

对于RSSI测量定位，指出RSSI测的距离与误差存在一定的线性关系。当使用RSSI技术定位时，距离节点的距离决定着RSSI无线定位的精度，测试点与节点距离信息以及RSSI值的关系如公式(2)所示：

$RSSI={\mathrm{RSSI}}_0+10n\lg \left(\frac{d}{d_0}\right)+\mathrm{\ϵ}---\left(2\right)$

其中，d₀为参考距离(一般为1m)；RSSI₀为距离是d₀时接收到的信号强度；d是实际距离；RSSI为距离为d时接收到的信号强度；n是无线信号衰减因子；ε为一个均值为零的高斯随机变量。

当载体运动时，载体与三个信标节点的距离分别表示为d₁，d₂，d₃，因为误差与距离存在着线性关系，根据定位范围和RSSI定位误差设置载体与信标节点的距离阈值为D，阈值D可以经过实验进行调整，保证RSSI无线定位用来纠正惯性导航效果最好，当载体距三个信标节点的距离d₁，d₂，d₃满足公式(3)所示条件：

max(d₁,d₂,d₃)＜D (3)

经过融合，得到载体的最终位置信息如公式(4)、(5)所示：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_i{x}_i& \frac{\underset{j=1}{\overset{p}{\Σ}}{x}_j}{p}\\ \underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_i{y}_i& \frac{\underset{j=1}{\overset{p}{\Σ}}{y}_j}{p}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}a\\ b\end{array}\right]---\left(4\right)$

${\mathrm{\α}}_i=\frac{i}{\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}i}---\left(5\right)$

其中，x_i和y_i为惯性导航定位技术得到的X轴坐标值和Y轴坐标值；x_j和y_j为RSSI测量定位技术得到的x轴坐标值和Y轴坐标值；X和Y为融合后得到的相对于初始未知的位置信息；b为RSSI无线定位信息所占比重；k表示融合时惯性导航利用的节点数量；α_i表示不同时刻惯性导航位置信息在融合过程中所占比重；p表示在修正点利用RSSI无线定位的样本点数量。

对于RSSI无线定位来说，基于信标节点的RSSI无线定位在静止时有更高的精确度，由于载体电机的性能、行进中的姿态，以及电机与载体主体的连接状况不可能完全一样，这些随机的情况势必造成载体行进路线的偏移，因此必须对载体的姿态进行调整。载体从直行过程中，由于偏移的幅度很小，转动的速度也很慢，因而这个行驶过程可以看作是直线运动，并考虑到陀螺仪角速度数据的动态效果相对更好，经过数学计算，载体实际运行的绝对角度准确性优于载体经过惯性器件获得的角度，因此可以通过两点的位置信息纠正角度信息。

因为惯性导航存在积累误差，所以需要在某些位置使用融合RSSI无线定位的信息对惯性导航的位置信息进行纠正，由于载体在进行转弯时对于位置变化较为敏感，因而可以在载体检测到障碍进行姿态调整时和转弯运动时，对两种技术的定位结果进行融合，进而纠正角度。融合后保存当前的位置为系统下一次纠正角度信息的初始位置，载体本身的方向信息对应的不同的状态。

(1)当载体相对初始位置角度在0°左右时，如图4(a)所示，载体偏移角度的计算过程如公式(6)(7)所示，其中α表示偏移角度，Δx和Δy分别代表x和y方向的位置差值。

$tan\mathrm{\α}=\frac{\mathrm{\Δ}x}{\mathrm{\Δ}y}---\left(6\right)$

$\mathrm{\α}=arctan\frac{\mathrm{\Δ}x}{\mathrm{\Δ}y}---\left(7\right)$

(2)当载体相对初始位置角度在90°左右时，如图4(b)所示，载体偏移角度的计算过程如公式(8)所示，其中α₀表示初始角度，α₁表示90°方向和最终方向的夹角，α₂表示偏移角度，Δx和Δy分别代表x和y方向的位置差值。

(3)当载体相对初始位置角度在180°左右时，如图4(c)所示，载体偏移角度的计算过程如公式(9)所示，其中α₀表示初始角度，α₁表示180°方向和最终方向的夹角，α₂表示偏移角度，Δx和Δy分别代表x和y方向的位置差值。

(4)当载体相对初始位置角度在270°左右时，如图4(d)所示，载体偏移角度的计算过程如公式(10)所示，其中α₀表示初始角度，α₁表示270°方向和最终方向的夹角，α₂表示偏移角度，Δx和Δy分别代表x和y方向的位置差值。

综上所述，本方法通过基于惯性导航和RSSI无线定位的融合算法得到的融合后的位置信息，来计算偏移的绝对角度，以此来纠正载体的方向角度信息，减小角速度积分的积累误差，并提高方向角度计算的精确度，并通过融合后得到的位置信息更新载体的当前位置信息，减小积累误差，进而提高载体位置信息的精确度。

实施例3

下面结合具体的试验对实施例1和2中的方案进行可行性验证，详见下文描述：

经过实验，在10m*10m的实验环境中，采用本方法使室内的定位精度，相对于单独使用惯性导航技术提高了76.29％，验证了本方法的可行性，测试场地以及相应节点的布置如图5所示。

图5中空心圆表示信标节点的位置，带箭头的线代表根据实际地形规划的路线，实线代表小车在实际地形中行驶的路线，二值地图每格对应的实际大小为0.4m*0.4m，整个场地对应250*250个格子，在场地中设置障碍，小车的起始位置为原始点(0m,0m)，终点位置坐标为(9m,2m)，规划路径如箭头路线所示，其中几个拐点的坐标分别为(0,2m)、(4.2m,2m)、(4.2m,8m)、(7.6m,8m)、以及(7.6m,2m)。在小车的某一次行驶过程中，单一使用惯性导航和惯性导航融合RSSI定位测得的数据变化过程如图6所示，其中点状趋势代表惯性导航的数据结果，星号状代表惯性导航结合RSSI定位，可以看出，短期内惯性导航位置信息轨迹变化基本符合运动路线，随着时间积累，误差越来越大，相对于单独使用惯性导航，惯性导航融合RSSI定位方法得到的变化曲线定位轨迹精度更高，而且随机波动也更小，明显更加符合小车的实际运动路线。

实验中，根据20组数据进行误差分析，小车按照规划路线行驶至目的位置的过程中，平均误差计算公式如公式(11)所示，其中x_实际和y_实际分别代表实际的X和Y轴坐标值，x_测量和y_测量分别代表测量到的X和Y轴坐标值。

小车在行驶过程中的定位误差，单独采用惯性导航和使用本方法的误差分别为0.97m和0.23m，经过计算得到结果，采用本方法使室内的定位精度，相对于单独使用惯性导航技术提高了76.29％。

综上所述，本发明实施例提出了一种新的融合惯性导航和RSSI无线定位的方法，主要优点在于融合了惯性导航和RSSI无线定位的位置信息，克服了单一技术的缺陷，根据位置信息的获取时间设定不同的权重，并利用融合后的位置信息得到的偏移角度来修正载体的当前方向角度信息，提高了室内定位的精确度，可以更好的应用于室内定位中。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

参考文献

[1]周亮,付永涛,李广军.无线定位与惯性导航结合的室内定位系统设计[J].电子技术应用,2014,v.40；No.43004:73-76.

Claims (3)

1.一种基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法，其特征在于，所述融合方法包括以下步骤：

结合载体的位置信息和方向角度计算惯性导航相对于载体初始位置的初始位置信息和初始方向角度信息；

基于蓝牙信标节点的RSSI无线定位技术获取到信标节点的RSSI信息，通过无线测距方法得到载体距离三个信标节点的载体距离，根据载体距离利用三边定位、通过RSSI无线信号技术，获取RSSI定位位置信息；

基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法，对初始位置信息和RSSI定位位置信息进行融合，获取融合后的位置信息，在载体运动过程中，通过融合后的位置信息对载体的当前位置信息进行纠正；

通过融合后的位置信息、结合初始方向角度信息对载体的当前方向角度信息进行纠正。

2.根据权利要求1所述的一种基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法，其特征在于，所述融合方法还包括：

获取运动传感器的数据信息，并对数据信息进行转化得到与实际运动相关的数据，对数据进行滤波处理，获取载体的位置信息和方向角度。

3.根据权利要求1所述的一种基于惯性导航和RSSI无线定位的融合方法，其特征在于，所述融合方法还包括：

根据实际地形建立与实际地形相对应的二值地图；

再根据二值地图按照路径搜索算法得到路径信息；

将路径信息存储后，在载体运动过程中根据载体的当前位置信息和方向角度信息向载体发送控制命令；

通过控制指令控制载体按照搜索到的路径运动，实现对载体的导航控制。