CN106382931A - 一种室内定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种室内定位方法，首先采集目标对象的初始定位信息，其中所述初始定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息、气压信息中的任意多种；然后根据采集的初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；再利用所述初始定位方法进行初始定位，获得目标对象的初始定位结果；另外，采集目标对象在室内行走时产生的惯性导航数据；最后根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，利用预设的定位跟踪方法对目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。本发明采用了初始定位和定位跟踪相结合的方式实现室内定位，兼容性强，适用范围广，不需要布置大量网络节点，定位准确且成本较低。

Description

一种室内定位方法及装置

技术领域

本发明涉及导航定位技术领域，具体涉及一种室内定位方法及装置。

背景技术

随着移动互联网技术的发展，位置服务(LocationBased Severs，LBS)得到了广泛关注。据统计，在人们所使用的信息中有80％以上与“位置”有关，人们对室内外无缝定位的需求也在不断增加。

目前，室外定位技术已经相当成熟，以GPS、北斗、伽利略、格洛纳斯为代表的全球四大卫星导航系统已经得以广泛的推广应用。然而对于卫星定位信号难以覆盖的室内环境，尽管已有基于Wi-Fi、ZigBee、RFID、蓝牙、超宽带等技术的室内定位技术，但上述室内定位技术的实现由于需要布置大量节点、信号覆盖成本较高等缺点，难以推广应用。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种室内定位方法及装置，以解决现有室内定位技术需要布置大量节点、信号覆盖成本较高的问题。

第一方面，本发明提供的一种室内定位方法，包括：

采集目标对象的初始定位信息，其中所述初始定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息、气压信息中的任意多种；

根据采集的所述初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果；

采集目标对象在室内行走时的惯性导航数据；

根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

可选的，所述按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法，包括：

根据采集的所述初始定位信息的强度是否符合预设的强度阈值条件、定位环境是否已知以及预设的初始定位方法的优先级，选择至少一种初始定位方法。

可选的，所述初始定位方法包括WiFi三边定位方法、WiFi指纹定位方法、蓝牙定位方法、地磁指纹定位方法、地磁-粒子滤波定位方法、气压-高度定位方法。

可选的，所述初始定位信息包括气压信息和第一定位信息，所述第一定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息中的任意多种；

所述根据采集的所述初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法，包括：

根据采集的所述第一定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

所述利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果，包括：

根据所述气压信息，采用气压-高度定位方法计算目标对象所处的楼层信息；

根据所述第一定位信息，利用选择的所述初始定位方法结合所述目标对象所处的楼层信息进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果。

可选的，所述根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息，包括：

根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

可选的，所述根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息，包括：

根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用结合卡尔曼滤波的行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

可选的，所述室内定位方法还包括：采用预设的定位修正方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。

可选的，所述采用预设的定位修正方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正，包括以下至少一种修正方式：

在定位跟踪的每个跨步之后利用粒子滤波方法基于地磁特征对定位跟踪的位移和航向值进行修正；

利用地磁的特征值点对所述目标对象的实时定位信息进行修正；

采用地图匹配的方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。

第二方面，本发明提供的一种室内定位装置，包括：

初始定位信息采集模块，用于采集目标对象的初始定位信息，其中所述初始定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息、气压信息中的任意多种；

初始定位方法选择模块，用于根据采集的所述初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

初始定位模块，用于利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果；

惯性导航数据采集模块，用于采集目标对象在室内行走时的惯性导航数据；

定位跟踪模块，用于根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

可选的，所述初始定位方法选择模块，包括：

第一初始定位方法选择单元，用于根据采集的所述初始定位信息的强度是否符合预设的强度阈值条件、定位环境是否已知以及预设的初始定位方法的优先级，选择至少一种初始定位方法。

可选的，所述初始定位方法包括WiFi三边定位方法、WiFi指纹定位方法、蓝牙定位方法、地磁指纹定位方法、地磁-粒子滤波定位方法、气压-高度定位方法。

可选的，所述初始定位信息包括气压信息和第一定位信息，所述第一定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息中的任意多种；

所述初始定位方法选择模块，包括：

第二初始定位方法选择单元，用于根据采集的所述第一定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

所述初始定位模块，包括：

气压-高度定位单元，用于根据所述气压信息，采用气压-高度定位方法计算目标对象所处的楼层信息；

初始定位单元，用于根据所述第一定位信息，利用选择的所述初始定位方法结合所述目标对象所处的楼层信息进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果。

可选的，所述定位跟踪模块，包括：

行人航迹推算单元，用于根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

可选的，所述行人航迹推算单元，包括：

卡尔曼滤波子单元，用于根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用结合卡尔曼滤波的行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

可选的，所述室内定位装置，还包括：

定位修正模块，用于采用预设的定位修正方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。

可选的，所述定位修正模块，包括以下至少一种修正单元：

粒子滤波修正单元，用于在定位跟踪的每个跨步之后利用粒子滤波方法基于地磁特征对定位跟踪的位移和航向值进行修正；

地磁修正单元，用于利用地磁的特征值点对所述目标对象的实时定位信息进行修正；

地图修正单元，用于采用地图匹配的方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。

由上述技术方案可知，本发明提供的一种室内定位方法，首先采集目标对象的初始定位信息，其中所述初始定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息、气压信息中的任意多种；然后根据采集的初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；再利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果；另外，采集所述目标对象在室内行走时的惯性导航数据；最后根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，利用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。本发明采用了初始定位和定位跟踪相结合的方式实现对目标对象的室内定位，在实施时可以根据采集的初始定位信息选取相应的初始定位方法进行初始定位，从而保证初始定位的准确性，避免了对单一定位信息的依赖性，兼容性强、适用范围广，之后结合定位跟踪方法进行室内定位，不需要布置大量的网络节点即可实现室内定位，定位准确且成本较低，同时能够实现与室外定位的无缝衔接，提高定位的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1示出了本发明第一实施例所提供的一种室内定位方法的流程图；

图2示出了本发明第二实施例所提供的一种室内定位装置的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

图1示出了本发明第一实施例所提供的一种室内定位方法的流程图。如图1所示，本发明第一实施例提供的一种室内定位方法包括以下步骤：

步骤S101：采集目标对象的初始定位信息，其中所述初始定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息、气压信息中的任意多种。

本步骤，可以通过相应的传感器或信号收发设备采集相应的初始定位信息，例如通过WiFi收发模块采集周围WiFi热点信息，通过磁强计采集地磁信息，通过气压传感器采集气压信息等等，以上任一项都是现有的成熟技术，此处不再一一赘述，其均在本申请的保护范围之内。

步骤S102：根据采集的所述初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法。

根据步骤S101采集的初始定位信息的类型的不同，本步骤可以选择与采集的所述初始定位信息相应的初始定位方法，例如，若所述初始定位信息为周围的WiFi热点信息，则可以使用WiFi三边定位方法或WiFi指纹定位方法进行初始定位；若所述初始定位信息为地磁信息，则可以使用地磁指纹定位方法进行初始定位。

本发明实施例中，所述初始定位方法包括WiFi三边定位方法、WiFi指纹定位方法、蓝牙定位方法、地磁指纹定位方法、地磁-粒子滤波定位方法、气压-高度定位方法。可以根据采集的初始定位信息的类型择一或选择多项组合使用进行初始定位，以上每种定位方法都是现有的定位方法，因此，具体定位方法本文不再赘述，其均在本发明的保护范围之内。

本步骤在实施时，可以根据采集的所述初始定位信息的强度是否符合预设的强度阈值条件、定位环境是否已知以及预设的初始定位方法的优先级，选择至少一种初始定位方法。例如，在处于已知的定位环境中时，优先使用蓝牙定位方法进行初始定位；如果WIFI信号强度处于预设的定位区间中时，也可采用WiFi三边定位进行初始定位。处于未知定位环境中，使用指纹(WiFi指纹或者地磁指纹)定位方法。其中，检测不到某种信号可以将其视为不符合预设的强度阈值条件来处理，本步骤可以根据实际需求灵活设置多种实施方式，此处不再一一赘述，其均在本发明的保护范围之内。

步骤S103：利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果。

在本发明提供的一个实施例中，所述初始定位信息包括气压信息和第一定位信息，所述第一定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息中的任意多种；

所述根据采集的所述初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法，包括：

根据采集的所述第一定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

所述利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果，包括：

根据所述气压信息，采用气压-高度定位方法计算目标对象所处的楼层信息；

根据所述第一定位信息，利用选择的所述初始定位方法结合所述目标对象所处的楼层信息进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果。

步骤S104：采集所述目标对象在室内行走时的惯性导航数据。

本步骤，可以通过所述目标对象随身携带的惯性导航系统采集目标对象在室内行走时的惯性导航数据，INS(Inertial Navigation System，惯性导航系统)主要由IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)组成，通常包括以下模块：三轴陀螺仪、三轴加速度计等。其通过对惯性测量数据进行处理后，可得出对象的加速度、角速度等，进而能够计算得出速度、姿态、航向等信息。在给定初始位置的基础上，可利用IMU进行自主导航定位，可以解决GNSS(Global Navigation Satellite System全球卫星导航系统)系统的覆盖问题。如利用加速度计采集加速度数据、利用陀螺仪采集角速度数据等。

步骤S105：根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

在获取到目标对象的初始定位结果和惯性导航数据后，即可采用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，所述预设的定位跟踪方法可以是行人航迹推算(PDR，Pedestrian Dead-Reckoning)方法，行人航迹推算，是通过IMU检测判断行人跨步动作、估计步长、检测行动航向以实现行人的导航定位。行人航迹推算方法可以采用现有技术中的任一种，本文不再一一赘述，其均在本申请的保护范围之内。

在本发明提供的一个实施例中，所述根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息，包括：

根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用结合卡尔曼滤波的行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

其中，结合卡尔曼滤波的行人航迹推算方法是对行人航迹推算方法的改进，通过在航迹推算过程中加入卡尔曼滤波，可以在运动过程中修正步长、航向值等的误差，使步长、航向值的精度更高，以提高最终的航迹推算精度、定位精度等。具体实施方式可以是，首先根据惯性导航数据计算出目标对象的跨步时间、步长和航向值，然后以所述目标对象的跨步时间、步长和航向值为递推参数，采用预设的含有卡尔曼滤波的递推算法推算所述目标对象的航迹。

在本发明提供的一个实施例中，所述以所述目标对象的跨步时间、步长和航向值为递推参数，采用预设的含有卡尔曼滤波的递推算法推算所述目标对象的航迹，包括：

建立运动模型：

$x=\left(\begin{array}{c}x\\ y\\ v_x\\ v_y\end{array}\right)$

$F_k=\left(\begin{array}{cccc}1& & {\mathrm{\Δt}}_k& \\ & 1& & {\mathrm{\Δt}}_k\\ & & {\mathrm{\ϵ}}_k& \\ & & & {\mathrm{\ϵ}}_k\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}I& {\mathrm{\Δt}}_{k}I\\ 0& {\mathrm{\ϵ}}_{k}I\end{array}\right)$

$Q_k=\left(\begin{array}{cc}0& 0\\ 0& {{\mathrm{\Δt}}_k}^2{{\mathrm{\σ}}_a}^{2}I\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}0& 0\\ 0& {{\mathrm{\σ}}_v}^2(1-{{\mathrm{\ϵ}}_k}^2)I\end{array}\right)$

式中，x表示步行航迹数据的状态量，x、y表示目标对象在横向和纵向的坐标值，v_x、v_y表示目标对象在横向和纵向的移动速度分量；F_k表示第k个跨步对应的状态转移矩阵，Δt_k表示第k个跨步对应的跨步时间，ε_k为第k个跨步对应的指数参数，I表示单位矩阵；Q_k表示动态扰动协方差矩阵，σ_a ²表示运动加速度的均方差，σ_v ²表示运动速度的均方差，为常数；

其中，

${\mathrm{\ϵ}}_k=\exp (-\frac{{\mathrm{\Δt}}_k}{\mathrm{\τ}})$

σ_a ²＝σ_v ²(1-exp(-2Δt_k/τ))/Δt_k ²

式中，τ表示与运动速度相关的时间常数；

建立观测模型：

$z_k=\left(\begin{array}{c}{x}_{k-1}+l_{k}cos{\mathrm{\θ}}_k\\ y_{k-1}+l_k{\mathrm{sin\θ}}_k\\ l_k{\mathrm{cos\θ}}_k/{\mathrm{\Δt}}_k\\ l_k{\mathrm{sin\θ}}_k/{\mathrm{\Δt}}_k\end{array}\right)$

$R_k=\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\σ}}_l}^{2}I& 0\\ 0& {{\mathrm{\σ}}_l}^2/{{\mathrm{\Δt}}_k}^{2}I\end{array}\right)$

式中，z_k表示步行航迹数据的观测量，x_k-1、y_k-1表示目标对象在第k-1个跨步对应的横向和纵向的坐标值，l_k表示目标对象在第k个跨步对应的步长，θ_k表示目标对象在第k个跨步对应的航向值，Δt_k表示第k个跨步对应的跨步时间；R_k表示观测误差，σ_l ²表示步长的均方差，I表示单位矩阵；

预测步行航迹数据的状态估计和协方差：

${\hat{x}}_k=F_k{x}_{k-1}=\left(\begin{array}{c}{x}_{k-1}+v_x{\mathrm{\Δt}}_k\\ y_{k-1}+v_y{\mathrm{\Δt}}_k\\ {\mathrm{\ϵ}}_k{v}_x\\ {\mathrm{\ϵ}}_k{v}_y\end{array}\right)$

${\hat{P}}_k=F_k{P}_{k-1}{F}_k^T+Q_k$

式中，表示状态估计，表示协方差，x_k-1表示第k-1个跨步对应的状态量，P_k-1表示第k-1个跨步对应的协方差，表示F_k的转置矩阵；

计算观测量残差和残差协方差：

${\tilde{y}}_k=z_k-{\hat{x}}_k$

$S_k=H_k{\hat{P}}_k{H}_k^T+R_k$

式中，表示第k个跨步对应的观测量残差；S_k表示残差协方差，H_k表示观测矩阵，表示观测矩阵H_k的转置矩阵；

计算最优卡尔曼增益：

$K_k={\hat{P}}_k{H}_k^T{S}_k^{-1}$

式中，K_k表示第k个跨步对应的最优卡尔曼增益，表示残差协方差S_k的逆矩阵；

计算修正后的状态估计：

$x_k={\hat{x}}_k+K_k{\tilde{y}}_k$

式中，x_k表示推算获得的目标对象的步行航迹数据，表示对步行航迹数据的预测状态估计，K_k表示最优卡尔曼增益，表示对步行航迹数据的观测量残差。

在具体运算过程中，可以引入一些辅助参数进行计算，以提高运算效率，例如：

${\hat{P}}_k=F_k{P}_{k-1}{F}_k^T+Q_k=\left(\begin{array}{cc}\widehat{p1}I& \widehat{p2}I\\ \widehat{p3}I& \widehat{p4}I\end{array}\right)$

其中，

$\widehat{p1}=p1+{\mathrm{\Δt}}_{k}p2+{\mathrm{\Δt}}_{k}p3+{{\mathrm{\Δt}}_k}^{2}p4$

$\widehat{p2}={\mathrm{\ϵ}}_{k}p2+{\mathrm{\ϵ}}_k{\mathrm{\Δt}}_{k}p4$

$\widehat{p3}={\mathrm{\ϵ}}_{k}p3+{\mathrm{\ϵ}}_k{\mathrm{\Δt}}_{k}p4$

$\widehat{p4}={{\mathrm{\ϵ}}_k}^{2}p4+{{\mathrm{\σ}}_v}^2(1-{{\mathrm{\ϵ}}_k}^2)$

残差协方差：

逆矩阵

最优卡尔曼增益：

其中

修正的状态估计：

修正的估计协方差：

其中

至此，通过步骤S101至步骤S105，完成了本发明第一实施例所提供的一种室内定位方法的流程。本发明采用了初始定位和定位跟踪相结合的方式实现对目标对象的室内定位，在实施时可以根据采集的初始定位信息选取相应的初始定位方法进行初始定位，从而保证初始定位的准确性，避免了对单一定位信息的依赖性，兼容性强、适用范围广，之后结合定位跟踪方法进行室内定位，不需要布置大量的网络节点即可实现室内定位，定位准确且成本较低，同时能够实现与室外定位的无缝衔接，提高定位的精度。

在本发明提供的一个实施例中，在步骤S105后，还包括：采用预设的定位修正方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。以避免在航迹推算过程中因误差累计导致定位偏差，提高定位精度。其中，所述采用预设的定位修正方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正，包括以下至少一种修正方式：

在定位跟踪的每个跨步之后利用粒子滤波方法基于地磁特征对定位跟踪的位移和航向值进行修正；

利用地磁的特征值点对所述目标对象的实时定位信息进行修正；

采用地图匹配的方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。

例如，可以在定位跟踪的特定位置或状态下，基于一定的策略，融合多种室内定位技术对目标位置及航向进行修正。

在定位跟踪过程中，每行走一步，利用粒子滤波方法基于地磁特征对位置以及航向进行一次推算，提高定位追踪的精度。粒子滤波的过程中综合考虑PDR提供的位移、航向、速度、角速度，以及地磁信息、地图匹配中的路径线信息。

其中，特定位置指：几何特征点(路口、门口等)；物理特征点(环境中物理参量的特征点)；

特定运动运动状态指：加速、减速、转向、停止等。

策略包括：所将采用的室内定位技术的定位精度在是否允许阈值内；物理特征参量的特征是否吻合；特征信号量值是否在阈值范围内；目标位置是否是室内地图上的合理位置。

其中，修正方法可以但不仅限于：地磁修正(极值点作为特征点，进行特征比较)，地图匹配。

在行走过程中利用地磁的特征值点修正目标位置，例如：通过传感器采集磁场强度的垂直和水平分量，并计算得到参考值M，M＝Mz-2*My。对比参考值的变化趋势是否与该点特征值的变化趋势吻合，并且如果参考值的量值在允许的容差范围内接近该点的特征值，则以该特征点位置修正目标位置。

地图匹配是在行走的过程中利用几何特征点修正行走过程中的位置。

在上述的第一实施例中，提供了一种室内定位方法，与之相对应的，本申请还提供一种室内定位装置。请参考图2，其为本发明第二实施例提供的一种室内定位装置的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本发明第二实施例提供的一种室内定位装置，包括：

初始定位信息采集模块101，用于采集目标对象的初始定位信息，其中所述初始定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息、气压信息中的任意多种；

初始定位方法选择模块102，用于根据采集的所述初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

初始定位模块103，用于利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果；

惯性导航数据采集模块104，用于采集目标对象在室内行走时的惯性导航数据；

定位跟踪模块105，用于根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

在本发明提供的一个实施例中，所述初始定位方法选择模块102，包括：

第一初始定位方法选择单元，用于根据采集的所述初始定位信息的强度是否符合预设的强度阈值条件、定位环境是否已知以及预设的初始定位方法的优先级，选择至少一种初始定位方法。

在本发明提供的一个实施例中，所述初始定位方法包括WiFi三边定位方法、WiFi指纹定位方法、蓝牙定位方法、地磁指纹定位方法、地磁-粒子滤波定位方法、气压-高度定位方法。

在本发明提供的一个实施例中，所述初始定位信息包括气压信息和第一定位信息，所述第一定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息中的任意多种；

所述初始定位方法选择模块102，包括：

第二初始定位方法选择单元，用于根据采集的所述第一定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

所述初始定位模块103，包括：

气压-高度定位单元，用于根据所述气压信息，采用气压-高度定位方法计算目标对象所处的楼层信息；

初始定位单元，用于根据所述第一定位信息，利用选择的所述初始定位方法结合所述目标对象所处的楼层信息进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果。

在本发明提供的一个实施例中，所述定位跟踪模块105，包括：

行人航迹推算单元，用于根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

在本发明提供的一个实施例中，所述行人航迹推算单元，包括：

卡尔曼滤波子单元，用于根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用结合卡尔曼滤波的行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

在本发明提供的一个实施例中，所述室内定位装置，还包括：

定位修正模块，用于采用预设的定位修正方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。

在本发明提供的一个实施例中，所述定位修正模块，包括以下至少一种修正单元：

粒子滤波修正单元，用于在定位跟踪的每个跨步之后利用粒子滤波方法基于地磁特征对定位跟踪的位移和航向值进行修正；

地磁修正单元，用于利用地磁的特征值点对所述目标对象的实时定位信息进行修正；

地图修正单元，用于采用地图匹配的方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。

以上，为本发明第二实施例提供的一种室内定位装置的实施例说明。

本发明提供的一种室内定位装置与上述室内定位方法出于相同的发明构思，具有相同的有益效果，此处不再赘述。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

需要说明的是，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本发明实施例所提供的室内定位装置可以是计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，智能移动设备，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：磁存储介质、电子器件存储介质等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种室内定位方法，其特征在于，包括：

采集目标对象的初始定位信息，其中所述初始定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息、气压信息中的任意多种；

根据采集的所述初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果；

采集所述目标对象在室内行走时的惯性导航数据；

根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

2.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法，包括：

根据采集的所述初始定位信息的强度是否符合预设的强度阈值条件、定位环境是否已知以及预设的初始定位方法的优先级，选择至少一种初始定位方法。

3.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述初始定位方法包括WiFi三边定位方法、WiFi指纹定位方法、蓝牙定位方法、地磁指纹定位方法、地磁-粒子滤波定位方法、气压-高度定位方法。

4.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述初始定位信息包括气压信息和第一定位信息，所述第一定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息中的任意多种；

所述根据采集的所述初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法，包括：

根据采集的所述第一定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

所述利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果，包括：

根据所述气压信息，采用气压-高度定位方法计算目标对象所处的楼层信息；

根据所述第一定位信息，利用选择的所述初始定位方法结合所述目标对象所处的楼层信息进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果。

5.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息，包括：

根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

6.根据权利要求5所述的室内定位方法，其特征在于，所述根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息，包括：

根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用结合卡尔曼滤波的行人航迹推算方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

7.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，还包括：采用预设的定位修正方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。

8.根据权利要求7所述的室内定位方法，其特征在于，所述采用预设的定位修正方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正，包括以下至少一种修正方式：

在定位跟踪的每个跨步之后利用粒子滤波方法基于地磁特征对定位跟踪的位移和航向值进行修正；

利用地磁的特征值点对所述目标对象的实时定位信息进行修正；

采用地图匹配的方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。

9.一种室内定位装置，其特征在于，包括：

初始定位信息采集模块，用于采集目标对象的初始定位信息，其中所述初始定位信息包括周围WiFi热点信息、周围蓝牙设备信息、地磁信息、气压信息中的任意多种；

初始定位方法选择模块，用于根据采集的所述初始定位信息，按照预设的筛选策略，选择相应的初始定位方法；

初始定位模块，用于利用所述初始定位方法进行初始定位，获得所述目标对象的初始定位结果；

惯性导航数据采集模块，用于采集目标对象在室内行走时的惯性导航数据；

定位跟踪模块，用于根据所述初始定位结果和所述惯性导航数据，采用预设的定位跟踪方法对所述目标对象进行定位跟踪，获得所述目标对象的实时定位信息。

10.根据权利要求9所述的室内定位装置，其特征在于，还包括：

定位修正模块，用于采用预设的定位修正方法对所述目标对象的实时定位信息进行修正。