CN106705967A - 一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位方法，该方法分为步态检测，步长推算，方向推算。步态检测阶段，利用人行走时加速度模值变化的周期性，由加速度传感器获得手机x，y，z三个轴的加速度数值并求模，然后推算动态阈值，根据阈值判断是否走出一步。步长计算阶段，利用步长和手机z轴加速度之间的非线性关系，建立模型，计算出每一步走出的距离。方向推算阶段，利用加速度数值和方向向量之间的关系以及不同坐标系之间的投影关系，可得出地球坐标系上的方向变化，从而确定方向。最后利用PDR(Pedestriandead reckoning)方法计算出相对于上一步的位置，进行定位。该方法具有较高精度，误差较小。方向推算避免磁场扰动对指南针的影响，有效提高了精度。

Description

一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法

技术领域

本发明涉及一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法，属于室内定位技术领域。

背景技术

自从以GPS为代表的定位技术出现以来，其高效、方便、快速与准确使人们的生活出现了巨大的变化，带动了一批应用和服务的快速发展，但是，传统定位技术由于技术原理的局限性，在室内环境的定位效果不尽理想，因此目前室内环境急需一种高效、便捷、准确的定位技术来填补空白。精确的室内定位对于公共安全、商业应用以及军事应用都具有非常重要的意义。然而室内环境非常复杂，信号传播会受到墙壁、隔板、天花板等障碍物的阻挡,引起信号发生反射、折射、衍射现象，发射信号经过多条路径、以不同的时间到达接收端,出现多径传播现象和非视距效应，使得室内定位极具挑战性。而本发明能够很好地解决上面的问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法，该方法分为步态检测，步长推算，方向推算三个阶段，该方法在步态检测阶段使用的时域方法，相较于频域方法具有更高的精度，且阈值为一步中加速度的积分，随不同的步而变化，与使用固定的阈值相比具有更高的准确性。

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位方法，该方法分为步态检测，步长推算，方向推算三个阶段。在步态检测阶段，利用人行走时加速度模值变化的周期性，由加速度传感器获得手机x，y，z三个轴的加速度数值并求模，然后推算动态阈值，根据阈值判断是否走出一步。在步长计算阶段，利用步长和手机z轴加速度之间的非线性关系，建立模型，计算出每一步走出的距离。在方向推算阶段，利用加速度数值和方向向量之间的关系以及不同坐标系之间的投影关系，可得出地球坐标系上的方向变化，从而确定方向，最后利用PDR(Pedestrian dead reckoning)方法计算出相对于上一步的位置，进行定位。该方法采用动态阈值检测步态，与使用固定的阈值相比具有更高的准确性；步长推算利用实时加速度的均值且和一步的时间相关，均具有较高精度，误差较小。方向推算避免了磁场扰动对指南针的影响，能够有效提高精度。

方法流程：

步骤1：步态检测阶段

步骤1-1：利用智能手机内置加速度传感器测定三轴的加速度数值分别为α_x，α_y，α_z。

步骤1-2：三轴加速度进行求模，公式：其中α_x，k,α_y，k,α_z，k分别为第k个取值区间中x，y，z轴的加速度

步骤1-3：计算阈值并根据阈值判断是否走了一步

步骤2：步长推算阶段

步骤2-1：由传感器所得加速度数据α_x，k，α_y，k，α_z，k，利用公式计算步长数值

步骤3：方向推算阶段

步骤3-1：使用扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)利用手机坐标系(Device Coordinate System,DCS)坐标系中陀螺仪测得的角速度迭代四元数q，然后将加速度数值从手机坐标系DCS投影到水平参考坐标系(Referencecoordinate system,RCS)中；

步骤3-2：使用PCA(Principal Component Analysis)方法对RCS中的加速度数据进行降维，可以得出用户在RCS上的方向向量，由此可得用户方向在地球方向上的变化，由初始方向即可得出目前方向

步骤4：实时定位阶段

步骤4-1：根据PDR算法计算出较原先位置所移动的方向和距离，可得现在的位置

步骤1-3中，阈值公式：其中Δt_k＝t_k+1-t_k为第k个取值间隔的时间，α_mag(t)为加速度瞬时的模值。基于阈值判断是否为一步的规则为1.总加速度模值以增函数形式穿过阈值；2.根据a1规则判断的穿过阈值的两个点之间的时间间隔须小于2·Δt_k。

步骤2-1中，利用非线性模型获得步长S的公式为：其中为第k个取值区间z轴加速度绝对值的平均，Δt_k为第k个取值间隔的时间，分别为第k个取值间隔z轴加速度的最大值和最小值。

步骤3中，要使用到两种坐标系，分别为水平参考坐标系(RCS)和手机坐标系(DCS)，DCS的X轴与Y轴和手机平面平行，X轴指向右，Y轴指向前，Z轴垂直于手机平面；RCS为DCS的特殊情况，特指手机在手中平放时手机Y轴和行走方向一致时的手机坐标系。

步骤3-1中，构造从手机坐标系DCS投影至水平参考坐标系RCS的旋转矩阵将手机坐标系DCS中的加速度数值投影至RCS中，投影公式为：该旋转矩阵利用归一化四元数q得出，其公式为：

q＝[q_a q_b q_c q_d]^T

初始值设为q₀＝[1 0 0 0]^T，

每一步的q都不相同，使用EKF迭代q需利用手机坐标系DCS坐标系中陀螺仪测得的角速度，其公式为：

q_k+1＝(I·cos(0.5×Δθ_k)+Ω(W_k·T_s)·sin(0.5×Δθ_k)/Δθ_k)×q_k

其中T_s是系统间隔，q_k+1和q_k分别对应第k和k+1个系统间隔，I是一个4×4的单位矩阵，为DCS坐标系中陀螺仪测得的角速度，为第k个系统间隔的角度差，为第k个系统间隔的角度矩阵。

步骤3-2中，三轴加速度数值可表示为三维空间中的点，对这些样本点利用PCA方法降维之后得RCS中的方向向量已知行人初始的相对于正东方向的角度为ψ₀，则行人方向为

步骤4-1中，PDR算法为：

其中，X_k,Y_k为第k个取值间隔的时间的定位坐标，X_k+1,Y_k+1为第k+1个取值间隔的定位坐标。

有益效果：

1、本发明在步态检测阶段使用的时域方法，相较于频域方法具有更高的精度，且阈值为一步中加速度的积分，随不同的步而变化，与使用固定的阈值相比具有更高的准确性。

2、本发明在步长推算中使用的公式使用了实时加速度的均值且和一步的时间相关，不论X轴还是Y轴方向均具有较高精度，误差较小。

3、本发明的方向推算不使用指南针，避免了磁场扰动对指南针的影响，能够有效提高精度。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为PDR算法示意图。

图3为PCA降维示意图。

图4为DCS示意图。

图5为RCS示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明创造作进一步的详细说明。

本发明的符号及其含义包括：

步态检测阶段，首先使用手机内置传感器测出x、y、z三轴的实时加速度α_x，α_y，α_z对加速度求模：根据模值计算阈值：其中Δt_k为第k个取值间隔所花时间，使用阈值判断是否走出一步，规则为：1.总加速度模值以增函数形式穿过阈值；2.根据a1规则判断的穿过阈值的两个点之间的时间间隔须小于2·Δt_k。

步长推算阶段，先计算第k个取值间隔z轴加速度绝对值的平均和第k个取值间隔z轴加速度的最大值和最小值之差然后根据公式算出每一步的步长。

方向推算阶段，使用到两种坐标系，分别为水平参考坐标系(RCS)和手机坐标系(DCS)，首先假设一个四元数q，其中q₀＝[1 0 0 0]^T，使用EKF迭代利用手机坐标系DCS坐标系中陀螺仪测得的角速度可得第k个间隔的q_k，使用q计算旋转矩阵

然后利用加速度投影公式为将加速度数值从手机坐标系(DCS)投影到参考坐标系(RCS)中，使用PCA方法对加速度值进行降维可得RCS坐标系中的方向向量，可得已知行人初始的相对于正东方向的角度为ψ₀，则方向为

在实时定位阶段，假设X_k,Y_k为第k个取值间隔的时间的定位坐标，X_k+1,Y_k+1为第k+1个取值间隔的定位坐标，根据PDR方法：

可得出行人的实时坐标。

Claims (7)

1.一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：步态检测阶段；

步骤1-1：利用智能手机内置加速度传感器测定三轴的加速度数值分别为a_x，a_y，a_z；

步骤1-2：三轴加速度进行求模，公式：其中a_x，k,α_y，k,a_z，k分别为第k个取值区间中x，y，z轴的加速度；

步骤1-3：计算阈值并根据阈值判断是否走了一步；

步骤2：步长推算阶段；

步骤2-1：由传感器所得加速度数据a_x，k，a_y，k，a_z，k，利用公式计算步长数值；

步骤3：方向推算阶段；

步骤3-1：使用扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)利用手机坐标系(Device Coordinate System,DCS)坐标系中陀螺仪测得的角速度迭代四元数q，然后将加速度数值从手机坐标系DCS投影到水平参考坐标系(Reference coordinate system,RCS)中；

步骤3-2：使用PCA方法对水平参考坐标系RCS中的加速度数据进行降维，得出用户在水平参考坐标系RCS上的方向向量，由此得到用户方向在地球方向上的变化，由初始方向即可得出目前方向；

步骤4：实时定位阶段；

步骤4-1：根据PDR算法计算出较原先位置所移动的方向和距离，得到现在的位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法，其特征在于，所述步骤1-3中，阈值公式：其中Δt_k＝t_k+1-t_k为第k个取值间隔的时间，a_mag(t)为加速度瞬时的模值，基于阈值判断是否为一步的规则包括：

总加速度模值以增函数形式穿过阈值；

根据上一条规则判断的穿过阈值的两个点之间的时间间隔小于2·Δt_k。

3.根据权利要求1所述的一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法，其特征在于，所述步骤2-1中，利用非线性模型获得步长的公式为其中为第k个取值区间z轴加速度绝对值的平均，Δt_k为第k个取值间隔的时间，分别为第k个取值间隔z轴加速度的最大值和最小值。

4.根据权利要求1所述的一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法，其特征在于，所述步骤3中，要使用到两种坐标系，分别为水平参考坐标系RCS和手机坐标系DCS，所述的手机坐标系DCS的X轴与Y轴和手机平面平行，X轴指向右，Y轴指向前，Z轴垂直于手机平面；RCS为DCS的特殊情况，特指手机在手中平放时手机Y轴和行走方向一致时的手机坐标系。

5.根据权利要求1所述的一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法，其特征在于，所述步骤3-1中，构造从手机坐标系DCS投影至水平参考坐标系RCS的旋转矩阵将手机坐标系DCS中的加速度数值投影至RCS中，该旋转矩阵利用归一化四元数q＝[q_a q_b q_c q_d]^T，q通过EKF利用手机坐标系DCS坐标系中陀螺仪测得的角速度进行迭代获得，初始值设为：q₀＝[1 0 0 0]^T。

6.根据权利要求1所述的一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法，其特征在于，所述步骤3-2中，采用PCA方法对RCS上的加速度数据进行降维，得到RCS上的方向向量根据行人初始时刻相对于正东方向的角度为ψ₀，可得行人方向为：

7.根据权利要求1所述的一种基于行人航位推算的精度改善的室内定位和方法，其特征在于，所述步骤4-1中，PDR方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_{k+1}=X_k+S\·sin\mathrm{\ψ}\\ Y_{k+1}=Y_k+S\cos \mathrm{\ψ}\end{array}\right.$

其中，X_k,Y_k为第k个取值间隔的时间的定位坐标，X_k+1,Y_k+1为第k+1个取值间隔的定位坐标。