CN108020813A - 定位方法、定位装置和电子设备 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供一种定位装置、定位方法和电子设备，该定位装置包括：第一获取单元，其用于获取基于无线通信信号对待定位物体进行定位所生成的无线观测量；第二获取单元，其用于获取与待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号；运动状态判断单元，其用于根据第二获取单元所获取的检测信号，判断待定位物体的运动状态；滤波模型选择单元，其根据运动状态，至少基于无线观测量或检测信号，选择粒子滤波处理所使用的观测量以及粒子状态转移模型；滤波单元，其根据粒子滤波模型选择单元选择的观测量以及粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到待定位物体的位置信息。根据本实施例，提高了定位准确性和稳定性。

Description

定位方法、定位装置和电子设备
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种定位方法、定位装置和电子设备。
背景技术
高精度的定位技术有利于推广基于位置的服务，从而为客户提供更好的服务质量，因此受到了广泛的研究。
在现有的定位技术中，基于无线网络的定位技术受室内多径传播、非视距(NLOS)传播以及阴影效应等影响而存在定位误差较大、定位稳定性较差等问题。惯性测量单元(IMU,inertial measurement unit)和环境传感器等检测元件能够获取与待定位物体的运动相关的检测信号，例如，待定位物体的加速度信号和/或角速度信号等，也能获得与待定位物体所处的环境相关的检测信号，例如，待定位物体所处的磁场的信号等。检测元件通常可以由微机电系统(MEMS,micro-electro-mechanical system)等来实现，微机电系统所生成的检测信号能够用于对基于无线网络的定位结果进行滤波平滑，从而改善定位准确性和稳定性。
因此，在目前针对定位技术的研究中，基于微机电系统与无线网络的融合定位的模式引起了国内外机构和研究学者的兴趣，并被广泛的开发和应用。
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
现有的智能终端所采用的惯性测量单元和环境传感器等检测元件多为廉价且低性能的器件，其对于待定位物体的运动和所处环境的测量信号容易受到陀螺仪漂移、复杂磁场干扰以及加速度计的累积误差等影响，从而导致基于检测元件与无线网络的融合定位的精度下降。
本申请的实施例提供一种定位方法、定位装置和电子设备，根据待定位物体的运动状态选择粒子滤波处理所使用的观测量和粒子状态转移模型，并进行基于检测元件与无线网络的融合定位，由此，既能克服基于检测元件进行定位所产生的缺陷，也能克服基于无线网络进行定位所产生的缺陷，提高融合定位的准确性和稳定性。
根据本申请实施例的第一方面，提供一种定位装置，用于确定待定位体的当前位置的位置信息，该定位装置包括：
第一获取单元，其用于获取基于无线通信信号对待定位物体进行定位所生成的无线观测量；
第二获取单元，其用于获取与所述待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号；
运动状态判断单元，其用于根据所述第二获取单元所获取的所述检测信号，判断所述待定位物体的运动状态；
滤波模型选择单元，其根据所述运动状态，至少基于所述无线观测量或所述检测信号，选择粒子滤波处理所使用的观测量以及粒子状态转移模型；以及
滤波单元，其根据所述粒子滤波模型选择单元选择的观测量以及粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到所述待定位物体的位置信息。
根据本实施例的第二方面，提供一种定位方法，该定位方法包括：
获取基于无线通信信号对待定位物体进行定位所生成的无线观测量；
获取与所述待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号；
根据所述第二获取单元所获取的所述检测信号，判断所述待定位物体的运动状态；
根据所述运动状态，至少基于所述无线观测量或所述检测信号，选择粒子滤波处理所使用的观测量以及粒子状态转移模型；以及
根据所述粒子滤波模型选择单元选择的观测量以及粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到所述待定位物体的位置信息。
根据本实施例的第三方面，提供一种电子设备，其包括实施例的第一方面的定位装置。
本申请的有益效果在于：能够提高融合定位的准确性和稳定性。
参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。
针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。
应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
所包括的附图用来提供对本发明实施例的进一步的理解，其构成了说明书的一部分，用于例示本发明的实施方式，并与文字描述一起来阐释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是本申请实施例1的定位装置的一个示意图；
图2是本申请实施例1的运动状态判断单元的一个示意图；
图3是本申请实施例1的滤波模型选择单元的一个示意图；
图4是本申请实施例1的滤波模型选择单元的另一个示意图；
图5是本申请实施例1的滤波模型选择单元的另一个示意图；
图6是采用本申请实施例1的定位装置进行定位的一个流程图；
图7是本申请实施例2的定位方法的一个示意图；
图8是本申请实施例3的电子设备的一个示意图。
具体实施方式
参照附图，通过下面的说明书，本发明的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本发明的特定实施方式，其表明了其中可以采用本发明的原则的部分实施方式，应了解的是，本发明不限于所描述的实施方式，相反，本发明包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
实施例1
本申请实施例1提供一种定位装置，该定位装置用于确定待定位物体的位置信息，该待定位物体可以是人或物。
图1是实施例1的定位装置的一个示意图，如图1所示，定位装置100可以包括：第一获取单元101，第二获取单元102，运动状态判断单元103，滤波模型选择单元104以及滤波单元105。
在本实施例中，第一获取单元101用于获取基于无线通信信号对待定位物体进行定位所生成的无线观测量；第二获取单元102用于获取与待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号；运动状态判断单元103用于根据第二获取单元102所获取的检测信号，判断待定位物体的运动状态；滤波模型选择单元104根据该运动状态，至少基于该无线观测量或该检测信号，选择粒子滤波处理所使用的观测量和粒子状态转移模型；滤波单元105根据粒子滤波模型选择单元104选择的观测量和粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到该待定位物体的位置信息。
在本申请的实施例中，能够根据待定位物体的运动状态选择粒子滤波处理所使用的观测量和粒子状态转移模型，并进行基于待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号与无线观测量的融合定位，由此，在进行融合定位时，既能避免检测信号和无线观测量各自的缺点，又能利用二者各自的优点，使得定位的准确性和稳定性得以提高。
在本实施例中，第一获取单元101能够直接获取已经生成的无线观测量，或者，该第一获取单元101能够直接生成该无线观测量，其中，第k时刻的无线观测量可以表示为在本实施例中，该无线观测量可以是基于无线通信系统的无线通信信号所计算出的待定位物体的位置信息，该无线观测量的计算方式例如可以是多边定位、多角定位或指纹定位等方式，该无线通信系统例如可以是无线保真(WiFi)系统、蓝牙(Bluetooth)系统、长期演进(Long Term Evolution，LTE)系统，紫蜂协议(ZigBee)系统，或(Ulra Wide Band，UWB)系统等通信系统。关于利用无线通信信号计算得到无线观测量的具体方式，可以参考现有技术，本实施例不再说明。
在本实施例中，第二获取单元102所获取的检测信号中可以包括与待定位物体的运动相关的信号，例如待定位物体的加速度信号和/或角速度信号等，并且，该检测信号中还可以包括与待定位物体所处的环境相关的信号，例如待定位物体所处的磁场的信号等。该检测信号可以来自于检测元件，该检测元件例如可以是惯性测量单元(IMU)和环境传感器等，其中，该惯性测量单元例如可以包括陀螺仪和/或加速度计等，该环境传感器例如可以包括磁力计等。在本实施例中，该惯性测量单元和环境传感器可以由微机电系统(MEMS)和/或传统的感测元件来实现。此外，该检测元件可以被设置于待定位物体上，由此，能够实时地生成与该待定位物体的运动和所处环境相关的该检测信号。
如图2所示，运动状态判断单元103可以包括第一判断单元201，第一判断单元201可以根据第二获取单元102所获取的检测信号中的加速度检测信号，判断待定位物体处在静止的状态或运动的状态。例如，第一判断单元201可以根据基于加速度信号的步态检测算法，来检测待定位物体的运动步数，当检测到待定位物体在当前时刻之前的第一预定时间段内步数为零时，判断为待定位物体在当前时刻处于静止的状态，否则，判断为待定位物体在当前时刻处于运动的状态。关于步态检测算法，可以参考现有技术，本实施例不再详细说明。
如图2所示，运动状态判断单元103还可以包括第二判断单元202，第二判断单元202在第一判断单元201判断该待定位物体处在运动的状态的情况下，根据第二获取单元102所获取的检测信号，计算当前时刻之前的第二预定时间段内航向角的变化率，并根据该变化率与预定阈值的关系判断该待定位物体处在直行运动状态或转弯运动状态，例如，当在该第二预定时间段内航向角的变化率的最大值大于或等于该预定阈值时，判断为直线运动状态，否则判断为转弯运动状态。
下面，举例说明第二判断单元202进行判断的方法：假设当前时刻为第k时刻，第二预定时间段为第k-2时刻到第k时刻的时间段，第二判断单元202可以根据下式(1)-(4)来判断待定位物体在第k时刻处在直行运动状态或转弯运动状态：
Δθkmax＝max{Dist(θk,θk-1),Dist(θk-1,θk-2)} (1)
Dist(θk,θk-1)＝min(|θk-θk-1|,|θk-θk-1-2π|,|θk-θk-1+2π|) (2)
Dist(θk-1,θk-2)＝min(|θk-2-θk-1|,|θk-2-θk-1-2π|,|θk-2-θk-1+2π|) (3)
其中，Dist(θk,θk-1)代表航向角在从第k-1时刻到第k时刻的单位时间段内的变化量，即变化率；Dist(θk-1,θk-2)代表航向角在从第k-2时刻到第k-1时刻的单位时间段内的变化量，即变化率；Δθkmax代表在从第k-2时刻到第k时刻的第二预定时间段内航向角的变化率的最大值；θk-2、θk-1、θk分别代表待定位物体在第k-2时刻、第k-1时刻、第k时刻的航向角，并且，θk-2、θk-1、θk可以根据第二获取单元102所获取的检测信号来计算得到，计算方式可以参考现有技术，本实施例不再详细说明。
在本实施例中，第二判断单元202根据航向角的变化率来判断该待定位物体的运动状态，由此，能够避免外界磁场环境的干扰以及检测信号的漂移等不利因素的影响，从而准确地判断待定位物体的运动状态。
图3是本实施例的滤波模型选择单元的一个示意图，如图3所示，滤波模型选择单元104a可以包括第一观测量选择单元301和第一粒子状态转移模型选择单元302。
在本实施例中，第一观测量选择单元301在该待定位物体处在静止的状态的情况下，选择第一获取单元101所获取的无线观测量作为观测量；第一粒子状态转移模型选择单元302在该待定位物体处在静止的状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，该第一粒子状态转移模型不使用第二获取单元102所获取的检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
在本实施例中，在该待定位物体处在静止的状态的情况下，第一观测量选择单元301选择无线观测量作为观测量，由此，能够避免第二获取单元102所获取的检测信号中的误差对观测量产生影响。
在本实施例中，第一粒子状态转移模型选择单元302所选择的第一粒子状态转移模型例如可以是下式(5)的形式：
其中，是粒子滤波模型中的第i个粒子在第k时刻的状态的预测量；是该第i个粒子在第k-1时刻的状态的预测量；表示从第k-1时刻到第k时刻，该第i个粒子的运动距离，在区间(0，V)中的取值可以符合均匀分布，即，其中，V的单位可以是米，V的取值可以是大于零的数，例如，1米≤V≤2米；表示该第i个粒子在第k时刻的航向角，在区间(0，2π)中的取值可以符合均匀分布，即，
在本实施例的第一粒子状态转移模型中，和的取值都符合均匀分布，而不受第二获取单元102所获取的检测信号的影响，因此，该第一粒子状态转移模型不使用第二获取单元102所获取的检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态，从而避免检测信号中的误差对粒子状态的预测产生影响。
需要说明的是，在本实施例中，第一粒子状态转移模型不限于上式(5)的形式，也可以有其它的形式。
图4是本实施例的滤波模型选择单元的另一个示意图，如图4所示，滤波模型选择单元104b可以包括第二观测量选择单元401和第二粒子状态转移模型选择单元402。
在本实施例中，第二观测量选择单元401在该待定位物体处在转弯运动状态的情况下，在该待定位物体的位置与交叉路口的距离大于预定距离时，选择该无线观测量作为观测量，并且，在该待定位物体的位置与交叉路口的距离小于或等于该预定距离时，选择该交叉路口的位置信息作为观测量；第二粒子状态转移模型选择单元402在该待定位物体处在转弯运动状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，该第一粒子状态转移模型不使用所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
在本实施例中，第二观测量选择单元401可以根据该待定位物体的位置信息和交叉路口的位置信息，来判断该待定位物体的位置与交叉路口的距离是否大于预定距离。其中，该交叉路口的位置信息可以来自于已知的地图信息，例如，交叉路口的位置信息可以是地图上两条道路的交叉区域的位置信息；该待定位物体的位置信息可以是在当前时刻之前的某一时刻由定位装置100输出的待定位物体的位置信息，例如，在当前的第k时刻的前一时刻，即，第k-1时刻，由定位装置100输出的待定位物体的位置信息lk-1。
在本实施例中，在该待定位物体的位置与交叉路口的距离大于预定距离时，说明待定位物体距离交叉路口较远，所以，第二观测量选择单元401选择无线观测量作为观测量，能够避免第二获取单元102所获取的检测信号中的误差对观测量的影响。
在本实施例中，在该待定位物体的位置与交叉路口的距离小于或等于预定距离时，说明待定位物体距离交叉路口较近，并且，由于待定位物体处在转弯运动状态，所以，该待定位物体很有可能从该交叉路口转弯，因此，第二观测量选择单元401直接选择交叉路口的位置信息作为观测量，由此，提高了观测量的准确度。
在本实施例中，第二粒子状态转移模型选择单元402在该待定位物体处在转弯运动状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，该第一粒子状态转移模型可以与第一粒子状态转移模型选择单元302所选择的第一粒子状态转移模型相同，关于该第一粒子状态转移模型的说明，可以参考在第一粒子状态转移模型选择单元302中的说明。
图5是本实施例的滤波模型选择单元的另一个示意图，如图5所示，滤波模型选择单元104c可以包括第三观测量选择单元501和第三粒子状态转移模型选择单元502。
在本实施例中，第三观测量选择单元501在该待定位物体处在直行运动状态的情况下，可以选择基于该检测信号对该待定位物体进行定位所生成的第一观测量或该无线观测量作为观测量；第三粒子状态转移模型选择单元502在该待定位物体为直行运动状态的情况下，选择第二粒子状态转移模型，该第二粒子状态转移模型根据该检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
在本实施例中，第三观测量选择单元501可以根据特定的规则来选择该第一观测量或无线观测量作为粒子滤波模型中所使用的观测量，例如，该特定的规则可以包括，在该第一观测量与该无线观测量的差小于或等于预定值时，选择无线观测量作为该观测量，该预定值例如可以是1米，由此，在第一观测量和无线观测量之间的差较小时，可以避免由第一观测量带来的误差；
此外，该特定的规则还可以包括，在该第一观测量与该无线观测量的差大于预定值时，选择该第一观测量作为该观测量，由此，在第一观测量和无线观测量之间的差较大时，可以降低该无线观测量的不稳定性的影响；
此外，该特定的规则还可以包括，在当前时刻之前的第三预定时间段内，当该第一观测量与该无线观测量的差连续M次大于该预定值时，选择该无线观测量作为该观测量，其中，M为自然数，例如，在当前第k时刻之前的第三预定时间段内，如果在第k-M时刻、第k-(M-1)时刻、…、第k-t时刻、…、第k-1时刻这连续的M个时刻下，第一观测量与该无线观测量的差都大于该预定值，那么，在当前第k时刻，选择无线观测量作为观测量，其中，t是整数，且1≤t≤M，由此，能够在连续M次选择第一观测量作为观测量的情况下，选择无线观测量作为观测量，从而避免第一观测量的误差被持续累积。
在本实施例中，该第一观测量可以基于第二获取单元102所获取的检测信号而生成，并且，可以由定位装置100直接获取已经生成的该第一观测量。
在本实施例中，也可以在该定位装置100中生成该第一观测量。如图1所示，该定位装置100还可以具有航向角校正单元106和第一观测量计算单元107。
在本实施例中，航向角校正单元106可以根据地图的信息，对基于该检测信号所生成的航向角进行校正；第一观测量计算单元107可以根据校正后的航向角和基于该检测信号所生成的步长估计值，计算该第一观测量。
在本实施例中，航向角校正单元106可以根据地图中道路的走向，对航向角进行校正，例如，航向角校正单元106可以根据当前第k时刻之前的某一时刻，例如第k-1时刻，定位装置100所输出的待定位物体的位置信息lk-1＝(xk-1,yk-1)，来确定与该位置信息lk-1对应的地图上的道路，并获取该道路的走向所对应的地理坐标系下的方向角度，比如，南北走向的道路在地理坐标下的方向角度为0和π，并且，航向角校正单元106根据该道路的方向角度，对基于当前第k时刻的该检测信号所生成的地理坐标系下的航向角θk进行校正，以生成校正后的航向角例如，可以根据下式(6)进行校正：
此外，本实施例不限于此，还可以根据道路的走向，划分更多的角度判决区域，对航向角θk进行校正。在本实施例中，根据地图的信息来校正航向角，能够避免由于磁场干扰和/或陀螺仪漂移等因素而导致的航向角估计的误差，从而能提高定位精度。
在本实施例中，第一观测量计算单元107可以采用下式(7)来计算该第一观测量：
其中，为当前第k时刻的第一观测量，xk-1、yk-1是定位装置100在第k-1时刻所输出的待定位物体的位置信息，Lenk是基于第二获取单元102所获取的当前第k时刻的检测信号所生成的步长估计值，是校正后的当前第k时刻的航向角。
在本实施例中，航向角校正单元106和第一观测量计算单元107所使用的航向角θk和步长估计值Lenk的计算方式，可以参考现有技术，本实施例不再说明。
此外，在本实施例中，该定位装置100也可以不具有航向角校正单元106，仅具有第一观测量计算单元107，在这种情况下，该第一观测量计算单元107可以直接采用航向角θk和步长估计值Lenk来计算第一观测量，例如，将上式(7)中的替换为θk，来计算第一观测量。
在本实施例中，第三粒子状态转移模型选择单元502所选择的第二粒子状态转移模型例如可以是下式(8)的形式：
其中，是粒子滤波模型中的第i个粒子在第k时刻的状态的预测量；是该第i个粒子在第k-1时刻的状态的预测量；Lenk是基于第二获取单元102所获取的当前第k时刻的检测信号所生成的步长估计值；Δγ是步长误差，可以符合高斯分布，即，Δγ～N(0，ε1 2)，其中，ε1的单位可以是米，例如，0≤ε1≤1米；是校正后的当前第k时刻的航向角；Δθ是航向角误差，可以符合高斯分布，即，Δθ～N(0，ε2 2)，其中，
在本实施例的第二粒子状态转移模型中，Lenk和的值都会受第二获取单元102所获取的检测信号的影响，因此，该第二粒子状态转移模型能够根据第二获取单元102所获取的检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态，从而使粒子状态的预测更准确，并且，由于是经过地图的信息校正后的航向角，所以，的准确性更高，从而进一步提高了粒子状态预测的准确性。
需要说明的是，在本实施例中，第二粒子状态转移模型不限于上式(8)的形式，也可以有其它的形式。
在本实施例中，图3-图5分别示出了滤波模型选择单元104的三种结构104a、104b、104c，这三种结构中的任意一种都可以实现滤波模型选择单元104的功能，此外，这三种结构中的任意两种结构的组合也可以实现滤波模型选择单元104的功能，例如，可以将这三种结构组合起来，以实现滤波模型选择单元104的功能，由此，当待定位物体处在静止状态，直行运动状态，以及转弯运动状态时，滤波模型选择单元104都可以选择相应的观测量和粒子状态转移模型。
在本实施例中，滤波单元105可以根据粒子滤波模型选择单元104选择的观测量和粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到该待定位物体的位置信息。例如，滤波单元105可以至少根据滤波模型选择单元104所选择的观测量以及粒子状态转移模型，计算粒子滤波模型中各粒子的权重，并根据各粒子的权重，得到该待定位物体的位置信息；此外，滤波单元105还可以结合地图的信息，来计算各粒子的权重，由此，能改善定位效果。
在本实施例中，滤波单元105例如可以采用如下的式(9)-(11)来进行滤波处理：
其中，lk是滤波单元105计算出的待定位物体在第k时刻的位置信息；N是粒子滤波模型中粒子的总数量，为自然数；分别是粒子滤波模型中第i个粒子和第j个粒子在第k时刻的权重，i、j为自然数，并且，1≤i≤N，1≤j≤N；分别是第i个粒子在第k-1时刻和第k时刻的归一化权重；是第i个粒子状态为下观测量为ok的条件概率，该条件概率可以建模为高斯模型其中，σ是高斯分布的方差；是在考虑地图的信息的情况下，获取地图上的当前所在路径后第i个粒子的状态为的条件概率，该条件概率可以根据现有技术进行设置。
在本实施例中，可以是根据滤波模型选择单元104所选择的第一粒子状态转移模型或第二粒子状态转移模型而计算得到；观测量ok可以是滤波模型选择单元104所选择的该无线观测量、该第一观测量或该交叉路口的位置信息。
在本实施例中，滤波单元105所计算出的位置信息lk可以被航向角校正单元106用来确定在第k+1时刻待定位物体的位置在地图上对应的道路，也可以被第二观测量选择单元401用来确定在第k+1时刻待定位物体的位置与交叉路口的距离。
此外，在本实施例中，滤波单元105也可以采用其它的公式来进行滤波处理，本实施例对此并不做限制。
此外，在本实施例中，滤波单元105还可以基于粒子滤波模型进行粒子重采样处理，具体方式可以参考现有的粒子重采样算法，本实施例不再说明。
下面，结合一个具体实例来说明定位装置100的工作流程。
图6是采用定位装置100进行定位的一个流程图。如图6所示，定位装置100的工作流程包括：
步骤601、第一获取单元101获取无线观测量，第二获取单元102获取检测信号；
步骤602、第一判断单元201判断待定位物体是否处在运动的状态，如果判断结果为“否”，进行到步骤603，如果判断结果为“是”，进行到步骤604；
步骤603、第一观测量选择单元301选择无线观测量作为粒子滤波模型的观测量，第一粒子状态转移模型选择单元302选择第一粒子状态转移模型；
步骤604、第二判断单元202判断待定位物体是否处于转弯运动状态，如果判断为“是”，进行到步骤605，如果判断为“否”，进行到步骤606；
步骤605、定位装置100判断待定位物体的位置与交叉路口的距离是否大于预定距离，如果判断为“是”，进行到步骤607，如果判断为“否”，进行到步骤608；
步骤607、第二观测量选择单元401选择无线观测量作为粒子滤波模型的观测量；
步骤608、第二观测量选择单元401选择交叉路口的位置信息作为粒子滤波模型的观测量；
步骤609、第二粒子状态转移模型选择单元402选择第一粒子状态转移模型；
步骤606、航向角校正单元106根据地图的信息来校正航向角，第一观测量计算单元107根据校正后的航向角和步长估计值，计算第一观测量；
步骤610、定位装置100判断第一观测量与无线观测量的差是否小于或等于预定值，如果判断为“是”，进行到步骤611，如果判断为“否”，进行到步骤612；
步骤611、第三观测量选择单元501选择无线观测量作为观测量；
步骤612、第三观测量选择单元501选择第一观测量作为观测量；
步骤613、第三粒子状态转移模型选择单元502选择第二粒子状态转移模型；
步骤614、滤波单元105根据观测量和粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到待定位物体的位置信息。
在本实施例中，定位装置能够在待定位物体处于静止状态及转弯状态的情况下选择对应的观测量以及第一粒子状态转移模型，有利于克服MEMS等传感器的检测信号的累积误差的影响，提高定位精度；在待定位物体处在直行状态下利用地图的信息校正航向角，有利于克服MEMS等传感器受磁场干扰、陀螺漂移而导致的航向估计偏差，提高定位精度；在待定位物体处在直行状态下，通过选择无线观测量或第一观测量，有利于克服无线观测量受多径传播、阴影效应的影响，提高了定位精度与稳定性。
实施例2
本申请实施例2提供一种定位方法，与实施例1的定位装置100相对应。
图7是本实施例的定位方法的一个示意图，如图7所示，该方法包括：
步骤701、获取基于无线通信信号对待定位物体进行定位所生成的无线观测量；
步骤702、获取与所述待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号；
步骤703、根据所获取的所述检测信号，判断所述待定位物体的运动状态；
步骤704、根据所述运动状态，至少基于所述无线观测量或所述检测信号，选择粒子滤波处理所使用的观测量以及粒子状态转移模型；以及
步骤705、根据选择的观测量以及粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到所述待定位物体的位置信息。
在本实施例中，关于各步骤的说明，可以参考实施例1中对于各单元的说明，此处不再说明。
在本申请的实施例中，能够根据待定位物体的运动状态选择粒子滤波处理所使用的观测量和粒子状态转移模型，并进行基于待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号与无线观测量的融合定位，由此，在进行融合定位时，既能避免检测信号和无线观测量各自的缺点，又能利用二者各自的优点，使得定位的准确性和稳定性得以提高。
实施例3
本申请实施例3提供一种电子设备，所述电子设备包括：如实施例1所述的定位装置。
图8是本申请实施例3的电子设备的一个构成示意图。如图8所示，电子设备800可以包括：中央处理器(CPU)801和存储器802；存储器802耦合到中央处理器801。其中该存储器802可存储各种数据；此外还存储用于定位的程序，并且在中央处理器801的控制下执行该程序。
在一个实施方式中，定位装置的功能可以被集成到中央处理器801中。
其中，中央处理器801可以被配置为：
获取基于无线通信信号对待定位物体进行定位所生成的无线观测量；
获取与所述待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号；
根据获取的所述检测信号，判断所述待定位物体的运动状态；
根据所述运动状态，至少基于所述无线观测量或所述检测信号，选择粒子滤波处理所使用的观测量以及粒子状态转移模型；以及
根据选择的观测量以及粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到所述待定位物体的位置信息。
中央处理器801还可以被配置为：
根据所述检测信号中的加速度检测信号，判断所述待定位物体处在静止的状态或运动的状态。
中央处理器801还可以被配置为：
在判断为所述待定位物体处在运动的状态的情况下，根据所述检测信号，计算当前时刻之前的预定时间段内航向角的变化率，并根据该变化率与预定阈值的关系判断所述待定位物体处在直行运动状态或转弯运动状态。
中央处理器801还可以被配置为：
在所述待定位物体处在静止的状态的情况下，选择所述无线观测量作为所述观测量；以及
在所述待定位物体处在静止的状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，所述第一粒子状态转移模型不使用所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
中央处理器801还可以被配置为：
在所述待定位物体处在转弯运动状态的情况下，在所述待定位物体的位置与交叉路口的距离大于预定距离时，选择所述无线观测量作为所述观测量，并且，在所述待定位物体的位置与交叉路口的距离小于或等于所述预定距离时，选择所述交叉路口的位置信息作为所述观测量；以及
在所述待定位物体处在转弯运动状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，所述第一粒子状态转移模型不使用所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
中央处理器801还可以被配置为：
在所述待定位物体处在直行运动状态的情况下，选择基于所述检测信号对所述待定位物体进行定位所生成的第一观测量或所述无线观测量作为所述观测量；以及
在所述待定位物体处在直行运动状态的情况下，选择第二粒子状态转移模型，所述第二粒子状态转移模型根据所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
中央处理器801还可以被配置为：
在所述第一观测量与所述无线观测量的差小于或等于预定值时，选择所述无线观测量作为所述观测量。
中央处理器801还可以被配置为：
在当前时刻之前的预定时间段内所述第一观测量与所述无线观测量的差连续M次大于所述预定值时，选择所述无线观测量作为所述观测量，其中，M为自然数。
中央处理器801还可以被配置为：
根据地图的信息，对基于所述检测信号所生成的航向角进行校正；以及
根据校正后的航向角和基于所述检测信号所生成的步长估计值，计算所述第一观测量。
中央处理器801还可以被配置为：
至少根据所述选择的所述观测量以及粒子状态转移模型，计算粒子滤波模型中各粒子的权重，并根据所述各粒子的权重，得到所述待定位物体的位置信息。
此外，如图8所示，电子设备800还可以包括：输入输出单元803和显示单元804等；其中，上述部件的功能与现有技术类似，此处不再赘述。值得注意的是，电子设备800也并不是必须要包括图8中所示的所有部件；此外，电子设备800还可以包括图8中没有示出的部件，可以参考现有技术。
本申请实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在定位装置或电子设备中执行所述程序时，所述程序使得所述定位装置或电子设备执行实施例2所述的定位方法。
本申请实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中，所述存储介质存储上述计算机可读程序，所述计算机可读程序使得定位装置或电子设备执行实施例2所述的定位方法。
结合本发明实施例描述的定位装置可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或二者组合。例如，图1-5中所示的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，既可以对应于计算机程序流程的各个软件模块，亦可以对应于各个硬件模块。这些软件模块，可以分别对应于实施例2所示的各个步骤。这些硬件模块例如可利用现场可编程门阵列(FPGA)将这些软件模块固化而实现。
软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其它形式的存储介质。可以将一种存储介质耦接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息；或者该存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该软件模块可以存储在移动终端的存储器中，也可以存储在可插入移动终端的存储卡中。例如，若设备(例如移动终端)采用的是较大容量的MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置，则该软件模块可存储在该MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置中。
针对图1-5描述的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件、或者其任意适当组合。针对图1-5描述的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP通信结合的一个或多个微处理器或者任何其它这种配置。
以上结合具体的实施方式对本申请进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本申请保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本申请的原理对本申请做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本申请的范围内。
关于包括以上实施例的实施方式，还公开下述的附记：
1、一种定位装置，用于确定待定位物体的位置信息，该定位装置包括：
第一获取单元，其用于获取基于无线通信信号对待定位物体进行定位所生成的无线观测量；
第二获取单元，其用于获取与所述待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号；
运动状态判断单元，其用于根据所述第二获取单元所获取的所述检测信号，判断所述待定位物体的运动状态；
滤波模型选择单元，其根据所述运动状态，至少基于所述无线观测量或所述检测信号，选择粒子滤波处理所使用的观测量以及粒子状态转移模型；以及
滤波单元，其根据所述粒子滤波模型选择单元选择的观测量以及粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到所述待定位物体的位置信息。
2、如附记1所述的定位装置，其中，所述运动状态判断单元包括：
第一判断单元，其根据所述检测信号中的加速度检测信号，判断所述待定位物体处在静止的状态或运动的状态。
3、如附记2所述的定位装置，其中，所述运动状态判断单元还包括：
第二判断单元，其在所述第一判断单元判断所述待定位物体处在运动的状态的情况下，根据所述检测信号，计算当前时刻之前的预定时间段内航向角的变化率，并根据该变化率与预定阈值的关系判断所述待定位物体处在直行运动状态或转弯运动状态。
4、如附记1所述的定位装置，其中，所述滤波模型选择单元包括：
第一观测量选择单元，其在所述待定位物体处在静止的状态的情况下，选择所述无线观测量作为所述观测量；以及
第一粒子状态转移模型选择单元，其在所述待定位物体处在静止的状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，所述第一粒子状态转移模型不使用所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
5、如附记1所述的定位装置，其中所述滤波模型选择单元包括：
第二观测量选择单元，其在所述待定位物体处在转弯运动状态的情况下，在所述待定位物体的位置与交叉路口的距离大于预定距离时，选择所述无线观测量作为所述观测量，并且，在所述待定位物体的位置与交叉路口的距离小于或等于所述预定距离时，选择所述交叉路口的位置信息作为所述观测量；以及
第二粒子状态转移模型选择单元，其在所述待定位物体处在转弯运动状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，所述第一粒子状态转移模型不使用所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
6、如附记1所述的定位装置，其中所述滤波模型选择单元包括：
第三观测量选择单元，其在所述待定位物体处在直行运动状态的情况下，选择基于所述检测信号对所述待定位物体进行定位所生成的第一观测量或所述无线观测量作为所述观测量；以及
第三粒子状态转移模型选择单元，其在所述待定位物体处在直行运动状态的情况下，选择第二粒子状态转移模型，所述第二粒子状态转移模型根据所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
7、如附记6所述的定位装置，其中，
在所述第一观测量与所述无线观测量的差小于或等于预定值时，所述第三观测量选择单元选择所述无线观测量作为所述观测量。
8、如附记7所述的定位装置，其中，
在当前时刻之前的预定时间段内所述第一观测量与所述无线观测量的差连续M次大于所述预定值时，所述第三观测量选择单元选择所述无线观测量作为所述观测量，其中，M为自然数。
9、如附记6所述的定位装置，其中，所述定位装置还包括：
航向角校正单元，其根据地图的信息，对基于所述检测信号所生成的航向角进行校正；以及
第一观测量计算单元，其根据校正后的航向角和基于所述检测信号所生成的步长估计值，计算所述第一观测量。
10、如附记1所述的定位装置，其中，
所述滤波单元至少根据所述滤波模型选择单元所选择的所述观测量以及粒子转移状态模型，计算粒子滤波模型中各粒子的权重，并根据所述各粒子的权重，得到所述待定位物体的位置信息。
11、如附记10所述的定位装置，其中，
所述滤波单元还结合地图的信息计算所述粒子的权重。
12、一种电子设备，包括附记1-11中任一项所述的定位装置。
13、一种定位方法，用于确定待定位物体的位置信息，该定位方法包括：
获取基于无线通信信号对待定位物体进行定位所生成的无线观测量；
获取与所述待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号；
根据所述检测信号，判断所述待定位物体的运动状态；
根据所述运动状态，至少基于所述无线观测量或所述检测信号，选择粒子滤波处理所使用的观测量以及粒子状态转移模型；以及
根据选择的观测量以及粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到所述待定位物体的位置信息。
14、如附记13所述的定位方法，其中，判断所述待定位物体的运动状态包括：
根据所述检测信号中的加速度检测信号，判断所述待定位物体处在静止的状态或运动的状态。
15、如附记14所述的定位方法，其中，判断所述待定位物体的运动状态还包括：
在判断为所述待定位物体处在运动的状态的情况下，根据所述检测信号，计算当前时刻之前的预定时间段内航向角的变化率，并根据该变化率与预定阈值的关系判断所述待定位物体处在直行运动状态或转弯运动状态。
16、如附记13所述的定位方法，其中，选择观测量和粒子滤波转移模型包括：
在所述待定位物体处在静止的状态的情况下，选择所述无线观测量作为所述观测量；以及
在所述待定位物体处在静止的状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，所述第一粒子状态转移模型不使用所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
17、如附记13所述的定位方法，其中，选择观测量和粒子滤波模型包括：
在所述待定位物体处在转弯运动状态的情况下，在所述待定位物体的位置与交叉路口的距离大于预定距离时，选择所述无线观测量作为所述观测量，并且，在所述待定位物体的位置与交叉路口的距离小于或等于所述预定距离时，选择所述交叉路口的位置信息作为所述观测量；以及
在所述待定位物体处在转弯运动状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，所述第一粒子状态转移模型不使用所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
18、如附记13所述的定位方法，其中，选择观测量和粒子滤波模型包括：
在所述待定位物体处在直行运动状态的情况下，选择基于所述检测信号对所述待定位物体进行定位所生成的第一观测量或所述无线观测量作为所述观测量；以及
在所述待定位物体处在直行运动状态的情况下，选择第二粒子状态转移模型，所述第二粒子状态转移模型根据所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
19、如附记18所述的定位方法，其中，所述定位方法还包括：
根据地图的信息，对基于所述检测信号所生成的航向角进行校正；以及
根据校正后的航向角和基于所述检测信号所生成的步长估计值，计算所述第一观测量。
20、如附记13所述的定位方法，其中，进行粒子滤波处理包括：
至少根据所述滤波模型选择单元所选择的所述观测量以及粒子状态转移模型，计算粒子滤波模型中各粒子的权重，并根据所述各粒子的权重，得到所述待定位物体的位置信息。

Claims (10)

1.一种定位装置，用于确定待定位物体的位置信息，该定位装置包括：
第一获取单元，其用于获取基于无线通信信号对待定位物体进行定位所生成的无线观测量；
第二获取单元，其用于获取与所述待定位物体的运动和所处环境相关的检测信号；
运动状态判断单元，其用于根据所述第二获取单元所获取的所述检测信号，判断所述待定位物体的运动状态；
滤波模型选择单元，其根据所述运动状态，至少基于所述无线观测量或所述检测信号，选择粒子滤波处理所使用的观测量以及粒子状态转移模型；以及
滤波单元，其根据所述粒子滤波模型选择单元选择的观测量以及粒子状态转移模型，进行粒子滤波处理，以得到所述待定位物体的位置信息。
2.如权利要求1所述的定位装置，其中，所述运动状态判断单元包括：
第一判断单元，其根据所述检测信号中的加速度检测信号，判断所述待定位物体处在静止的状态或运动的状态。
3.如权利要求2所述的定位装置，其中，所述运动状态判断单元还包括：
第二判断单元，其在所述第一判断单元判断所述待定位物体处在运动的状态的情况下，根据所述检测信号，计算当前时刻之前的预定时间段内航向角的变化率，并根据该变化率与预定阈值的关系判断所述待定位物体处在直行运动状态或转弯运动状态。
4.如权利要求1所述的定位装置，其中，所述滤波模型选择单元包括：
第一观测量选择单元，其在所述待定位物体处在静止的状态的情况下，选择所述无线观测量作为所述观测量；以及
第一粒子状态转移模型选择单元，其在所述待定位物体处在静止的状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，所述第一粒子状态转移模型不使用所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
5.如权利要求1所述的定位装置，其中所述滤波模型选择单元包括：
第二观测量选择单元，其在所述待定位物体处在转弯运动状态的情况下，在所述待定位物体的位置与交叉路口的距离大于预定距离时，选择所述无线观测量作为所述观测量，并且，在所述待定位物体的位置与交叉路口的距离小于或等于所述预定距离时，选择所述交叉路口的位置信息作为所述观测量；以及
第二粒子状态转移模型选择单元，其在所述待定位物体处在转弯运动状态的情况下，选择第一粒子状态转移模型，所述第一粒子状态转移模型不使用所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
6.如权利要求1所述的定位装置，其中所述滤波模型选择单元包括：
第三观测量选择单元，其在所述待定位物体处在直行运动状态的情况下，选择基于所述检测信号对所述待定位物体进行定位所生成的第一观测量或所述无线观测量作为所述观测量；以及
第三粒子状态转移模型选择单元，其在所述待定位物体处在直行运动状态的情况下，选择第二粒子状态转移模型，所述第二粒子状态转移模型根据所述检测信号来预测粒子滤波模型中粒子的状态。
7.如权利要求6所述的定位装置，其中，
在所述第一观测量与所述无线观测量的差小于或等于预定值时，所述第三观测量选择单元选择所述无线观测量作为所述观测量。
8.如权利要求7所述的定位装置，其中，
在当前时刻之前的预定时间段内所述第一观测量与所述无线观测量的差连续M次大于所述预定值时，所述第三观测量选择单元选择所述无线观测量作为所述观测量，其中，M为自然数。
9.如权利要求6所述的定位装置，其中，所述定位装置还包括：
航向角校正单元，其根据地图的信息，对基于所述检测信号所生成的航向角进行校正；以及
第一观测量计算单元，其根据校正后的航向角和基于所述检测信号所生成的步长估计值，计算所述第一观测量。
10.一种电子设备，包括权利要求1-9中任一项所述的定位装置。
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