CN109451425A - 一种基于单一锚点的定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种基于单一锚点的定位方法及装置，首先，将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点；然后，根据锚点相对于目标对象和估计点的距离差获取每个估计点的第一权重；然后，根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重；最后，根据第一权重和第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用加权平均位置更新位置预测点。由此，本申请提供的技术方案，即使在定位空间地形复杂，不便于在目标对象的可视范围内设置多个锚点的情况下，也能够对目标对象进行准确定位，从而，解决现有技术中难以在复杂空间中实现对人员和设备的准确定位的问题。

Description

一种基于单一锚点的定位方法及装置

技术领域

本申请涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于单一锚点的定位方法及装置。

背景技术

随着物联网技术的发展，基于多种物联网设备的定位技术也随之产生，例如对位于室内、楼宇、庭院、隧道、矿井和地下管廊等复杂空间的人员或设备进行定位等。

现有技术中，一种定位方法是在局部空间中设置多个锚点，使用定位设备接收多个锚点的信号强度或信号飞行时间，并通过锚点的信号强度或者信号飞行时间来计算定位设备在空间中的位置。但是，由于锚点的信号传播路径不同，并且信号在传播时会被人员、建筑物等遮挡，进而影响定位设备接收到的信号强度，导致现有技术的定位方法会产生误差，这种误差在定位设备与锚点之间距离较远时会更加明显。并且，在例如隧道空间和地下管廊等狭小并弯曲的空间中，空间某一点的可视范围极其有限，无法放置多个锚点，从而导致这些区域成为定位死角。现有技术的另一种定位方法是利用惯性传感器获取被定位人员或设备的加速度，并通过加速度的二次积分获得位置信息，由于惯性传感器存在误差，并且这个误差会在积分过程中迅速积累，从而导致定位误差也越来越大。

可见，现有技术中的定位方法，难以在复杂空间中实现对人员和设备的准确定位。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于单一锚点的定位方法及装置，以解决现有技术难以在复杂空间中实现对人员和设备的准确定位的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于单一锚点的定位方法，包括：

将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点；

根据锚点相对于目标对象和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重；

根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重；

根据所述第一权重和所述第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用所述加权平均位置更新所述位置预测点。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于单一锚点的定位装置，包括：

初始化模块，用于将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点；

第一处理模块，用于根据锚点相对于目标对象和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重；

第二处理模块，用于根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重；

第一更新模块，用于根据所述第一权重和所述第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用所述加权平均位置更新所述位置预测点。

由以上技术方案可知，本申请实施例提供了一种基于单一锚点的定位方法及装置，首先，将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点；然后，根据锚点相对于目标对象和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重；然后，根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重；最后，根据所述第一权重和所述第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用所述加权平均位置更新所述位置预测点。本申请实施提供的方案，通过在空间地图上定义多个估计点，实现了仅利用一个锚点就可以对目标对象进行定位，因此，即使在定位空间地形复杂，不便于在目标对象的可视范围内设置多个锚点的情况下，使用本申请实施例提供的方法也能够对目标对象进行准确定位，从而，解决有技术中难以在复杂空间中实现对人员和设备的准确定位的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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。

图1是本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法的流程图；

图2是本申请实施例示出的空间地图的示意图；

图3示出了本申请实施例提供的定位方法的迭代流程；

图4是本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法步骤S150的流程图；

图5是本申请实施例示出的估计点更新的示意图；

图6是本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法步骤S120的流程图；

图7是本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法步骤S123的流程图；

图8是本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法步骤S130的流程图；

图9是本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法步骤S133的流程图；

图10是本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位装置的示意图；

图11是本申请实施例提供的另一种基于单一锚点的定位装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

随着物联网技术的发展，基于多种物联网设备的定位技术也随之产生，物联网技术的应用对定位技术提出了更高的要求，例如要求实现对位于室内、楼宇、庭院、隧道、矿井和地下管廊等复杂空间的人员或设备的高精度的定位等。

现有技术中，通常借助在局部空间中设置的多个锚点来实现对设备和人员等目标对象的定位。

一种定位方法通过定位设备接收多个锚点的信号强度来计算目标对象的位置。但是，由于每个锚点的信号传播路径不同，当目标对象与锚点的距离比较远时(例如10米以上)，定位误差较大，并且信号在传播时可能会被人员、地形、建筑物等遮挡，进而影响定位设备接收到的信号强度，从而，导致定位误差被进一步扩大。

另一种定位方法通过定位设备接收多个锚点的飞行时间来计算目标对象的位置。但是，由于每个锚点的信号传播路径不同，其飞行时间相对目标对象与锚点的真实距离会有误差，尤其是当锚点不在目标对象的可视范围内时，误差会进一步增大。

可见，上述基于多锚点的定位方法在应用于复杂空间的目标对象定位时，存在定位误差大的问题。

并且，现有技术中，在狭小、弯曲、地形复杂、建筑物多、人员多等复杂空间中，无法在目标对象的可视范围内放置多个锚点，从而使空间的一些区域成为定位死角，甚至无法实施上述定位方法。

另外，现有技术的另一种定位方法利用惯性传感器获取被定位人员或设备的加速度，并通过加速度的二次积分获得位置信息，由于惯性传感器存在误差，并且这个误差会在积分过程中迅速积累，从而导致定位误差也越来越大。

可见，无论使用现有技术的哪种方法都难以实现在复杂空间中实现对人员和设备等目标对象的准确定位。

为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种基于单一锚点的定位方法及装置。

下面是本申请的方法实施例。

图1是本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法的流程图。该方法可以应用于PC(个人电脑)、平板电脑、手机、虚拟现实设备、智能穿戴设备、手持式定位设备中，以及各类机械设备和工业设备中。

参见图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S110，将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点。

其中，将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，具体是创建定位空间(例如：室内、楼宇、庭院、隧道、矿井和地下管廊等)对应的空间地图，参见图2，并在空间地图中创建空间坐标系，从而使空间中的任何一个位置都可以通过空间地图的某个坐标值来表示，然后，将空间坐标系的坐标零点作为位置预测点，并设置位置预测点的速度向量为0向量。此外，需要补充说明的是，该位置预测点的坐标和速度向量是均为初始值，会在目标对象的定位过程中更新。

另外，参见图2，在空间地图上定义预设数量的估计点，具体是在空间地图中选取预设数量的坐标点作为估计点，同时得到这些估计点的坐标值。其中，可以在空间地图中随机选取估计点，也可以不限于随机选取的方式而使用其他方法选取估计点，例如：估计点的坐标值可以是固定选取的，或者，可以预设一个坐标值列表，在需要定义估计点时，从坐标值列表中随机或者按照一定规则选取预设数量的坐标值，作为估计点的坐标值。此外，需要补充说明的是，估计点在定义时的坐标值为初始值，估计点的位置会在目标对象的定位过程中不断变化，因此估计点的坐标值也会不断更新。

步骤S120，根据锚点相对于所述位置预测点和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重。

其中，参见图2，锚点真实存在于定位空间中，锚点具体是一个可以发射无线信号的电子设备，该电子设备固定在定位空间的某个位置，例如：固定在室内的墙面或者天花板上，固定在庭院的空旷位置，固定在隧道、矿井或者地下管廊的管壁上等。锚点发射的无线信号可以被目标对象携带的定位设备接收，定位设备收到锚点发送的无线信号后，可以立即将无线信号返回给锚点。从而，锚点可以根据发送无线信号的时间和接收到无线信号的时间得到无线信号的飞行时间数据，根据该飞行时间数据，可以计算出锚点与目标对象之间的距离D₀。或者，锚点可以采集无线信号的无线信号接收强度(received signalstrength indicator，RSSI)，并根据无线信号接收强度计算锚点与目标对象之间的距离D₀。由于本申请实施例中仅使用了一个锚点，通过无线信号接收强度测距的方法得到的距离可能存在一定误差，因此，优选使用飞行时间数据测距的方法，或者，将飞行时间数据测距方法与无线信号接收强度测距方法结合起来使用，以提高测距精度。

进一步地，由于锚点在定位空间中固定设置，因此，锚点在空间地图中的坐标值是确定的，那么可以根据锚点的坐标值与估计点的坐标值计算得到锚点与估计点之间的距离。示例地，锚点A₁的坐标值为A₁(x0,y0)，其中一个估计点B₁的坐标值为B₁(x1,y1)，地图的比例尺为1：S，那么，锚点A₁与该估计点B₁的距离D₁可以为：

进一步地，在获取到锚点与目标对象的距离D₀，以及锚点与估计点的距离D₁～D_M(M为估计点的数量)之后，可以分别获取距离D₀与距离D₁～D_M的距离差，并根据距离差的大小确定每个估计点的第一权重W₁。具体地，第一权重W₁的数值范围为W₁∈[0，1]，距离差越大，说明估计点的位置与目标对象的位置的误差越大，则第一权重W₁的数值越小；距离差越小，说明估计点的位置与目标对象的位置的误差越小，第一权重W₁的数值越大。

步骤S130，根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重。

其中，目标对象携带的定位设备可以设置有惯性传感器(又称：加速度计、加速度传感器、重力加速度传感器等)，通过惯性传感器可以测量到目标对象的加速度。由于估计点的位置在目标对象的定位过程中不断变化，因此，可以通过估计点的位置变化计算得到估计点的加速度。

进一步地，在获取到目标对象的加速度和估计点的加速之后，可以获取目标对象的加速度与估计点的加速度的差值，并根据差值的大小确定每个估计点的第二权重W₂。具体地，第一权重W₂的数值范围为W₂∈[0，1]，差值越大，第一权重W₂的数值越小，差值越小，第一权重W₂的数值越大。

步骤S140，根据所述第一权重和所述第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用所述加权平均位置更新所述位置预测点。

首先，将估计点的坐标值与其对应的第一权重和第二权重相乘，得到估计点的权重坐标值；然后，所有估计点的权重坐标值相加得到估计点的加权平均位置，即加权平均坐标值，并将该加权平均坐标值作为更新的位置预测点的坐标值。具体地，计算方式参见下面的公式内容：

其中，P(x,y)表示更新后的位置预测点的坐标值；表示估计点的加权平均坐标值，M表示估计点的数量；B_i(x,y)表示第i个估计点的坐标值，其中，i为整数，i∈[1，M]；表示第i个估计点第一权重W₁；表示第i个估计点第二权重W₂。

由于估计点的第一权重和第二权重分别表征了估计点的位置和加速度与目标对象的偏差程度，那么，使用第一权重和第二权重对估计点的位置加权求平均，得到的估计点的加权平均位置会趋近于目标对象的真实位置，因此，可以将加权平均位置作为目标对象的新的位置预测点，如图2所示。并且，随着时间的推进或者目标对象的移动，本申请实施例提供的方法可以定时或者持续地循环执行，使位置预测点不断更新，并不断趋近于目标对象的真实位置，从而定位精度会随着时间的推移不断提高，而不是像现有技术那样将误差累积，导致定位精度不断下降。

由以上技术方案可知，本申请实施例提供了一种基于单一锚点的定位方法，首先，将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点；然后，根据锚点相对于目标对象和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重；然后，根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重；最后，根据所述第一权重和所述第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用所述加权平均位置更新所述位置预测点。本申请实施提供的方法，通过在空间地图上定义多个估计点，实现了仅利用一个锚点就可以对目标对象进行定位，因此，即使在定位空间地形复杂，不便于在目标对象的可视范围内设置多个锚点的情况下，使用本申请实施例提供的方法也能够对目标对象进行准确定位，从而，解决有技术中难以在复杂空间中实现对人员和设备的准确定位的问题。

图3示出了本申请实施例提供的定位方法的迭代流程。

如图3所示，在一个实施例中，该迭代流程执行在步骤S140之后，包括以下步骤：

步骤S150，根根所述位置预测点和所述位置预测点的速度向量更新估计点。

具体地，迭代是为了使位置预测点的位置能够朝着趋近于目标对象的真实位置的方向不断更新。由于，每次迭代中都要根据估计点的加权平均位置去更新位置预测点(即执行步骤S120-步骤S140)，因此，选取估计点的位置的好坏会影响更新后的位置预测点的准确度。容易理解的是，当估计点的位置接近于目标对象的真实位置时，位置预测点的准确度会比较高，因此，在一种可选择的实施方式中，如图4所示，步骤S150具体可以包括以下步骤：

步骤S151，在所述位置预测点周围，按照正态分布选取与所述估计点数量相同的坐标点，所述正态分布以所述位置预测点作为期望，并以预设的测量误差作为方差。

具体来说，就是以位置预测点的坐标值为中心，按照遵循正态分布的选取概率，从而空间地图中选取与计点数量相同的坐标点。进一步地，预测的测量误差是一个估计值，用于补偿惯性传感器等传感器存在的定位误差，该测量误差的取值具体取决于传感器的精度，可以在校准传感器的过程中确定。

步骤S152，将选取的每个坐标点分别与位置预测点的速度向量相加，作为新的估计点，所述位置预测点的速度向量等于所述估计点更新前后的位置差。

示例地，如果位置预测点在第K次更新时坐标值为P(x^k,y^k)，位置预测点在第K-1次更新时坐标值为P(x^k-1,y^k-1)，那么，位置预测点在第K次更新时的速度向量为V(x^k-x^k-1,y^k-y^k-1)。由此，新的估计点的坐标值为：

B_i(x,y)＝D_i(x,y)+V(x^k-x^k-1,y^k-y^k-1)

其中，B_i(x,y)表示第i个估计点的坐标值，其中，i为整数，i∈[1，M]；D_i(x,y)表示在步骤S151中选取的第i个坐标点的坐标值。

由此，如图5所示，估计点的坐标值是由步骤S151选取的坐标点的坐标值加上位置预测点的速度向量得到的。其中，速度向量相当于一个补偿值，能够补偿目标对象在更新间隔产生的位移量。从而，当位置预测点再次进行更新时，估计点的位置更接近目标对象的真实位置，进而提高位置预测点的精度。

步骤S160，定期重新获取所述第一权重和所述第二权重，使所述位置预测点和所述估计点定期迭代更新。

具体地，定期执行步骤S120～步骤S140，从而使所述位置预测点和所述估计点定期迭代更新。在迭代更新过程中，位置预测点的精度不断提高，并最终稳定在一个上限精度水平上(当迭代到一定次数后，例如惯性传感器等硬件设备的误差会限制定位精度的进一步提升)。从而，上述方法实现了基于单一锚点对复杂空间中实现对人员和设备进行准确地持续地定位。

图6为本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法步骤S120的流程图。

如图6所示，在一个实施例中，步骤S120可以包括以下步骤：

步骤S121，获取所述位置预测点与所述锚点之间的距离作为第一距离。

步骤S122，获取所述锚点与所述估计点的距离作为第二距离。

其中，参见上文中对步骤S120阐述的内容，距离D₀即为第一距离，距离D₁～D_M(M为估计点的数量)即为第二距离，此处对第一距离和第二距离的获取方式不再赘述。

步骤S123，根据所述第一距离和所述第二距离的偏差值计算每个估计点的第一权重。

在获取到第一距离D₀，以及第二距离D₁～D_M(M为估计点的数量)之后，可以分别获取第一距离D₀与第二距离D₁～D_M的距离差，并根据距离差的大小确定每个估计点的第一权重W₁。具体地，第一权重W₁的数值范围为W₁∈[0，1]，距离差越大，说明估计点的位置与目标对象的位置的误差越大，则第一权重W₁的数值越小；距离差越小，说明估计点的位置与目标对象的位置的误差越小，第一权重W₁的数值越大。

那么，具体地参见图7，为本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法步骤S123的流程图。在一个实施例中，步骤S123如图7所示可以包括以下步骤：

步骤S1231，计算所述第一距离和所述第二距离的距离偏差值。

即：△Di＝D₀-D_i。其中，△Di表示第i个估计点对应的距离偏差值，i为整数，i∈[1，M]；D_i表示第i个估计点对应的第二距离。

步骤S1232，使用目标对象的随机移动方差对所述距离偏差值进行加权。

其中，例如人员等目标对象在某个时间段内随机移动时，在该时间段的某个单位时刻，目标对象可能随机出现在任何一个位置(可视作一个随机移动数据)，那么如果统计目标对象在该时间段内的所有的随机移动数据，并进行求方差计算，就能够得到目标对象的随机移动特征，该方差即被称为随机移动方差。

为了在目标对象定位的过程中考虑到目标对象的原地抖动对定位结果的影响，本申请实施例在步骤S1232中使用随机移动方差对所述距离偏差值进行加权，具体可以是先取距离偏差值△Di的平方值，然后将△Di的平方值除以随机移动方差。

Dw＝△Di²/Q

其中，Dw表示距离偏差值的加权；Q表示随机移动方差。

步骤S1233，将所述距离偏差值的加权结果映射到[0，1]的数值区间内，作为所述第一权重。

例如，可以使用以e为底的指数函数将距离偏差值的加权结果映射到[0，1]的数值区间内，即第一权重W₁可以为：

W₁＝e^-Dw

需要补充说明的是，步骤S1231～步骤S1233示出步骤仅是计算第一权重的其中一种可能的实现方式，而不是全部的实现方式，本领域技术人员在本申请实施例示出的技术方法和构思的启示下，还可以设计其他的计算第一权重的步骤，能够在此处应用的设计和构思均没有超出本申请实施例的保护范围。

图8为本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法步骤S130的流程图。

如图8所示，在一个实施例中，步骤S130可以包括以下步骤：

步骤S131，采集目标对象的惯性传感器数据以获取目标对象的加速度作为第一加速度。

步骤S132，根据估计点的当前位置和历史位置计算每个估计点的加速度作为第二加速度。

具体地，可以通过以下公式计算第二加速度：

其中，α表示估计点的第二加速度，Q_N表示估计点的当前位置，表示前一次迭代时所有估计点的位置的加权平均值，Q_N-1表示前一次迭代时估计点的位置，表示前两次迭代时所有估计点的位置的加权平均值。

示例地，对于估计点B₁，它当前位置Q_N的坐标值为B₁(xⁿ,yⁿ)。在前一次迭代时，估计点B₁～B_M的坐标值分别为：B₁(x^n-1,y^n-1)、B₂(x^n-1,y^n-1)……B_M(x^n-1,y^n-1)，那么，所有估计点的坐标值进行加权求和得到的加权平均值为(即的坐标形式)：

同理，对于估计点B₁，它前一次迭代时位置Q_N-1的坐标值为B₁(x^n-1,y^n-1)。在前两次迭代时，所有估计点的坐标值进行加权求和得到的加权平均值为(即的坐标形式)：

由此，估计点B₁的第二加速度α1为：

步骤S133，根据所述第一加速度和所述第二加速度的偏差值计算每个估计点的第二权重。

在获取到目标对象的加速度和估计点的加速之后，可以获取目标对象的加速度与估计点的加速度的差值，并根据差值的大小确定每个估计点的第二权重W₂。具体地，第一权重W₂的数值范围为W₂∈[0，1]，差值越大，第一权重W₂的数值越小，差值越小，第一权重W₂的数值越大。

那么，具体地参见图9，为本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位方法步骤S133的流程图。在一个实施例中，步骤S133如图9所示可以包括以下步骤：

步骤S1331，计算所述第一加速度和第二加速度的加速度偏差值。

即：△αi＝α0-αi。其中，△αi表示第i个估计点对应的加速度偏差值，i为整数，i∈[1，M]；α0表示第一加速度；αi表示第i个估计点对应的第二加速度。

步骤S1332，使用目标对象的随机移动方差对所述加速度偏差值进行加权。

为了在目标对象定位的过程中考虑到目标对象的随机移动对定位结果的影响，本申请实施例在步骤S1332中使用随机移动方差对所述加速度偏差值进行加权，具体可以是先取加速度偏差值△αi的平方值，然后将△αi的平方值除以随机移动方差。

αw＝△αi²/Q

其中，αw表示距离偏差值的加权；Q表示随机移动方差。

步骤S1333，将加速度偏差值的加权结果映射到[0，1]的数值区间内，作为所述第二权重。

例如，可以使用以e为底的指数函数将加速度偏差值的加权结果映射到[0，1]的数值区间内，即第二权重W₂可以为：

W₂＝e^-αw

需要补充说明的是，步骤S1331～步骤S1333示出步骤仅是计算第二权重的其中一种可能的实现方式，而不是全部的实现方式，本领域技术人员在本申请实施例示出的技术方法和构思的启示下，还可以设计其他的计算第二权重的步骤，能够在此处应用的设计和构思均没有超出本申请实施例的保护范围。

下面是本申请的装置实施例，可用于执行本申请的方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

图10是本申请实施例提供的一种基于单一锚点的定位装置的示意图。该装置可以应用于PC(个人电脑)、平板电脑、手机、虚拟现实设备、智能穿戴设备、手持式定位设备中，以及各类机械设备和工业设备中。

如图10所示，该装置可以包括：

初始化模块210，用于将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点；

第一处理模块220，用于根据锚点相对于目标对象和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重；

第二处理模块230，用于根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重；

第一更新模块240，用于根据所述第一权重和所述第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用所述加权平均位置更新所述位置预测点。

由以上技术方案可知，本申请实施例提供了一种基于单一锚点的定位装置，用于将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点；然后，根据锚点相对于目标对象和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重；然后，根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重；最后，根据所述第一权重和所述第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用所述加权平均位置更新所述位置预测点。本申请实施提供的装置，通过在空间地图上定义多个估计点，实现了仅利用一个锚点就可以对目标对象进行定位，因此，即使在定位空间地形复杂，不便于在目标对象的可视范围内设置多个锚点的情况下，使用本申请实施例提供的方法也能够对目标对象进行准确定位，从而，解决有技术中难以在复杂空间中实现对人员和设备的准确定位的问题。

图11是本申请实施例提供的另一种基于单一锚点的定位装置的示意图。该装置在图11示出的装置的基础上还包括：

第二更新模块250，用于根根所述位置预测点和所述位置预测点的速度向量更新估计点。

迭代模块260，用于定期重新获取所述第一权重和所述第二权重，使所述位置预测点和所述估计点定期迭代更新。

由此，在迭代更新过程中，位置预测点的精度不断提高，并最终稳定在一个上限精度水平上(当迭代到一定次数后，例如惯性传感器等硬件设备的误差会限制定位精度的进一步提升)。从而，上述方法实现了基于单一锚点对复杂空间中实现对人员和设备进行准确地持续地定位。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于单一锚点的定位方法，其特征在于，包括：

将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点；

根据锚点相对于目标对象和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重；

根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重；

根据所述第一权重和所述第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用所述加权平均位置更新所述位置预测点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根根所述位置预测点和所述位置预测点的速度向量更新估计点；

定期重新获取所述第一权重和所述第二权重，使所述位置预测点和所述估计点定期迭代更新。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据锚点相对于所述位置预测点和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重，包括：

获取所述位置预测点与所述锚点之间的距离作为第一距离；

获取所述锚点与所述估计点的距离作为第二距离；

根据所述第一距离和所述第二距离的偏差值计算每个估计点的第一权重。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据第一距离和所述第二距离的偏差值计算每个估计点的第一权重，包括：

计算所述第一距离和所述第二距离的距离偏差值；

使用目标对象的随机移动方差对所述距离偏差值进行加权；

将所述距离偏差值的加权结果映射到[0，1]的数值区间内，作为所述第一权重。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重，包括：

采集目标对象的惯性传感器数据以获取目标对象的加速度作为第一加速度；

根据估计点的当前位置和历史位置计算每个估计点的加速度作为第二加速度；

根据所述第一加速度和所述第二加速度的偏差值计算每个估计点的第二权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据估计点的当前位置和历史位置计算每个估计点的加速度作为第二加速度，使用以下公式：

其中，α表示估计点的第二加速度，Q_N表示估计点的当前位置，表示前一次迭代时所有估计点的位置的加权平均值，Q_N-1表示前一次迭代时估计点的位置，表示前两次迭代时所有估计点的位置的加权平均值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据第一加速度和所述第二加速度的偏差值计算每个估计点的第二权重，包括：

计算所述第一加速度和第二加速度的加速度偏差值；

使用目标对象的随机移动方差对所述加速度偏差值进行加权；

将加速度偏差值的加权结果映射到[0，1]的数值区间内，作为所述第二权重。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在位置预测点周围预设范围内重新选取估计点，包括：

在所述位置预测点周围，按照正态分布选取与所述估计点数量相同的坐标点，所述正态分布以所述位置预测点作为期望，并以预设的测量误差作为方差；

将选取的每个坐标点分别与位置预测点的速度向量相加，作为新的估计点，所述位置预测点的速度向量等于所述估计点更新前后的位置差。

9.根据权利要求4或7所述的方法，其特征在于，所述随机移动方差通过以下步骤获得：

统计目标对象的随机移动数据；

将所述随机移动数据的方差作为所述随机移动方差。

10.一种基于单一锚点的定位装置，其特征在于，包括：

初始化模块，用于将空间地图的坐标零点作为目标对象的位置预测点，并在空间地图上定义预设数量的估计点；

第一处理模块，用于根据锚点相对于目标对象和所述估计点的距离差获取每个估计点的第一权重；

第二处理模块，用于根据目标对象的加速度与估计点的加速度的差值获取每个估计点的第二权重；

第一更新模块，用于根据所述第一权重和所述第二权重获取估计点的加权平均位置，并使用所述加权平均位置更新所述位置预测点。