CN109959375A - 一种基于误差触发标定的声学修正定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于误差触发标定的声学修正定位方法，利用IMU(Inertial measurement unit，惯性测量单元)传感器低功耗特性和声学高精度标定，联合测量和修正室内坐标。对于一般惯导定位算法，定位精度随距离和时间逐步恶化。基于误差触发标定的声学修正算法，通常情况下采用IMU定位，累计一定误差后激活声学标定系统，利用声学高精度测量特性修正当前坐标，消除累计误差。由于隐私等问题，PDR导航参数一般是缺乏个性化的，需要利用声学定位与导航来辨识，并且不停的修订，直到判断出来声学定位出现异常；此时，利用PDR辅助声学定位异常判断。本发明适用于高精度要求下的连续定位模式，以及复杂运动姿态下的室内定位，实现了对传统惯导定位累计误差的低成本高精度优化。
Description
技术领域
本发明涉及室内定位中IMU传感器和声学信号联合修正定位算法。IMU传感器处于常开状态，当定位系统检测到的累计误差超过额定阈值，激活麦克风接收声信号，通过声学高精度定位消除累计误差。
背景技术
随着物联网技术广泛应用，人们对于基于位置的服务(Location Based Service,LBS)，尤其是室内位置服务(Indoor LBS,ILBS)出现了爆发式的需求。虽然卫星定位系统已经十分完善，但卫星信号在室内急剧衰减，又受到室内复杂环境的影响。且室内定位准确性要求更高，现有卫星导航系统完全不能满足室内定位的需求。
近年来，室内定位逐渐引起学界和业界的关注，人们日益增长的定位服务需求也促使该领域的兴起，超市自动导购、停车场自动寻路、机器人自动分拣快递、工厂监狱等特殊场所的人员管理等领域都离不开高精度的室内定位服务。室内定位技术基于定位原理大致分为三类，分别是基于测距、基于信号指纹和基于地图构建，目前市面上的室内定位有些是单一技术，有些是混合了几种定位技术，形成多模态定位。
发明内容
本发明目的在于针对上述现有技术的不足，提供了一种基于误差触发标定的声学修正定位的实现方法，该方法用于解决减少IMU传感器的时间距离，进一步提高复杂室内情况下的定位精度。
本发明通常状态下选取惯性传感器读数作为原始数据，通过累次求积分和累次消除线性趋势获得估计移动距离，通过四元数以及Madgwick算法得到旋转角度，二者结合获得更新坐标值。设置误差门限阈值，传感器判断运动状态下移动距离超过产生的累计误差情况下，激活声学定位系统，获得高精度定位结果，以标定惯导数据，消除累计误差，实现了低功耗高精度的连续定位。具体包含以下步骤：
步骤1：采集智能终端惯导数据；
建立室内定位模型，采取捷联式惯性导航系统作为主选定位方式，利用智能终端内自带的IMU，获得当前时刻三轴加速度数值和三轴陀螺仪数值，记录当前时间。智能终端可以在线实时采集，也可离线保存在终端供测试使用。
步骤2：采用PDR算法得到位移值和旋转角；
对加速度数值消除线性趋势后积分，得到瞬时速度，再消除均值和线性趋势后积分，得到单位采样率内的位移值；设定正常步频范围(0.3-0.8s每步)下的IMU更新频率，利用PDR(Pedestrian Dead Reckoning)算法对陀螺仪数值处理估值，结合加速度计和磁力计，得到修正后的转动惯量和三轴转动角；
对三轴加速度读数a(ax,ay,az)去累次线性趋势和积分，如下式，
l(lx,ly,lz)＝∫∫detrend(a)dt
得到三个方向的移动距离；对三轴陀螺仪数值做四元数计算，如下式，
其中，代表上一时刻姿态转换四元数，μ为递进步长，Δf为地球坐标系与转换后的传感器坐标系之间误差，包涵磁力计和加速度计修正。
本发明所述步骤2中应用的PDR算法，消除线性趋势的意义在于，IMU传感器内部存在系统性偏移。在实际测量中我们发现，x轴加速度总是存在线性增大的趋势，并且不同型号传感器的趋势不同。去除线性趋势并强制均值为零，可以有效减少总体误差，使得IMU分析计算能够展现更好的精度。目前市面上的智能手机内置IMU传感器的采样频率最高为100Hz，完全可以满足一般用户的定位需求。
步骤3：更新坐标并判别运动静止和步长步速；
根据前一点的坐标值，与单位位移值和转动角度之积相加，得到更新的位置坐标；对于垂直加速度，选取正常步频范围内的频率零相位带通滤波，寻峰采样后得到运动静止状态信息和步幅信息；
已知t时刻坐标值Lt(xt,yt),dt为t时刻移动距离，θt为t时刻转动角度，Lt+1(xt+1,yt+1)更新如下式：
若长期处于静止状态，也不会产生累计误差，此时不产生距离和步幅信息，不对坐标更新。
该步骤中的步幅信息，本发明基于隐私保护考虑，没有采集用户特征数据进行个性化采集，而是取得用户多次步行的步数与总距离、加速度方差和步频变化率做线性拟合，利用最速梯度下降法获得无关用户性别年龄等隐私的步长参数，并滤除微小时间间隔内的振荡数据；步行者的运动类型，包括慢走、慢跑、快走、快跑和上下楼梯等几种类型，所提供的零相位带通滤波需满足识别以上运动类型，并自动校准和自我训练步频阈值，将阈值设置在动态合理范围内。
步骤4：激活声学定位模块；
声学传感器一直处于监听状态，一旦测得运动状态下累计误差超过误差上限阈值，激活声学定位系统，根据基站和智能终端间的ToF时间(Time of Flying)计算对应距离，利用TOA/TDOA(Time of Arrival/Time Difference of Arrival)算法求出声学定位坐标；所述声学定位系统使用的声频信号，兼顾防止噪声污染和兼容现有手机，频率大致范围在18-23kHz之间。由于此发明大概率应用于室内环境中，考虑到室内复杂环境所造成的混响、多径问题，本发明选取易于互相关寻峰的chirps信号作为声信号载体。关于计算坐标方法选取，TOA算法结构简单，同步性差，TDOA算法无需同步，但系统较脆弱，丢包现象严重。本发明结合TOA与TDOA算法，补偿TDOA丢包和TOA时间同步问题。
步骤5：修正IMU累计误差
借助声学定位系统坐标修正IMU累计误差，声学系统待机，累计误差归零，进行下一步坐标解算。借助声学定位系统坐标修正IMU累计误差，优点在于，IMU传感器定位所需功耗极低，算法简单，声学定位系统精度高，定位结果不依靠时间序列，无累计误差，二者优势结合，劣势抵消，提供高精度连续定位同时，又实现了低功率低成本设计。
本发明的有益效果如下：
本发明便是结合惯导和声音的特有优势进行联合校准，根据误差触发机制决定算法。IMU传感器功耗极低，但由于算法依赖前一位置值，导致误差随距离累计。声信号定位精度高同步率低，定位算法直接根据当前时刻信号传播时间计算，但能耗较高。基于误差触发标定的声学修正定位方法，通常利用PDR算法检测用户运动或静止，以及运动经过的大致距离和偏差。一旦累计偏差到达阈值，触发声学标定，消除累计偏差，达到高精度连续低功耗的定位效果。
另一方面，由于隐私等问题，PDR导航参数一般是缺乏个性化的，需要利用声学定位与导航来辨识，并且持续修订，直到判断出来声学定位出现异常；此时，利用PDR辅助声学定位异常判断。这样，本发明避免了采集用户个性化数据，达到了隐私保护的效果。
附图说明
图1为本发明的超声波室内定位数据处理流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明进一步地详细说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于误差触发标定的声学修正定位方法，减少了由于惯导定位累计误差过大的问题，实现了室内复杂环境连续精确定位。
本发明提供了一种基于误差触发标定的声学修正定位方法，该方法包括如下步骤:
步骤1：采集智能终端惯导数据；
建立室内定位模型，采取捷联式惯性导航系统作为主选定位方式，利用智能终端内自带的IMU，获得当前时刻三轴加速度数值和三轴陀螺仪数值，记录当前时间。捷联式惯导便于集成于现有移动终端，运行功耗极低，有助于长期保持低功耗定位。
步骤2：采用PDR算法得到位移值和旋转角；
对加速度数值消除线性趋势后积分，得到瞬时速度，再消除均值和线性趋势后积分，得到单位采样率内的位移值；设定正常步频范围(0.3-0.8s每步)下的IMU更新频率，利用PDR(Pedestrian Dead Reckoning)算法对陀螺仪数值处理估值，结合加速度计和磁力计，得到修正后的转动惯量和三轴转动角；
对三轴加速度读数a(ax,ay,az)去累次线性趋势和积分，如下式，
l(lx,ly,lz)＝∫∫detrend(a)dt
得到三个方向的移动距离；对三轴陀螺仪数值做四元数计算，如下式，
其中，代表上一时刻姿态转换四元数，μ为递进步长，Δf为地球坐标系与转换后的传感器坐标系之间误差，包涵磁力计和加速度计修正。
由于加速度计读数普遍有着一定量的线性趋势，即使静止时也会有数值变化。去除线性趋势可以消除这部分误差，获得精确加速度值。Madgwick的四元数计算旋转角度，较欧拉角计算而言，避免了万向节死锁现象，并且方便计算，精度较高。
步骤3：更新坐标并判别运动静止和步长步速；
根据前一点的坐标值，与单位位移值和转动角度之积相加，得到更新的位置坐标；对于垂直加速度，选取正常步频范围内的频率零相位带通滤波，寻峰采样后得到运动静止状态信息和步幅信息；
已知t时刻坐标值Lt(xt,yt),dt为t时刻移动距离，θt为t时刻转动角度，Lt+1(xt+1,yt+1)更新如下式：
若长期处于静止状态，也不会产生累计误差，此时不产生距离和步幅信息，不对坐标更新。根据运动状态而非根据运行时间判断，可以避免用户长期静止状态(如睡眠)时对声学定位系统的激活，进一步降低了功耗。
步骤4：激活声学定位模块；
声学传感器一直处于监听状态，一旦测得运动状态下累计误差超过误差上限阈值，激活声学定位系统，根据基站和智能终端间的ToF时间(Time of Flying)计算对应距离，利用TOA/TDOA(Time of Arrival/Time Difference of Arrival)算法求出声学定位坐标。TOA计算对时钟同步要求高，但鲁棒性强，TDOA只需基站之间时钟同步即可，但易丢包，二者结合效果甚佳。
步骤5：修正IMU累计误差；
借助声学定位系统高精度坐标修正IMU累计误差，声学系统待机，累计误差归零，进行下一步坐标解算。借助声学定位系统坐标修正IMU累计误差，优点在于，IMU传感器定位所需功耗极低，算法简单，声学定位系统精度高，定位结果不依靠时间序列，无累计误差，二者优势结合，劣势抵消，提供高精度连续定位同时，又实现了低功率低成本设计。
应用场合
智能时代以来，室内定位服务遍布在我们日常生活的方方面面，我们的手机、电脑或各类智能可穿戴设备都可以作为室内定位服务的信标。超市自动导购、停车场自动寻路、机器人自动分拣快递、工厂监狱等特殊场所的人员管理等等领域也都离不开高精度的室内定位服务。在这种趋势下各种定位系统大浪淘沙，不同技术的优缺点也逐渐暴露出来。而本发明所介绍的基于误差触发的室内定位方法，正是着眼于室内复杂环境长效定位这一普遍而又棘手的问题，实现了复杂环境的连续精确定位，符合这种需求。
Claims (5)
1.一种基于误差触发标定的声学修正定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立室内定位模型，采取捷联式惯性导航系统作为主选定位方式，利用智能终端内自带的IMU，获得当前时刻加速度数值和陀螺仪数值；
(2)对加速度数值消除线性趋势后积分，得到瞬时速度，再消除均值和线性趋势后积分，得到单位采样率内的位移值；设定正常步频范围(0.3-0.8s每步)下的IMU更新频率，利用PDR(Pedestrian Dead Reckoning)算法对陀螺仪数值处理估值，结合加速度计和磁力计，得到修正后的转动惯量和三轴转动角。
(3)根据前一点的坐标值，与单位位移值和转动角度之积相加，得到更新的位置坐标；对于垂直加速度，选取正常步频范围内的频率零相位带通滤波，寻峰采样后得到运动静止状态信息和步幅信息；
已知t时刻坐标值Lt(xt,yt),dt为t时刻移动距离，θt为t时刻转动角度，Lt+1(xt+1,yt+1)更新如下式：
(4)声学传感器一直处于监听状态，一旦测得运动状态下累计误差超过误差上限阈值，激活声学定位系统，根据基站和智能终端间的ToF时间(Time of Flying)计算对应距离，利用TOA/TDOA(Time of Arrival/Time Difference of Arrival)算法求出声学定位坐标。
(5)借助声学定位系统坐标修正IMU累计误差，声学系统待机，累计误差归零，进行下一步坐标解算。
2.根据权利要求1所述的一种基于误差触发标定的声学修正定位方法，其特征在于，所述步骤2中修正后的转动惯量和三轴转动角获取方法如下：
对三轴加速度读数a(ax,ay,az)去累次线性趋势和积分，如下式：
l(lx,ly,lz)＝∫∫detrend(a)dt
得到三个方向的移动距离；对三轴陀螺仪数值做四元数计算，如下式：
其中，代表上一时刻姿态转换四元数，μ为递进步长，Δf为地球坐标系与转换后的传感器坐标系之间误差，包含加速度计修正。
3.根据权利要求1所述的一种基于误差触发标定的声学修正定位方法，其特征在于，所述步骤2中IMU更新频率为10-50Hz。
4.根据权利要求1所述的一种基于误差触发标定的声学修正定位方法，其特征在于，所述步骤3提供的步幅信息，通过取得用户多次步行的步数与总距离、加速度方差和步频变化率做线性拟合，利用最速梯度下降法获得无关用户性别年龄隐私的步长参数，并滤除抖动时间间隔内的振荡数据；用户的运动类型，包括慢走、慢跑、快走、快跑和上下楼梯这几种类型，所提供的零相位带通滤波需满足识别以上运动类型，并自动校准和自我训练步频阈值。
5.根据权利要求1所述的一种基于误差触发标定的声学修正定位方法，其特征在于，所述步骤4中的声学定位系统使用的声频信号，兼顾防止噪声污染和兼容现有手机，频率范围在18-23kHz之间，选取易于互相关寻峰的chirps信号作为声信号载体。
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