CN109982398A - 室内外无缝定位方法、装置、设备及介质 - Google Patents

室内外无缝定位方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种室内外无缝定位方法，包括定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号；获取所述当前定位信号对应的权重；根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。充分利用室内室外的定位信号，并非是在室内定位与室外定位两者之间切换，避免切换跳动所带来的定位不稳定；且根据获取得到的权重调整所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的比值，使得室内定位信号与室外定位信号数据融合得到更好的效果，提高了定位的准确性。

Description

室内外无缝定位方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种室内外无缝定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着社会的进步和科技的发展，定位技术在技术手段、定位精度、可用性等方面均取得质的飞越，并且逐步从航海、航天、航空、测绘、军事、自然灾害预防等领域逐步渗透社会生活的方方面面，成为人们日常中不可或缺的重要应用——比如人员搜寻、位置查找、交通管理、车辆导航与路线规划等。定位可以按照使用场景的不同划分为室内定位和室外定位两大类，因为场景不同，需求也就不同，所以分别采用的定位技术也不尽相同。
目前应用于室外定位的主流技术主要有基站定位和卫星定位两种。基站定位通过电信移动运营商的网络(如GSM网)获取移动终端用户的位置信息。卫星定位即是通过接收卫星提供的经纬度坐标信号来进行定位，卫星定位系统主要有：美国全球定位系(GPS)、俄罗斯格洛纳斯(GLONASS)、欧洲伽利略(GALILEO)系统、中国北斗卫星导航系统，其中GPS系统是现阶段应用最为广泛的卫星定位技术，而中国北斗卫星导航系统也日趋成熟。
现有的室外定位技术基本满足了用户在室外场景中对位置服务的需求，然而在室内场景，GNSS信号由于受到建筑物的遮挡快速衰减，甚至完全拒止，无法满足室内场景中导航定位的需要，催生了多种多样的室内定位解决方案，目前主流的室内定位技术有WiFi定位技术、FRID定位、红外技术、超声波技术、蓝牙技术、惯性导航技术、超宽带(UWB)定位技术、LED可见光技术、地磁定位技术及视觉定位。
现有的室内定位方案在单纯的室内场景可获得较稳定可靠的定位结果，室外定位方案在单纯的室外场景可获得较稳定可靠的定位结果，然而在室内与室外的交界过渡区域，如大厅出入口、地下停车场出入口等，GNSS信号由于建筑物的遮挡GPS系统定位精度下降，同时由于室内定位技术中的无线信号难以高质量覆盖过渡区域，室内定位方案的定位精度也会下降，在室内/室外任意切换、无缝过渡的高精度定位应用、生产服务场合，如精密设备移动的智能引导、贵重资产的移动管理等场景中，目标载体的位置信息尤为至关重要，因此对定位的精确度提出了很高的要求。
现有对室内与室外的交界过渡区域的定位做法：选择合适的时机在GPS定位和室内定位中切换以进行定位，例如，当判断出接收到的GPS信号不可靠，或者判断出用户进入室内环境时，切换为室内定位，反之当判断出GPS信号可靠或者判断出用户在室外时，切换为GPS定位。
在实现本发明的过程中，发明人发现：在实际应用场景中，难以找到明确合适的切换时机，所以在室内定位与室外定位方案之间切换，会导致定位的跳动，定位不稳定；另外在过渡区域单一地依靠导航卫星信号或者某一室内定位信号得到的定位结果是存在较大误差的。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种室内外无缝定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质，避免室内室外定位之间的切换带来的跳动，获得定位的精度提升和定位的稳定。
第一方面，本发明实施例提供了一种室内外无缝定位方法，包括如下步骤：
定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号；
获取所述当前定位信号对应的权重；根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；
基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
在第一方面的第一种可能实现方式中，所述获取所述当前定位信号对应的权重包括：根据上一次定位结果反馈，分别调整当前的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号对应的权重；获取权重调整后所述第一室内定位信号对应的权重和所述第一室外定位信号对应的权重。
结合第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第二种可能实现方式中，所述根据上一次定位结果反馈，分别调整当前的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号对应的权重包括：获取所述上一次定位结果；其中所述上一次定位结果包括上一次定位信息和上一次定位信号；计算所述上一次定位信息位置坐标与所述上一次定位信号位置坐标的相差值；检测到所述相差值在预设范围时，根据所述预设范围设置所述当前定位信号对应的权重；其中，所述预设范围至少包括一个。
结合第一方面的第二种可能实现方式，在第一方面的第三种可能实现方式中，还包括：检测到在预设的时间阈值内，所述权重超过第一阈值的次数大于或等于第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置。
结合第一方面的第三种可能实现方式，在第一方面的第四种可能实现方式中，所述第一阈值包括室内第一阈值和室外第一阈值；所述第二阈值包括室内第二阈值和室外第二阈值；其中，所述室内第一阈值和所述室外第一阈值可不同；所述室内第二阈值和所述室外第二阈值可不同；还包括室内误差估计下限值、室内误差估计上限值、室外误差估计下限值和室外误差估计上限值；
则所述检测到在预设的时间阈值内，所述权重超过第一阈值的次数大于或等于第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置包括：
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，且所述第一室外定位信号对应的权重超过所述室外第一阈值的次数大于或等于所述室外第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置；
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，所述第一室内定位信号的误差估计值小于室内误差估计下限值，同时所述第一室外定位信号的误差估计值大于室外误差估计上限值，将所述卡尔曼滤波器重置；
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室外定位信号对应的权重超过所述室外第一阈值的次数大于或等于所述室外第二阈值，所述第一室外定位信号的误差估计值小于所述室外误差估计下限值，同时所述第二室内定位信号的误差估计值大于所述室内误差估计上限值，将所述卡尔曼滤波器重置。
结合第一方面的第一至四任一种可能实现方式，在第一方面的第五种可能实现方式中，在所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息之前还包括：
通过DR算法获取所述当前位置的DR定位信号；
则所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息包括：
基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
结合第一方面的第五种可能实现方式，在第一方面的第六种可能实现方式中，所述卡尔曼滤波器包括第一卡尔曼滤波器、第二卡尔曼滤波器及第三卡尔曼滤波器；
则所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息包括：
所述第一卡尔曼滤波器对所述第二室内定位信号进行滤波，获取滤波后的所述第二室内定位信号；
所述第二卡尔曼滤波器对所述第二室外定位信号进行滤波，获取滤波后的所述第二室外定位信号；
所述第三卡尔曼滤波器对所述滤波后的第二室内定位信号、所述滤波后的第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
结合第一方面的第一至四任一种可能实现方式，在第一方面的第七种可能实现方式中，所述方法还包括步骤：
根据当前的所述定位信息确定所述当前位置的区域类型；其中，所述区域类型包括室内、室外、室内外交界区域；
根据所述区域类型选择室内定位和室外定位中的至少一种进行定位。
第二方面，本发明提供了一种室内外无缝定位装置，包括：
定位模块，用于定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号；
权重获取模块，用于获取所述当前定位信号对应的权重；
调整模块，用于根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；
计算模块，用于基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
第三方面，本发明实施例还提供了一种室内外无缝定位设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的室内外无缝定位方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上所述的室内外无缝定位方法。
实施本发明实施例具有如下有益效果：
先定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号；然后获取所述当前定位信号对应的权重；根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；最后基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。充分利用了室内定位与室外定位的定位信号，并非是在室内定位与室外定位两者之间切换，避免了切换跳动所带来的定位不稳定；且根据获取得到的权重调整所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的比值，使得室内定位信号与室外定位信号数据融合得到更好的效果，提高了定位的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种室内外无缝定位的流程方法示意图；
图2是本发明实施例二提供的另一种室内外无缝定位的流程方法示意图；
图3是本发明实施例二提供的另一种室内外无缝定位的流程方法示意图；
图4是本发明实施例五提供的选择定位方式的流程示意图；
图5是本发明实施例六提供的一种室内外无缝定位装置结构示意图；
图6是本发明实施例七提供的室内外无缝定位设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
实施例一
为了解决室内外定位切换存在切换跳动。定位不精准等问题，本发明提出一种室内外定位无缝定位方案，下面详细说明。
通过分析发现，室外定位时，卫星信号主要覆盖室外，从室外进入室内，室内场景受到建筑物的遮挡，GNSS信号快速衰减，卫星信号的信号强度由强变弱；而室内定位中，WiFi信号则主要覆盖室内，从室外进入室内，WiFi信号强度由弱变强，收到的接入点(简称AP)数由少变多，所以在室内外交界区域是可以接收到室内定位信号和室外定位信号的，只是接收到的信号强度均弱。现有技术根据一个预设的切换时机进行切换定位时，因为在室内外交界区域，大部分时间是均会收到室内定位信号和室外定位信号，收到的室内定位信号和室外定位信号质量均不好且不稳定，难以找到一个稳定和确切的切换时机，就会存在定位切换跳动，影响定位的稳定；单一地依靠导航卫星信号或者某一室内定位信号进行定位，因为接收到的信号质量不好，也会影响到定位结果精准性。
参见图1，本发明实施例一提供的一种室内外无缝定位的流程方法示意图；
S11、定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号；
S12、获取所述当前定位信号对应的权重；
S13、根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；
S14、基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
在步骤S11定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号中，可以通过现有的室内定位技术和室外定位技术进行所述当前位置的定位，其中，所述室内定位技术的方法包括但不限于：邻近探测法、质心定位法、多边定位法、三角定位法、极点法、指纹定位法和航位推算法；所述室内定位技术包括但不限于：WiFi定位技术、FRID定位、红外技术、超声波技术、蓝牙技术、惯性导航技术、超宽带(UWB)定位技术、LED可见光技术、地磁定位技术及视觉定位；所述室外定位技术包括但不限于卫星定位和基站定位；其中，卫星定位技术包括但不限于美国全球定位系(GPS)、俄罗斯格洛纳斯(GLONASS)、欧洲伽利略(GALILEO)系统、中国北斗卫星导航系统。需要说明的是，所述室内定位技术可以是上述多种室内定位技术的结合，所述室外定位技术也可以是上述多种室外定位技术的结合，本发明对此不作具体限定。
在本发明实施例中，所述生成的室内定位信号包括室内定位技术测量得到的所述当前位置的位置坐标、以及该位置坐标的误差和误差协方差等，生成的室外定位信号包括室外定位技术测量得到的所述当前位置的位置坐标、以及该位置坐标的误差和误差协方差矩阵等。其中，误差是测量测得的量值减去参考量值，即一个量的观测值或计算值与其真实值之差；误差协方差矩阵表示的是误差的统计性质，必须通过先验实验来获得，往往测量误差的统计性质(均值和方差)容易通过实验获得。
所述误差和误差协方差矩阵估计方法确定，示例性的，在室内定位中，使用WiFi指纹场定位时，可以根据指纹的匹配度计算，使用蓝牙定位时，可以根据接收到的蓝牙节点的信号强度估算，另外可以根据实验统计数据求出平均值，以及根据该实验结果进行调参数设定一个经验值来确定。在室外定位中，可根据收到的卫星数量、信噪比等，结合卫星定位算法进行估算，也可以采用Android，IOS等系统提供的卫星定位精度进行确定。另外也可以根据实验统计数据求出平均值，以及根据实验结果调参设定一个经验值等等。所述误差和误差协方差矩阵估计方法，根据实际具体采用的定位方案使用现有的误差估计和误差协方差矩阵估计方法确定，本发明对此不作具体限定。
在步骤S11中，可以通过使用室内定位技术和室外定位技术，进行定位测量得到室内定位信号和室外定位信号，不进行定位的切换，避免因切换跳动带来的定位不稳定，同时避免在过渡区域单一地依靠导航卫星信号或者某一室内定位信号得到的定位结果是存在较大误差。
在上述的室内定位技术和室外定位技术中，定位系统自身的误差估计可能会存在着较大的误差，为此需要进行步骤S12获取所述当前定位信号对应的权重，以进行步骤S13根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号。通过调整步骤S11中获取得到的室内定位信号和室外定位信号的测量值的权重，弥补对自身误差估计的不足，使得得到的第二室内定位信号和第二室外定位信号在进行步骤S14数据融合时，能得到更好的融合效果，提高定位的精准性。
在步骤S12获取所述当前定位信号对应的权重，即是获取所述第一室内定位信号对应的权重，和获取所述第一室外定位信号对应的权重，所述第一室内定位信号对应的权重和获取所述第一室外定位信号对应的权重可以不同，可以相同，目的是为了调整所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的权重，弥补室内定位技术和室外定位技术对自身误差估计的不足。
在步骤S13根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；就是根据所述第一室内定位信号对应的权重进行调整所述第一室内定位信号，根据所述第一室外定位信号对应的权重进行调整所述第一室外定位信号。调整的是所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号的误差协方差，所述调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号仍保留所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号测量得到的位置坐标。
在步骤S14基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。下面使用标准卡尔曼滤波器融合室内定位和室外定位，采用匀速运动模型为例进行说明：
卡尔曼滤波器的状态向量：
卡尔曼滤波器状态向量可设定为：sk＝[xk,vxk,yk,vyk]T，其中(·)T表示矩阵转置，xk为时刻k水平坐标系x轴的坐标，yk为时刻k时水平坐标系y轴的坐标，相应的vxk为水平坐标系x轴的速度，vyk为水平坐标系y轴的速度，初始状态向量的x0和y0位置坐标可为初始定位坐标，其中，速度的初始化可为但不限于如下方法：将vx0和vy0设为0；初始速度大小设定一个经验速度，如1.3m/s，然后根据初始航位角计算得出vx0，vy0；根据行人的身高和加速度数据估计一个速度大小，然后计算vx0，vy0。状态向量的误差协方差矩阵初始设定为一个对角元素取值较大的矩阵，让其随着滤波器迭代过程收敛，因为卡尔曼滤波器迭代中会更新P0，让其处于一个合适的值，开始时把P0设大一些，给卡尔曼滤波器更大的空间自己去更新这个值，所述误差协方差矩阵设定可以如下，本发明对此不作具体限定：
状态转移矩阵设定：
采用匀速运动模型:xk＝xk-1+vxk-1*dtk；vxk＝vxk-1；yk＝yk-1+vyk-1*dtk；vyk＝vyk-1；其中dtk为状态更新的时间间隔，则卡尔曼滤波器状态转移矩阵可以设定如下，本发明对此不作具体限定：
系统噪声矩阵设定：
系统噪声矩阵设定及其更新，采用准静态白噪声模型，即假设在一个时间片段内，噪声的大小是不变的，另外x和y轴互相独立，系统噪声矩阵设定可以如下，本发明对此不作具体限定：
其中，为速度白噪声方差，根据实际应用情况设定。
预测更新：
根据状态转移矩阵，更新卡尔曼滤波器状态及误差协方差矩阵，预测更新方程如下：
其中，和为对k时刻的状态和误差协方差矩阵的预测。
测量矩阵和测量误差协方差设定：
测量向量为步骤S11定位当前位置，获取得到的当前定位信号，其中的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的定位结果组合如：
为室内定位得到的x和y轴坐标，和为室外定位得到的x和y轴坐标。测量矩阵可以设定如下，本发明对此不作具体限定：
测量误差协方差矩阵为室内定位给出的误差协方差和室外定位给出的误差协方差的组合得到，误差协方差矩阵可以设定如下，本发明对此不作具体限定：
其中，和分别为室内定位x轴和y轴测量误差方差，和分别为室外定位x轴和y轴测量误差方差。卡尔曼滤波器根据步骤S12得到的权重，即缩放因indoorScale和outdoorScale，进行缩放室内外定位的测量方差，以实现所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的调整：由此实现步骤S13室内定位信号和室外定位信号权重的调整。
测量更新：
根据测量值对状态和状态误差协方差矩阵进行更新，即根据步骤S14，得到滤波后的定位结果；测量更新方程为：
其中，Kk是卡尔曼增益，调节权重预测和观测值的权重。进而能根据测量更新方程计算得出准确的定位信息，所述定位信息包括所述当前位置准确的位置坐标。
需要说明的是，上述矩阵是根据具体情况推导出来的，不一定是对角矩阵。
实施本发明实施例具有如下有益效果：
先定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号；然后获取所述当前定位信号对应的权重；根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；最后基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。充分利用了室内定位与室外定位的定位信号，并非是在室内定位与室外定位两者之间切换，避免了切换跳动所带来的定位不稳定；且根据获取得到的权重调整所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的比值，使得室内定位信号与室外定位信号数据融合得到更好的效果，提高了定位的准确性。
实施例二
在实施例一的基础上，参见图2，所述获取所述当前定位信号对应的权重包括：
S21、根据上一次定位结果反馈，分别调整当前的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号对应的权重；
S22、获取权重调整后所述第一室内定位信号对应的权重和所述第一室外定位信号对应的权重。
基于现有的定位技术中，定位系统对自身的估计可能会存在着较大误差，甚至一些定位方案很难对自身的定位效果进行估计，在本发明实施例中，根据上一次定位结果的反馈，动态调整所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号作为所述卡尔曼滤波器的权重，弥补现有定位技术中对自身误差估计不足的缺陷。
优选地，参见图3，所述根据上一次定位结果反馈，分别调整当前的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号对应的权重包括：
S211、获取所述上一次定位结果；其中所述上一次定位结果包括上一次定位信息和上一次定位信号；
S212、计算所述上一次定位信息位置坐标与所述上一次定位信号位置坐标的相差值；
S213、检测到所述相差值在预设范围时，根据所述预设范围设置所述当前定位信号对应的权重；其中，所述预设范围至少包括一个。
在本发明实施例中，示例性的，根据所述相差值在的预设范围设定所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的测量误差协方差矩阵的缩放因子，例如，所述室内定位的缩放因子indoorScale，初始值设为1，用于缩放室内定位的测量误差方差；所述室外定位的缩放因子outdoorScale，初始值设为1，用于缩放室外定位的测量误差方差，然后通过缩放因子实现调整定位信号在所述卡尔曼滤波器中的权重；权重与缩放因子是关联的，权重值越大，则缩放因子越小，表示信任程度越高；权重值越小，则缩放因子越大，表示信任程度越低。
在本发明实施例中，要对上一次定位信息位置坐标于上一次定位信号位置坐标的距离度量，即上一次定位测量值与实际计算输出的定位值的距离度量，可以采用以下方法：欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、标准化欧式距离、马氏距离、余弦距离、椭圆方差距离等，本发明对此不作具体限定。
示例性的，以欧式距离比较方法进行说明：
获取上一次室内定位中测量得到的位置坐标xindoor，yindoor和对应的卡尔曼滤波器计算输出的最后的位置坐标xkf，ykf，计算它们之间的欧式距离假设当超过一定阈值如20m时，提升indoorScale至2，从而通过放大室内定位的测量误差协方差降低室内定位信号在所述卡尔曼滤波器中的权重，也可以设计多级阈值判断对应多级缩放因子，例如当二者距离差超过20但小于30时indoorScale＝2，当距离大于30小于50时，indoorScale＝5，当距离大于50时，indoorScale＝+inf。同理，室外定位的缩放因子也根据相差值与预设范围的比较获取得到所述缩放因子outdoorScale，即得到对应的权重。对于缩放因子越权重之间的具体设置，本发明对此不作具体限定。
示例性的，以椭圆方差距离比较方法进行说明：
当前时刻是K时刻，则获取K-1时刻室内定位中测量得到的位置坐标 和对应的K-1时刻卡尔曼滤波器计算输出的最后的位置坐标计算它们之间的比较距离为其中为卡尔曼滤波器协方差矩阵Pk-1中对角元素中x和y轴坐标状态对应的值，比较的阈值根据具体情况设定。
实施本发明实施例具有如下有益效果：
根据上一次定位结果反馈，分别调整当前的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号对应的权重；获取权重调整后所述第一室内定位信号对应的权重和所述第一室外定位信号对应的权重；实现了根据定位结果反馈动态调整定位信号权重比值，以在检测到室内定位的测量方差大时，降低室内定位信号在所述卡尔曼滤波器中的权重；在检测到室外定位的测量方差大时，降低室外定位信号在所述卡尔曼滤波器中的权重，实现了室内定位与室外定位二者权重的自适应调整，提高了定位的精准性。
实施例三
在实施例二的基础上，还包括：检测到在预设的时间阈值内，所述权重超过第一阈值的次数大于或等于第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置。
在本发明实施例中，在获取所述当前定位信号对应的权重之后，就可以根据在此之前得到的所述权重与所述第一阈值的比较，来判断所述卡尔曼滤波器是否出现盲目自信情况，防止卡尔曼滤波器出现盲目自信情况导致的定位结果严重偏离真实位置，且收敛不回真实值。
在本发明实施例中，所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的缩放因子同时连续超过所述第一阈值，且次数大于或等于所述第二阈值时，将所述卡尔曼滤波器重置；其中，所述第二阈值大于或等于1。所述第一阈值的设定是为了避免得到权重值过大，则所述第一阈值是绝限值，其可以根据具体情况设定。
优选地，所述第一阈值包括室内第一阈值和室外第一阈值；所述第二阈值包括室内第二阈值和室外第二阈值；其中，所述室内第一阈值和所述室外第一阈值可不同；所述室内第二阈值和所述室外第二阈值可不同；
则所述检测到在预设的时间阈值内，所述权重超过第一阈值的次数大于或等于第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置包括：
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置；
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室外定位信号对应的权重超过所述室外第一阈值的次数大于或等于所述室外第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置。
在本发明实施例中，在所述权重的设定是根据多级阈值情况设置，室内定位的权重与室外定位的权重可以不同，提高定位精准性下，所述室内第一阈值和所述室外第一阈值可不同；所述室内第二阈值和所述室外第二阈值可不同。
进一步地，还包括室内误差估计下限值、室内误差估计上限值、室外误差估计下限值和室外误差估计上限值；
则所述检测到在预设的时间阈值内，所述权重超过第一阈值的次数大于或等于第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置包括：
通过检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，且所述第一室外定位信号对应的权重超过所述室外第一阈值的次数大于或等于所述室外第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置，避免了卡尔曼滤波器过度自信，相信自身的估计，而不信任所有的测量值。
通过检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，所述第一室内定位信号的误差估计值小于室内误差估计下限值，同时所述第一室外定位信号的误差估计值大于室外误差估计上限值，将所述卡尔曼滤波器重置；防止出现可靠的室内定位信号，却被卡尔曼滤波器丢弃，错误的信任不可靠的室外信号。
通过检测到在预设的时间阈值内，所述第一室外定位信号对应的权重超过所述室外第一阈值的次数大于或等于所述室外第二阈值，所述第一室外定位信号的误差估计值小于所述室外误差估计下限值，同时所述第二室内定位信号的误差估计值大于所述室内误差估计上限值，将所述卡尔曼滤波器重置，防止出现可靠的室外定位信号，却被卡尔曼滤波器丢弃，错误的信任不可靠的室内信号。
具体的，当室内定位缩放因子即室内定位信号的权重连续超过所述室内第一阈值，室内定位的误差估计值小于某一阈值，同时室外定位的误差估计值大于某一阈值时，重置所述卡尔曼滤波器，防止错误的信任不可靠的室外定位信号，丢弃可靠的室内定位信号。误差估计判断的阈值和连续次数视具体环境设定。当室外定位缩放因子即室外定位信号的权重连续超过所述室外第一阈值，室外定位的误差估计值小于某一阈值，同时室内定位的误差估计值大于某一阈值时，重置所述卡尔曼滤波器。防止错误的信任不可靠的室内定位信号，丢弃可靠的室外定位信号。误差估计判断的阈值和连续次数视具体环境设定。示例性的，以所述室内第一阈值为2，所述室内第二阈值为3，所述预设时间为10s，在10s时间内，所述室内定位信号的权重分别为3、4、6、5以及2，则超过所述室内第一阈值的次数为4，大于所述室内第二阈值，则将所述卡尔曼滤波器进行重置。
实施本实施例具有如下有益效果：
通过检测到在预设的时间阈值内，所述权重超过第一阈值的次数大于或等于第二阈值，来判断所述卡尔曼滤波器是否出现盲目自信情况，将所述卡尔曼滤波器重置，防止卡尔曼滤波器出现盲目自信情况导致的定位结果严重偏离真实位置，且收敛不回真实值。
实施例四
在实施例一、二、三的基础上，优选地，在所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息之前还包括：
通过DR算法获取所述当前位置的DR定位信号；则所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息包括：基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
优选地，所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息包括：所述DR定位信号可作为状态激励或测量值输入所述卡尔曼滤波器，实现所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号的数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
优选地，所述卡尔曼滤波器包括第一卡尔曼滤波器、第二卡尔曼滤波器及第三卡尔曼滤波器；则所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息包括：所述第一卡尔曼滤波器对所述第二室内定位信号进行滤波，获取滤波后的所述第二室内定位信号；所述第二卡尔曼滤波器对所述第二室外定位信号进行滤波，获取滤波后的所述第二室外定位信号；所述第三卡尔曼滤波器对所述滤波后的第二室内定位信号、所述滤波后的第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
在本发明实施例中，DR算法主要是利用加速度计、陀螺仪和磁场传感器估算用户的方向和行进速度，获得用户相对位移，其中，获得DR定位信号可为是用户的方向、或者相对位移坐标，也可以是速度向量等等，所述DR定位信号可以作为卡尔曼滤波器的状态激励，也可以作为卡尔曼滤波器的测量值，本发明对此不作具体限定。
下面采用航位推算算法的方向作为测量值的，使用标准卡尔曼滤波器融合航位推算和室内外定位结果进行说明：
卡尔曼滤波器的状态向量：
卡尔曼滤波器状态向量可设定为：sk＝[xk,vxk,yk,vyk]T，xk和yk分别为时刻k时水平坐标系x轴和y轴的坐标，相应的vxk为水平坐标系x轴的速度，vyk为水平坐标系y轴的速度。初始状态向量的x0和y0位置坐标可由定位模块的初始定位坐标确定。速度的初始化可为但不限于如下方法：将vx0和vy0设为0；初始速度大小设定一个经验速度，如1.3m/s，然后根据初始航位角计算得出vx0，vy0；根据行人的身高和加速度数据估计一个速度大小，然后计算vx0，vy0。状态向量的误差协方差矩阵初始设定为一个对角元素取值较大的矩阵，让其随着滤波器迭代过程收敛，因为卡尔曼滤波器迭代中会更新P0，让其处于一个合适的值，开始时把P0设大一些，给卡尔曼滤波器更大的空间自己去更新这个值，所述误差协方差矩阵设定可以如下，本发明对此不作具体限定：
状态转移矩阵可以设定如下，本发明对此不作具体限定：
其中dtk为状态更新的时间间隔。
系统噪声矩阵设定：
系统噪声矩阵设定及其更新，采用准静态白噪声模型，即假设在一个时间片段内，噪声的大小是不变的，另外x和y轴互相独立，系统噪声矩阵设定可以如下，本发明对此不作具体限定：
其中为速度白噪声方差，根据实际应用情况设定。
预测更新：
根据状态转移矩阵，更新卡尔曼滤波器状态及误差协方差矩阵，预测更新方程如下：
其中和为对k时刻的状态和误差协方差矩阵的预测。
测量矩阵和测量误差协方差设定：测量向量为步骤S11定位当前位置，获取当前定位信号，其中的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的定位结果，以及步骤通过DR算法获取所述当前位置的DR定位信号的组合： 为室内定位得到的x和y轴坐标，和为室外定位得到的x和y轴坐标，θk为航向角。
偏好角的测量函数设定：
对偏好角的测量函数求导：
因此雅克比测量矩阵为：
测量误差协方差矩阵为室内定位、室外定位误差协方差和航位角估计误差协方差组合得到的。误差协方差矩阵可以设定如下，本发明对此不作具体限定：
其中，和分别为室内定位x轴和y轴测量误差方差，和分别为室外定位x轴和y轴测量误差方差。卡尔曼滤波器根据步骤S12得到的权重，即缩放因indoorScale和outdoorScale，进行缩放室内外定位的测量方差，以实现所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的调整：以此实现步骤S13室内定位信号和室外定位信号权重的调整。
测量更新：
根据测量值对状态和状态误差协方差矩阵进行更新，即根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，得到滤波后的定位结果；测量更新方程为：
其中，Kk是卡尔曼增益，调节权重预测和观测值的权重。进而能根据测量更新方程计算得出准确的定位信息，所述定位信息包括所述当前位置准确的位置坐标。
需要说明的是，上述矩阵是根据具体情况推导出来的，不一定是对角矩阵。
示例性的，下面使用标准卡尔曼滤波器融合室内定位和室外定位，航位推算算法作为激励输入的卡尔曼滤波器融合方案：
卡尔曼滤波器的状态向量：
卡尔曼滤波器状态向量可设定为：sk＝[xk yk]T，其中下标k表示时刻，xk和yk分别为时刻k时水平坐标系x轴和y轴的坐标。初始状态向量的x0和y0位置坐标可为定位模块的初始定位坐标。状态向量的误差协方差矩阵初始设定为一个对角元素取值较大的矩阵，让其随着滤波器迭代过程收敛，，所述误差协方差矩阵设定可以如下，本发明对此不作具体限定：
状态转移矩阵，激励输入和系统噪声设定：
xk＝xk-1+dxk，
yk＝yk-1+dyk。
其中dxk,dyk为航位推算出的x和y轴的行进位移，为卡尔曼滤波器的激励。卡尔曼滤波器状态转移矩阵可以设定如下，本发明对此不作具体限定：
激励输入为uk＝[dxk dyk]T，激励矩阵可以设定如下，本发明对此不作具体限定：
系统噪声矩阵Qk根据航位推算系统的误差设定。
预测更新：
根据状态转移矩阵和激励输入，更新卡尔曼滤波器状态及误差协方差矩阵，预测更新方程如下：
其中和为对k时刻的状态和误差协方差矩阵的预测。
测量矩阵和测量误差协方差设定：测量向量为步骤S11定位当前位置，获取当前定位信号，其中的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的定位结果组合。如：
为室内定位得到的x和y轴坐标，和为室外定位得到的x和y轴坐标。测量矩阵可以设定如下，本发明对此不作具体限定：
测量误差协方差矩阵为室内定位给出的误差协方差和室外定位给出的误差协方差的组合得到，误差协方差矩阵可以设定如下，本发明对此不作具体限定：
其中，和分别为室内定位x轴和y轴测量误差方差，和分别为室外定位x轴和y轴测量误差方差。卡尔曼滤波器根据步骤S12得到的权重，即缩放因indoorScale和outdoorScale，进行缩放室内外定位的测量方差，以实现所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的调整：以此实现步骤S13室内定位信号和室外定位信号权重的调整。
测量更新：
根据测量值对状态和状态误差协方差矩阵进行更新，即根据步骤S14，得到滤波后的定位结果；测量更新方程为：
其中，Kk是卡尔曼增益，调节权重预测和观测值的权重。进而能根据测量更新方程计算得出准确的定位信息，所述定位信息包括所述当前位置准确的位置坐标。
需要说明的是，上述矩阵是根据具体情况推导出来的，不一定是对角矩阵。
实施本实施例具有如下有益效果：
通过DR算法获取所述当前位置的DR定位信号；基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。避免室内室外定位之间的切换带来的跳动和切换不及时造成的滞后，获得定位的精度提升和定位的稳定。
实施例五、
在实施例一、二、三的基础上，还包括：根据当前的所述定位信息确定所述当前位置的区域类型；其中，所述区域类型包括室内、室外、室内外交界区域；根据所述区域类型选择室内定位和室外定位中的至少一种进行定位。
在本发明实施例中，预设设置区域表，根据不同的定位信息数据结构设置不同的区域类型，进而根据当前的所述定位信息查找到对应的区域类型；示例性，接收到的室内定位信号强度和室外定位信号强度都较弱，在所述定位信息中室内室外的权重一致，所述卡尔曼滤波器并没有偏重室内或室外定位信号，比较历史数据所述定位信息中的位置坐标，则确定出所述当前的位置为室内外交界区域，则同时选择室内定位和室外定位；在检测到接收到的室内定位信号强度明显比室外定位信号的强度，所述定位信息中室内室外的权重不一致，所述卡尔曼滤波器更偏重室内定位信号，则确定出所述当前的位置为室内，则选择室内定位技术进行定位，关闭室外定位。
参见图4，获取得到了最终的定位结果，即所述卡尔曼滤波器计算输出的定位信息，根据所述定位信息查找预存的区域表，所述区域表为室内、室外、过渡区域(室内外交界区域)划分；判断所述当前位置是否为过渡区域，如果是，则开启室内定位和开启室外定位；如果不是，则对当前位置的室内、室外判断，如果是室外，则开启室外定位，关闭室内定位；如果是室内，则开启室内定位，关闭室外定位。
在本发明实施例中，在关闭室内定位时，对应的缩放因子即室内定位对应的权重就会无穷大；相应的，在关闭室外定位时，对应的缩放因子即室外定位对应的权重就会无穷大，也可以使用其他方式关闭，本发明对此不作具体限定。
实施本实施例具有如下有益效果：
根据当前的所述定位信息确定所述当前位置的区域类型；其中，所述区域类型包括室内、室外、室内外交界区域；根据所述区域类型选择室内定位和室外定位中的至少一种进行定位；在是室内外交界区域时，开始室内定位和室外定位；在是室内时，则只启动室内定位；在是室外时，则只启动室外；通过识别用户处于室外，室内，还是处于中间过渡区域，自动开闭室内、室外定位达到节省电能的目的。
实施例六
参见图5，本发明实施例六提供的一种室内外无缝定位装置结构示意图。一种室内外无缝定位装置，包括：
定位模块11，用于定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号权重获取模块12，用于获取所述当前定位信号对应的权重；调整模块13，用于根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；计算模块14，用于基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
优选地，所述权重获取模块12包括：
权重调整单元121，用于根据上一次定位结果反馈，分别调整当前的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号对应的权重；权重获取单元122，用于获取权重调整后所述第一室内定位信号对应的权重和所述第一室外定位信号对应的权重。
所述权重调整单元121包括：
获取所述上一次定位结果；其中所述上一次定位结果包括上一次定位信息和上一次定位信号；计算所述上一次定位信息位置坐标与所述上一次定位信号位置坐标的相差值；检测到所述相差值在预设范围时，根据所述预设范围设置所述当前定位信号对应的权重；其中，所述预设范围至少包括一个。
优选地，还包括重置模块15：
检测到在预设的时间阈值内，所述权重超过第一阈值的次数大于或等于第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置。
优选地，所述第一阈值包括室内第一阈值和室外第一阈值；所述第二阈值包括室内第二阈值和室外第二阈值；其中，所述室内第一阈值和所述室外第一阈值可不同；所述室内第二阈值和所述室外第二阈值可不同；还包括室内误差估计下限值、室内误差估计上限值、室外误差估计下限值和室外误差估计上限值；
则所述重置模块15包括：
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置；检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，且所述第一室外定位信号对应的权重超过所述室外第一阈值的次数大于或等于所述室外第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置；
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，所述第一室内定位信号的误差估计值小于室内误差估计下限值，同时所述第一室外定位信号的误差估计值大于室外误差估计上限值，将所述卡尔曼滤波器重置；
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室外定位信号对应的权重超过所述室外第一阈值的次数大于或等于所述室外第二阈值，所述第一室外定位信号的误差估计值小于所述室外误差估计下限值，同时所述第二室内定位信号的误差估计值大于所述室内误差估计上限值，将所述卡尔曼滤波器重置。
在所述计算模块14之前还包括：
航位推算模块16，用于通过DR算法获取所述当前位置的DR定位信号；则所述计算模块14包括：计算单元，用于基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
优选地，所述卡尔曼滤波器包括第一卡尔曼滤波器、第二卡尔曼滤波器及第三卡尔曼滤波器；则所述计算单元包括：所述第一卡尔曼滤波器对所述第二室内定位信号进行滤波，获取滤波后的所述第二室内定位信号；所述第二卡尔曼滤波器对所述第二室外定位信号进行滤波，获取滤波后的所述第二室外定位信号；所述第三卡尔曼滤波器对所述滤波后的第二室内定位信号、所述滤波后的第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
优选地，还包括：
区域确定模块17，用于根据当前的所述定位信息确定所述当前位置的区域类型；其中，所述区域类型包括室内、室外、室内外交界区域；选择定位模块18，用于根据所述区域类型选择室内定位和室外定位中的至少一种进行定位。
实施本实施例具有如下有益效果：
先定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号；然后获取所述当前定位信号对应的权重；根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；最后基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。充分利用了室内定位与室外定位的定位信号，并非是在室内定位与室外定位两者之间切换，避免了切换跳动所带来的定位不稳定；且根据获取得到的权重调整所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号的比值，使得室内定位信号与室外定位信号数据融合得到更好的效果，提高了定位的准确性。
实施例七
请参见图6，图6是本发明实施例七提供的室内外无缝定位设备的示意图，用于执行本发明实施例提供的室内外无缝定位方法，如图6所示，该室内外无缝定位设备包括：至少一个处理器11，例如CPU，至少一个网络接口14或者其他用户接口13，存储器15，至少一个通信总线12，通信总线12用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口13可选的可以包括USB接口以及其他标准接口、有线接口。网络接口14可选的可以包括Wi-Fi接口以及其他无线接口。存储器15可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器15可选的可以包含至少一个位于远离前述处理器11的存储装置。
在一些实施方式中，存储器15存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集:操作系统151，包含各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；程序152。具体地，处理器11用于调用存储器15中存储的程序152，执行上述实施例所述的室内外无缝定位方法。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述室内外无缝定位方法的控制中心，利用各种接口和线路连接整个所述室内外无缝定位方法的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现室内外无缝定位的电子装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、文字转换功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、文字消息数据等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述室内外无缝定位集成的模块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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，在某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。其次，本领域技术人员也应知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模拟一定是本发明所必须的。

Claims (11)

1.一种室内外无缝定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号；
获取所述当前定位信号对应的权重；
根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；
基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
2.根据权利要求1所述的室内外无缝定位方法，其特征在于，所述获取所述当前定位信号对应的权重包括：
根据上一次定位结果反馈，分别调整当前的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号对应的权重；
获取权重调整后所述第一室内定位信号对应的权重和所述第一室外定位信号对应的权重。
3.根据权利要求2所述的室内外无缝定位方法，其特征在于，所述根据上一次定位结果反馈，分别调整当前的所述第一室内定位信号和所述第一室外定位信号对应的权重包括：
获取所述上一次定位结果；其中所述上一次定位结果包括上一次定位信息和上一次定位信号；
计算所述上一次定位信息位置坐标与所述上一次定位信号位置坐标的相差值；
检测到所述相差值在预设范围时，根据所述预设范围设置所述当前定位信号对应的权重；其中，所述预设范围至少包括一个。
4.根据权利要求3所述的室内外无缝定位方法，其特征在于，还包括：
检测到在预设的时间阈值内，所述权重超过第一阈值的次数大于或等于第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置。
5.根据权利要求4所述的室内外无缝定位方法，其特征在于，所述第一阈值包括室内第一阈值和室外第一阈值；所述第二阈值包括室内第二阈值和室外第二阈值；其中，所述室内第一阈值和所述室外第一阈值可不同；所述室内第二阈值和所述室外第二阈值可不同；还包括室内误差估计下限值、室内误差估计上限值、室外误差估计下限值和室外误差估计上限值；
则所述检测到在预设的时间阈值内，所述权重超过第一阈值的次数大于或等于第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置包括：
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，且所述第一室外定位信号对应的权重超过所述室外第一阈值的次数大于或等于所述室外第二阈值，将所述卡尔曼滤波器重置；
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室内定位信号对应的权重超过所述室内第一阈值的次数大于或等于所述室内第二阈值，所述第一室内定位信号的误差估计值小于室内误差估计下限值，同时所述第一室外定位信号的误差估计值大于室外误差估计上限值，将所述卡尔曼滤波器重置；
检测到在预设的时间阈值内，所述第一室外定位信号对应的权重超过所述室外第一阈值的次数大于或等于所述室外第二阈值，所述第一室外定位信号的误差估计值小于所述室外误差估计下限值，同时所述第二室内定位信号的误差估计值大于所述室内误差估计上限值，将所述卡尔曼滤波器重置。
6.根据权利要求1-5任一项所述的室内外无缝定位方法，其特征在于，在所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息之前还包括：
通过DR算法获取所述当前位置的DR定位信号；
则所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息包括：
基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
7.根据权利要求6所述的室内外无缝定位方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波器包括第一卡尔曼滤波器、第二卡尔曼滤波器及第三卡尔曼滤波器；
则所述基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号、所述第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息包括：
所述第一卡尔曼滤波器对所述第二室内定位信号进行滤波，获取滤波后的所述第二室内定位信号；
所述第二卡尔曼滤波器对所述第二室外定位信号进行滤波，获取滤波后的所述第二室外定位信号；
所述第三卡尔曼滤波器对所述滤波后的第二室内定位信号、所述滤波后的第二室外定位信号和所述DR定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
8.根据权利要求1-5任一项所述的室内外无缝定位方法，其特征在于，还包括：
根据当前的所述定位信息确定所述当前位置的区域类型；其中，所述区域类型包括室内、室外、室内外交界区域；
根据所述区域类型选择室内定位和室外定位中的至少一种进行定位。
9.一种室内外无缝定位装置，其特征在于，包括：
定位模块，用于定位当前位置，获取当前定位信号，其中，所述定位信号包括第一室内定位信号和第一室外定位信号；
权重获取模块，用于获取所述当前定位信号对应的权重；
调整模块，用于根据所述权重调整所述当前定位信号，以获取调整后的第二室内定位信号和第二室外定位信号；
计算模块，用于基于卡尔曼滤波器，根据所述第二室内定位信号和所述第二室外定位信号进行数据融合，计算得出当前的准确定位信息。
10.一种室内外无缝定位设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的室内外无缝定位方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至8中任意一项所述的室内外无缝定位方法。
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