CN110012419A - 一种可穿戴式定位方法 - Google Patents

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Abstract

一种可穿戴式定位方法，包括：(1)可穿戴式装置的控制器控制定位端与信息采集端；(2)根据信号强度判断准则区分定位端属于室内定位端、室外定位端、模糊区域端；(3)根据所述的定位端定位当前地理位置，将定位信息与所述的信息采集端信息经由控制器传输到信息存储端；(4)根据所述的信息存储端信息经由无线传输端传输到监测平台实现定位；该发明在面向可穿戴式的室内外定位方面，从建设成本和精确度两个角度提供了有力支持。

Description

一种可穿戴式定位方法
技术领域
本发明涉及对可穿戴式的定位技术领域，特别涉及一种可穿戴式 定位方法。
背景技术
随着物联网、大数据时代的来临，人们越来越关注自身的精确位 置信息以及兴趣点的定位和导航，人们可以携带手机实现实时定位， 但手机存在不易携带、通讯时无法定位等缺陷，因此研究可穿戴式装 置进行室内外定位。目前定位方法主要采用GPS(GlobalPositioning System)全球定位系统，同时我国北斗定位系统也可以为用户提供全 天候，区域性的卫星定位系统，由于目前卫星不多，定位精度只能到 二十五米。
但是卫星导航系统也有它的不足和局限性，如卫星信号在受到干 扰或遮挡时，将失去定位导航能力，使得位置信息的获取受限。如何 能应对用户对位置及相关信息的需求，是摆在我们面前的一个现实的 问题。目前国内主流室内定位技术有以下几种：
Wifi定位技术：目前Wifi是相对成熟且应用较多的技术，用户 在使用智能手机时开启过Wifi可能成为数据源。该技术具有便于扩 展、可自动更新数据、成本低的优势，不过，Wifi热点受到周围环境 的影响会比较大，精度较低。
蓝牙信标技术：目前部署的也比较多，也是相对比较成熟的技术。 蓝牙跟Wifi的区别较小，精度会比Wifi稍微高一点。目前主要问题 在于蓝牙信标电池更换，如果一个区域部署几万个蓝牙信标装置，电 池更换工作量任务繁重。
RFID技术：射频识别室内定位技术作用距离很近，但它可以在 几毫秒内得到厘米级定位精度的信息，且由于电磁场非视距等优点， 传输范围很大，而且标识的体积比较小，造价比较低。但其不具有通 信能力，抗干扰能力较差，不便于整合到其他系统之中，且用户的安 全隐私保障和国际标准化都不够完善。
超宽带技术：从技术上看，无论是从定位精度、安全性、抗干扰、 功耗等角度来分析，UWB无疑是最理想的工业定位技术之一。不过 UWB的劣势也很突出，一方面难以实现大范围室内覆盖，另一方面 系统建设成本远高于RFID、蓝牙信标等技术，这也限制了该技术的 推广和普及。
因此需要提供一种定位方法，能够实现室内及室外的统一定位， 建设成本较低，并且具有较高的定位精度。
发明内容
为了克服现有技术的不足，以实现室内及室外的统一定位，本发 明提供了一种可穿戴式定位方法，在室内或室外可以使用室内定位端、 室外定位端、模糊区域端进行无缝定位，为了实现上述目的，本发明 采用如下技术方案：
一种可穿戴式定位方法，包括以下步骤：
步骤1，利用所述的定位方法可用于可穿戴式装置进行定位，可 穿戴式装置的控制器可控制定位端与信息采集端；
步骤2，根据信号强度判断准则区分定位端属于室内定位端或室 外定位端；所述的信号强度判断准则是可穿戴式装置当前接收信号强 度SignGNSS>ThreRGNSS且Signwifi<ThreRwifi环境检测结果为 室外区域；当前信号强度SignGNSS<ThreRgps且 Signwifi>ThreRwifi环境检测结果为室内区域；当前信号强度若为其 他情况则检测结果为模糊区域；
步骤3，根据所述的定位端定位所述的当前地理位置，若当前地 理位置处于室内，利用wifi/PDR采用基于平方根无迹卡尔曼的联邦 滤波融合算法进行定位；若当前地理位置处于室外，利用GPS/北斗 加权融合算法进行定位；若当前地理位置处于模糊区域，利用GPS/ wifi/PDR粒子滤波融合算法进行定位。将定位信息与所述的信息采集 端信息经由控制器传输到信息存储端，将定位信息与所述的信息采集 端信息经由控制器传输到信息存储端；
步骤4，根据所述的信息存储端信息经由无线传输端传输到监测 平台实现定位；若当前地理位置处于室内，可以使用惯性导航端进行 室内导航；若当前地理位置处于室外或模糊区域，可以使用惯性导航 端/GPS的加权融合进行相应导航。
进一步的，所述步骤1中的控制器可实现定位端、信息采集端、 信息存储端之间的信息交互。
进一步的，所述步骤2中，根据信号强度判断准则区分定位端属 于室内定位端、室外定位端或模糊区域端；
进一步的，所述步骤2中的室内定位采用wifi/PDR基于平方根 无迹卡尔曼的联邦滤波融合算法方法，室外定位采用GPS/北斗的加 权融合方法，模糊区域定位采用wifi/PDR/GPS的粒子滤波融合算法；
进一步的，可穿戴式装置需要供电端，供电端充电时采用无线充 电方法；
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明采用信号强度判断准则，可以较为准确的区分室内、 室外区域以及模糊区域，并进行室内定位端、室外定位端、模糊
区域端定位；
(2)本发明可穿戴式装置的信息采集端可以根据多种传感器采 集多种信息，如心率、血压、血氧、运动步数、疲劳度等信息；
(3)本发明可穿戴式装置供电端充电时采用无线充电方法，充 电时无需电线连接较为方便，充电时可避免触电较为安全，充电 时不会因连接与分离时的机械磨损导致损耗，耐用性强；
(4)本发明采用可穿戴式装置，可以是可穿戴设备或可穿戴式 服装，如智能手环、腕带、眼镜、头盔、头带、配饰等。使用可 穿戴式设备或可穿戴式服装作为智能终端使用起来方便轻巧。
附图说明
图1为可穿戴式装置定位原理图；
图2为可穿戴式装置供电方框图；
图3为一种可穿戴式定位方法步骤流程示意图；
附图标号说明：
11、可穿戴式装置，12、信息存储端，13、无线传输端，14、监 测平台，15、定位端，16、控制器，17、信息采集端，18、供电端。
21、供电端，22、定位端，23、控制器，24、信息采集端。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的具体实施例进行详细的描 述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作 为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
一种可穿戴式定位装置，如图1所示，装置包括控制器、定位端、 信息采集端、信息存储端、无线传输端、监测平台。首先，控制器发 送定位请求信息到定位端并使用信号强度判断准则区分室内定位端、 室外定位端或模糊区域端。其次，室内定位端、室外定位端或模糊区 域端进行定位。再次，定位信息经由控制器传输到信息存储端，同时 信息采集端的信息也传输到信息存储端；信息存储端利用无线传输端 传输定位信息与采集信息到监测平台，完成定位与信息的获取；如图 2所示，可穿戴式装置供电端使用无线充电方法进行充电。
目前国内主流室内定位技术有Wifi定位技术、蓝牙信标技术、 RFID技术、超宽带技术，目前常见的室内外定位技术除Wifi/GPS定 位技术，还有蓝牙/GPS、RFID/GPS、超宽带技术(UWB)/GPS三 种室内外定位技术。
蓝牙/GPS定位技术：当用户携带移动终端进入或退出蓝牙信标 布置好的区域时，由蓝牙信标发射信号以及蓝牙设备定位接收反馈信 号，通过计算用户和蓝牙信标的距离(可通过RSSI计算)，同时根 据用户接收到的蓝牙信标信号强度判断用户所处室内或室外。目前最 常见的方法是使用三个蓝牙信标采用三边测量定位算法确定当前地 理位置，由此可知使用蓝牙信标技术定位精度较高，但目前主要问题 在于蓝牙信标电池更换，如果一个区域部署几万个蓝牙信标装置，电 池更换工作量较大且建设成本较高，不便于推广和普及。
RFID/GPS定位技术：当用户携带目标RFID标签进入或退出安 置好固定阅读器的区域时，由RFID阅读器接收信号强度来判断用户 所处室内或室外，但其不具有通信能力，抗干扰能力较差，不便于整 合到其他系统之中，且用户的安全隐私保障和国际标准化都不够完善， 定位精确度较差。
UWB/GPS定位技术：与传统定位技术相比，它不需要使用传统 通信体制中的载波，而是通过发送和接收具有纳秒或微秒级以下的极 窄脉冲来传输数据，从而具有3.1-10.6GHz量级的带宽，从技术上看， 无论是从定位精度、安全性、抗干扰、功耗等角度来分析，UWB无 疑是最理想的工业定位技术之一，但目前主要问题在于难以实现大范 围覆盖，建设成本较高，限制了技术的推广和普及。
Wifi/GPS定位技术：目前Wifi是相对成熟且应用较多的技术， 由于Wifi已普及，因此不需要再铺设专门的设备用于定位，建设成 本较低。虽然Wifi热点受到周围环境影响较大，精确较低，但可以 通过增加Wifi指纹采集数据库来确定位置以便提高室内定位精确度， 从建设成本和定位精度两方面来看，Wifi/GPS定位技术是比较适合 于一种可穿戴式装置的室内外定位方法。
基于上述装置所实现的一种可穿戴式定位方法，包括如下步骤：
步骤1、控制器向定位端发送定位请求信息，定位端接收定位请 求信息。
步骤2、若室内定位采用基于平方根无迹卡尔曼的联邦滤波融合 算法，室外定位采用GPS与北斗的加权融合方法，模糊区域端采用 粒子滤波融合算法，定位端根据所述的定位请求信息采集Wifi的AP 信号强度与GPS的信号强度。
步骤3、服务器使用定位端采集的信息进行融合区分室内定位端 或室外定位端，若是室内定位端采用基于平方根无迹卡尔曼的联邦滤 波融合算法定位方法，若是室外定位端采用GPS与北斗的加权融合 方法，若是模糊区域端采用粒子滤波融合算法。
步骤4、控制器接收到定位信息并传输到信息存储端，同时信息 采集端采集的信息经由控制器传输到信息存储端，信息存储端可以为 云数据库和本地数据库，信息存储端存储的定位信息使用无线传输端 传输至监测平台完成定位。
其中，基于平方根无迹卡尔曼的联邦滤波融合算法如下：
(1)将可穿戴设备载体坐标系BFS转换矩阵转换为东北天(ENU) 坐标系；
(2)可穿戴式设备用户状态向量x＝[X Y θ V]X,Y为可穿 戴式设备用户位置坐标，θ为航向角，V为速度。滤波状态方程：
(3)子滤波器1的可穿戴式设备用户观测向量z＝[Xwifi,Ywifi]， Xwifi，Ywifi为由Wifi信号强度所估计位置。滤波测量方程：
(4)子滤波器2的可穿戴式设备用户观测向量z＝[Xpdr,Ypdr,V,θ]，
Xpdr，Ypdr为由Wifi信号强度所估计位置，θ为航向角，V为 速度；
(5)将UKF算法应用于(3)，(4)两个子滤波器中，确定sigma 点和权值W1,...,Ws，由一步预测p(Xk|Yk-1)的概率分布得到可 穿戴设备用户状态预测的均值可穿戴设 备用户状态预测的方差
(6)由归一化系数P(Yk|Yk-1)的概率分布得到可穿戴设备用户 观测预测的均值可穿戴设备用户观测预测 的方差
(7)由条件密度P(Xk|Yk)的概率分布得到:可穿戴设备用户状态 (后验)均值方差 得到了可穿戴设备的最优位置估计；
(8)将子滤波器状态x＝[X,Y,V,θ]和子系统协方差矩阵Pk通过主 滤波器全局融合各子系统获得的状态估计信息，获得在Wifi，PDR 观测预测值实现全局可穿戴用户的位置估计
其中，GPS/wifi/PDR粒子滤波融合算法具体为：
(1)分别由GPS、wifi确定当前可穿戴用户位置信息(Xgps,Ygps) 和(Xwifi,Ywifi)；
(2)由公式将(1)中所得位置信息融合得 到用户位置估计，系数a，b由多次统计分析得到；
(3)初始化粒子结构Xt＝[xt,yt,wt,θt]T，xt，yt表示用户二维坐 标；wt，θt分别为位置权值与航向。每个粒子表示用户的一个可能 的运动状态信息；
(4)设定粒子传播模型为 为第i个粒子的航向 信息；为第i个粒子的权重值。粒子权重更新公式为 为第i个粒子的位置坐标；(xfuzzy,yfuzzy)表 示用户位置坐标；c为补偿常数；
(5)用户位置计算公式为Lt为t时刻的步长；nx，ny，nθ为相互独立的高斯白噪声。最优位置估计为
显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不 脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属 于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括 这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种可穿戴式定位方法，可用于可穿戴式装置，其特征在于，其包括以下步骤：
S1、利用所述定位方法，可穿戴式装置的控制器可控制定位端与信息采集端；
S2、根据信号强度判断准则区分定位端属于室内定位端、室外定位端、模糊区域端；
S3、根据所述的定位端定位当前地理位置，若当前地理位置处于室内，利用wifi/PDR采用基于平方根无迹卡尔曼的联邦滤波融合算法进行定位；若当前地理位置处于室外，利用GPS/北斗加权融合算法进行定位；若当前地理位置处于模糊区域，利用GPS/wifi/PDR粒子滤波融合算法进行定位；将定位信息与所述的信息采集端采集的多种信息经由控制器传输到信息存储端；
S4、根据所述的信息存储端信息经由无线传输端传输到监测平台实现定位，若当前地理位置处于室内，可以使用惯性导航端进行室内导航；若当前地理位置处于室外或模糊区域，可以使用惯性导航端/GPS的加权融合进行相应导航。
2.如权利要求1所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述的控制器可实现定位端、信息采集端、信息存储端之间的信息交互。
3.如权利要求2所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述的定位端有室内定位端、室外定位端、模糊区域端，可独立实现室内定位、室外定位与模糊区域定位。
4.如权利要求2所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述的信息采集端由加速度计、陀螺仪、磁力计、心率传感器、血氧传感器、计步器、计时器融合构成，可使用信息采集端采集多种信息。
5.如权利要求1所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述的信号强度判断准则是可穿戴式装置当前接收信号强度SignGNSS>ThreRGNSS且Signwifi<ThreRwifi环境检测结果为室外区域；当前信号强度SignGNSS<ThreRgps且Signwifi>ThreRwifi环境检测结果为室内区域；当前信号强度若为其他情况则检测结果为模糊区域。
6.如权利要求1所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述的信息采集端通过多种传感器融合采集多种信息；所述的信息存储端信息通过无线传输端传输到监测平台；所述的惯性导航端是使用加速度计和陀螺仪进行的导航方法。
7.如权利要求5所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述的信号强度SignGNSS是接收卫星导航系统的信号强度值，ThreRGNSS是卫星导航系统的信号强度阈值，Signwifi是接收wifi的信号强度值，ThreRwifi是wifi的信号强度阈值，ThreRgps是GPS的信号强度阈值。
8.如权利要求1所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述的PDR是指使用加速度计、陀螺仪、磁力计感知人员在行进过程中的加速度、角速度、磁力数据，利用这些数据对行进人员进行步长与方向的推算，从而达到对人员进行定位跟踪的一种步行者航位推算算法。
9.如权利要求1所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述的基于平方根无迹卡尔曼的联邦滤波融合算法通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼滤波方程。
10.如权利要求1所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述的可穿戴式装置供电端充电时采用无线充电方法。
11.如权利要求9所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，所述基于平方根无迹卡尔曼的联邦滤波融合算法如下：
(1)将可穿戴设备载体坐标系BFS转换矩阵转换为东北天(ENU)坐标系；
(2)可穿戴式设备用户状态向量x＝[X Y θ V]X,Y为可穿戴式设备用户位置坐标，θ为航向角，V为速度。滤波状态方程：
(3)子滤波器1的可穿戴式设备用户观测向量z＝[Xwifi,Ywifi]，Xwifi，Ywifi为由Wifi信号强度所估计位置。滤波测量方程：
(4)子滤波器2的可穿戴式设备用户观测向量z＝[Xpdr,Ypdr,V,θ]，
Xpdr，Ypdr为由Wifi信号强度所估计位置，θ为航向角，V为速度；
(5)将UKF算法应用于(3)，(4)两个子滤波器中，确定sigma点和权值W1,...,Ws，由一步预测p(Xk|Yk-1)的概率分布得到可穿戴设备用户状态预测的均值可穿戴设备用户状态预测的方差
(6)由归一化系数P(Yk|Yk-1)的概率分布得到可穿戴设备用户观测预测的均值可穿戴设备用户观测预测的方差
(7)由条件密度P(Xk|Yk)的概率分布得到:可穿戴设备用户状态(后验)均值方差得到了可穿戴设备的最优位置估计；
(8)将子滤波器状态x＝[X,Y,V,θ]和子系统协方差矩阵Pk通过主滤波器全局融合各子系统获得的状态估计信息，获得在Wifi，PDR观测预测值实现全局可穿戴用户的位置估计
12.如权利要求1所述的可穿戴式定位方法，其特征在于，步骤S3中的GPS/wifi/PDR粒子滤波融合算法为：
(3.1)分别由GPS、wifi确定当前可穿戴用户位置信息(Xgps,Ygps)和(Xwifi,Ywifi)；
(3.2)由公式将(3.1)中所得位置信息融合得到用户位置估计，系数a，b由多次统计分析得到；
(3.3)初始化粒子结构Xt＝[xt,yt,wt,θt]T，xt，yt表示用户二维坐标；wt，θt分别为位置权值与航向。每个粒子表示用户的一个可能的运动状态信息；
(3.4)设定粒子传播模型为 为第i个粒子的航向信息；为第i个粒子的权重值。粒子权重更新公式为 为第i个粒子的位置坐标；(xfuzzy,yfuzzy)表示用户位置坐标；c为补偿常数；
(3.5)用户位置计算公式为Lt为t时刻的步长；nx，ny，nθ为相互独立的高斯白噪声。最优位置估计为
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