CN111522034A - 基于惯性导航的定位方法、设备及装置 - Google Patents

基于惯性导航的定位方法、设备及装置 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于惯性导航的定位方法，该方法包括如下步骤：获取惯性导航系统采集的惯性测量数据；处理惯性测量数据，得到移动设备的移动状态和姿态状态；执行与移动状态和/或姿态状态对应的全球导航卫星系统开启策略。通过上述方式，本申请能够减少移动设备的电量消耗。

Description

基于惯性导航的定位方法、设备及装置
技术领域
本申请涉及定位导航技术领域，特别是涉及一种基于惯性导航的定位方法、移动设备及具有存储功能的装置。
背景技术
全球卫星导航定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)目前已基本取代了地基无线电导航、传统大地测量和天文测量导航定位技术，并推动了大地测量与导航定位领域的全新发展。目前，GNSS包括美国全球定位系统(Global PositioningSystem,GPS)、俄罗斯全球导航卫星系统、欧盟伽利略卫星导航系统和中国北斗卫星导航系统等4大GNSS系统。
以GPS为例，GPS因其全天候地提供全球性、高精度的位置信息，且操作简便的特性，已经成为移动终端的首选定位工具。
移动终端在GPS模块开启的状态下，会不断地对接收卫星发来的数据实时处理，以计算得到最新的定位信息。如果GPS模块未关闭，无论移动终端是否发生移动，GPS模块均会对数据进行大量的处理，这会增加终端耗电，不利于续航。
除此之外，在城市峡谷和室内等复杂环境中因为信号的衰减、干扰和遮挡等，GPS定位精度很差，甚至出现定位错误和无法定位的情况，而此类环境恰好是移动设备的主要使用场景。
发明内容
本申请主要解决的技术问题是提供一种基于惯性导航的定位方法、移动设备及具有存储功能的装置，能够同时达到减少移动设备电量消耗和提高定位精度的效果。
为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种基于惯性导航的定位方法。该方法包括：获取惯性导航系统采集的惯性测量数据；处理惯性测量数据，得到移动设备的移动状态和姿态状态；执行与移动状态和/或姿态状态对应的全球导航卫星系统开启策略。
为了解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种移动设备。该设备包括：处理器、全球导航卫星系统模块和惯性导航系统模块，处理器耦接全球导航卫星系统模块和惯性导航系统模块，在工作时执行指令，以配合全球导航卫星系统模块和惯性导航系统模块实现上述的基于惯性导航的定位方法。
为了解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种具有存储功能的装置。该装置存储有程序数据，程序数据能够被执行以实现上述的基于惯性导航的定位方法。
与现有技术相比，本申请的有益效果是：通过处理惯性导航系统采集的惯性测量数据，得到移动设备的移动状态和姿态状态。根据移动设备的不同移动状态或姿态状态，执行不同的全球导航卫星系统模块开启策略。通过本申请的技术方案，使得移动设备即使处于移动状态下，也能够在不有损于定位精度的前提下，减少移动设备的电量消耗。
附图说明
图1是本申请提供的基于惯性导航的定位方法第一实施例的流程示意图；
图2是本申请提供的处理惯性测量数据得到移动设备的移动状态一实施方式的流程示意图；
图3是本申请提供的处理惯性测量数据得到移动设备的姿态状态一实施方式的流程示意图；
图4是本申请提供的基于惯性导航的定位方法第二实施例的流程示意图；
图5是本申请提供的移动设备的一实施例的结构示意图；
图6是本申请提供的具有存储功能的装置的一实施例的电路示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，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，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，图1是本申请提供的基于惯性导航的定位方法第一实施例的流程示意图，本实施例包括如下步骤：
S11：获取惯性导航系统采集的惯性测量数据。
移动设备获取惯性导航系统采集的惯性测量数据，惯性测量数据用于推算移动设备的移动状态、速度、姿态及位置等信息。
其中，惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)包括惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)，惯性测量单元是用于测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。
本申请中，移动设备中安装有惯性导航系统，惯性导航系统是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统。其工作环境不仅包括空中、地面，还可以在水下。惯性导航系统属于推算导航方式，即从一已知点的位置根据连续测得的运动体姿态角和速度推算出其下一点的位置，因而可连续测出运动体的当前位置。具体地，惯性导航系统是以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、姿态和位置等信息。
惯性测量单元可以包括三轴加速度传感器、陀螺仪或磁力计等。惯性测量数据则可以包括三维加速度、陀螺仪数据或磁力计数据等。
S12：处理惯性测量数据，得到移动设备的移动状态和姿态状态。
移动设备处理惯性测量单元采集的测量数据，得到移动设备的当前移动状态和姿态状态。例如，可以根据三维加速度、陀螺仪数据或磁力计数据判断移动设备的是否移动、姿态是否有变化以及姿态变化的大小等，进而确定移动设备的移动状态和姿态状态。
请参阅图2，图2是本申请提供的处理惯性测量数据得到移动设备的移动状态一实施方式的流程示意图。本实施方式包括如下步骤：
S1201：根据三维加速度计算合加速度。
三轴加速度传感器以采样频率f实时采集移动设备的加速度，采样频率f例如是12.5Hz，或25Hz，或100Hz，或者1600Hz等，具体采样频率f以加速度传感器实际采样频率为准，在此不做限制。采样频率f越高，定位结果更准确。采样频率f越低，CPU负荷越低，占用的内存更小。
三维加速度包括沿X轴方向的加速度ax、沿Y轴方向的加速度ay和沿Z轴方向的加速度az。
一般情况下，三轴加速度传感器采集加速度时，由于人为原因、设备、技术或环境的不确定性，导致三轴加速度传感器采集的原始测量三维加速度中存在诸多噪声。因此，移动设备需要使用滤波算法对连续采集到的三维加速度进行滤波处理，得到滤波后的三维加速度。滤波算法例如是异常值剔除算法、低通滤波算法、滑动平均滤波算法、卡尔曼滤波算法等。对测量三维加速度进行滤波处理可以降低噪声影响，使数据更加精确。
得到滤波后的三维加速度后，使用下列公式对滤波后的三维加速度进行计算，得到合成加速度a。
Figure BDA0002463980020000041
S1202：使用合加速度计算移动设备的速度。
基于三轴加速度传感器的采样周期初移动设备的速度、合加速度和采样周期，可以计算出采样周期末移动设备的速度。若在一个采样周期内合加速度和速度均为0，则说明在该采样周期内移动设备为静止状态。
S1203：判断预设时间段内三维加速度差值和合速度差值是否均小于或等于第一阈值，以及判断预设时间段内速度是否为0。
其中，三维加速度差值是比较预设时间段内三维加速度的最大值与最小值得到的。合加速度差值是比较预设时间段内合加速度的最大值与最小值得到的。预设时间段例如是2s，或者3s等，在此不做限制。
以用户携带移动终端步行为例，人步行(包括走路、跑步)的迈步频率在0.5～5Hz的范围内，预设时间段可以取2s。本次预设时间段内获得有2f组三维加速度数据，2f个合加速度。分别计算本次预设时间段获得的2f组三维加速度、2f个合加速度中的最大值与最小值所得到的3个三维加速度差值和合加速度差值，并分别判断三维加速度差值和合加速度差值是否均小于或等于第一阈值。
若三维加速度差值和合加速度差值均小于或等于第一阈值，且预设时间段内移动设备的速度均为0，则执行S1204；若三维加速度差值和合加速度差值中任一者大于第一阈值，预设时间段内移动设备的速度至少一次不为0，执行S1205。
S1204：确定移动设备的移动状态为静止状态。
三维加速度差值和合加速度差值均小于或等于第一阈值，且预设时间段内移动设备的速度均为0，则说明移动设备在该预设时间段内未移动，为静止状态。
S1205：确定移动设备的移动状态为非静止状态。
三维加速度差值和合加速度差值中任一者大于第一阈值，则说明移动设备的加速度在变化，移动设备为非静止状态。对于非静止状态，可以进一步根据三维加速度、磁力计数据和陀螺仪数据计算移动设备的姿态状态。请参阅图3，图3是本申请提供的处理惯性测量数据得到移动设备的姿态状态一实施方式的流程示意图。本实施方式包括如下步骤：
S1206：对当前时刻的合加速度、磁力计数据和陀螺仪数据进行融合计算，得到当前时刻与前一时刻之间的姿态角变化量。
加速度传感器与磁力计由于容易受到外界干扰，导致由加速度和磁力计数据计算得到的姿态角短时间内的误差较大，但无累计误差；而由陀螺仪采集的测量数据精度较高且几乎不受外界因素干扰，但由于自身存在误差，因此陀螺仪数据计算得到的姿态角短时间内的误差较小，但误差会随着时间不断累积而逐渐增大。利用陀螺仪与三轴加速度传感器、磁力计的优势互补，将惯性导航系统中的不同传感器采集的测量数据使用第二预设算法进行融合计算，从而得出较为准确的姿态角。
姿态角包括偏航角、横滚角与俯仰角，根据加速度可计算出移动设备的横滚角与俯仰角，根据磁力计数据可计算出移动设备的偏航角，加速度与磁力计数据结合得到移动设备的姿态角。陀螺仪数据即角速度，对角速度进行离散化数值积分，可得到一个陀螺仪在一个采样周期的姿态变化量，基于当前采集周期的初始的姿态角，得到当前的姿态角。
本实施例中，例如可以以卡尔曼滤波算法为核心的九轴融合算法对合加速度、磁力计数据和陀螺仪数据进行融合计算。该算法获取三轴加速度传感器、磁力计以及陀螺仪采集的三维加速度、磁力计数据、陀螺仪数据，然后利用卡尔曼滤波算法进行上述数据融合，让这三种传感器优势互补，从而得出较为准确的姿态角：
计算当前时刻姿态角预测值：
Figure BDA0002463980020000061
其中，k表示当前时刻，取值为大于0的自然数，k-1标识k时刻的上一时刻，
Figure BDA0002463980020000062
为k时刻根据陀螺仪数据计算的姿态角作为滤波器的预测值，
Figure BDA0002463980020000063
为k-1时刻卡尔曼滤波器输出的姿态角估计值，ΔTk-1为k-1时刻与k时刻的间隔时间，wk-1为k-1时刻的角速度，ΔTk-1wk-1为k-1时刻与k时刻的间隔时间的姿态角变化量。
计算当前时刻协方差矩阵：
Figure BDA0002463980020000064
其中，
Figure BDA0002463980020000065
为k时刻与
Figure BDA0002463980020000066
对应的协方差矩阵，
Figure BDA0002463980020000067
为k-1时刻与
Figure BDA0002463980020000068
对应的协方差矩阵，Qk-1为k-1时刻的系统动态噪声协方差矩阵。
计算卡尔曼增益系数：
Figure BDA0002463980020000069
其中，Kk为k时刻滤波器增益系数，Rk为k时刻的测量噪声协方差矩阵。
计算当前时刻姿态角估计值：
Figure BDA00024639800200000610
其中，
Figure BDA00024639800200000611
为卡尔曼滤波器输出的k时刻姿态角最优估计值，yk为k时刻根据磁力计数据和加速度计算出的姿态角。
更新当前时刻协方差矩阵：
Figure BDA00024639800200000612
其中，
Figure BDA0002463980020000071
为k时刻与
Figure BDA0002463980020000072
对应的协方差矩阵，I为单位矩阵，(·)T为矩阵的转置。
使用k时刻姿态角最优估计值减去k-1时刻卡尔曼滤波器输出的姿态角估计值，即得到当前时刻与前一时刻之间的姿态角变化量。
S1207：判断姿态角变化量是否大于第二阈值。
当姿态角变化量大于第二阈值时，说明惯性导航系统在一个采样周期内姿态角发生了较大幅度的改变，即移动设备的移动方向发生了较大改变，此时执行S1208。当姿态角变化量大于第二阈值时，姿态大幅改变事件计数加0。
S1208：姿态大幅改变事件计数加1。
本实施例中，姿态大幅改变事件仅是指姿态角变化量大于第二阈值这一事件。例如横滚角变化量、俯仰角变化量和偏航角变化量中任一者大于5度、10度、20度或30度等，第二阈值可根据实际情况进行设置，本申请对此不作限制。
S1209：统计预设时间段内姿态大幅改变事件的计数之和，得到姿态大幅改变事件数值，并比较姿态大幅改变事件数值与0和第三阈值的大小。
统计预设时间段内累加的姿态大幅改变事件，得到姿态大幅改变事件数值。
姿态大幅改变事件数值越小，说明移动设备的移动方向越稳定；姿态大幅改变事件数值越大，说明移动设备的移动方向变化越多。
若姿态大幅改变事件数值等于0，则执行S1210；若姿态大幅改变事件数值大于0且小于等于第三阈值，则执行S1211；若移姿态大幅改变事件数值大于第三阈值，则执行S1212。
其中，第三阈值可根据预设实际段的长度、惯性导航系统的采样频率确定，本申请对此不做限制。第三阈值例如是10、20、30或50等。
S1210：确定移动设备的姿态状态为移动方向不变状态。
姿态大幅改变事件数值等于0，说明在该预设时间段内移动设备的移动方向和姿态状态没有发生变化。例如，此时移动设备位于直线行驶的交通工具上。
S1211：确定移动设备的姿态状态为拐弯状态。
姿态大幅改变事件数值大于0且小于等于第三阈值，说明姿态角处在低频率大幅度的变化状态，例如在交通工具上且交通工具拐弯的状态，则确定移动设备的姿态状态为拐弯状态。
S1212：确定移动设备的姿态状态为方向摆动状态。
移姿态大幅改变事件数值大于第三阈值，说明姿态角处在高频率大幅度的变化状态，例如用户持移动设备摆臂行走的状态，则确定移动设备的姿态状态为摆动状态。
S13：执行与移动状态和/或姿态状态对应的全球导航卫星系统开启策略。
具体地，移动设备得到自身的移动状态和姿态状态后，根据移动状态执行和/或姿态状态对应的全球导航卫星系统(Inertial Navigation System,GNSS)模块开启策略。
不同的全球导航卫星系统模块开启策略是指全球导航卫星系统模块开启频率不同。
若移动设备处于移动方向不变状态，则以第一开启频率开启全球导航卫星系统。第一开启频率例如是4秒开启一次、2秒开启一次、1秒开启一次或者1秒开启两次等，具体可根据移动设备的全球导航卫星系统的定位数据更新频率确定。可以理解的是，第一开启频率小于全球导航卫星系统在持续开启状态时采集全球导航卫星系统定位数据的频率。
若移动设备处于拐弯状态，则以第二开启频率开启全球导航卫星系统。其中，第一开启频率小于第二开启频率。
若移动设备处于摆动状态，则持续开启全球导航卫星系统模块并保持开启状态。移动设备的移动方向变化频率较快，则需要开启并保持全球导航卫星系统的开启状态，以保障移动设备运动方向发生较大改变时定位数据的准确性。此种状态下，全球导航卫星系统以其自身的更新频率采集全球导航卫星系统定位数据。
若移动设备的移动状态为静止状态，利用全球导航卫星系统获取第四数量的全球导航卫星系统定位数据后，关闭全球导航卫星系统模块。
可以理解的是，在执行全球导航卫星系统开启策略时，开启全球导航卫星系统模块后，采集到目标数量组的全球导航卫星系统定位数据即关闭全球导航卫星系统。直到该全球导航卫星系统开启频率的下一个周期再开启全球导航卫星系统，以此类推。
在关闭全球导航卫星系统期间，利用惯性导航系统进行定位导航，以及跟踪移动设备的移动状态。
本实施例中，通过计算惯性测量单元在预设时间段内采集的加速度、磁力计数据和陀螺仪数据，从而得到移动设备在预设时间段内的姿态角。根据姿态角的变化情况确定移动设备在非静止状态下的三种移动状态，并执行与之对应的不同频率的全球导航卫星系统开启策略，使得移动设备在非静止状态且运动方向没有变化或者变化较小的情况下也能达到省电的目的。同时，非静止状态下保持一定的全球导航卫星系统开启频率，能够保证移动设备的全球导航卫星系统在没有保持一直开启的状态下不损失定位精度。
在根据移动设备的移动状态或姿态状态执行不同的全球导航卫星系统开启策略后，为减少全球导航卫星定位数据漂移以及惯性导航系统累计误差对移动设备定位的影响，在每次获取全球导航卫星定位数据时，对其与由惯性导航系统计算获得的惯性导航定位数据的偏差进行预判后进行修正。请参阅图4，图4是本申请提供的基于惯性导航的定位方法第二实施例的流程示意图，本实施例基于惯性导航的定位方法第一实施例的基础上，使用全球导航卫星定位数据对惯性导航定位数据进行修正。本实施例与第一实施例相同的内容在此不再赘述。本实施例包括如下步骤：
S401：获取惯性导航系统采集的惯性测量数据。
S402：处理惯性测量数据，得到移动设备的移动状态和姿态状态。
其中，移动状态包括静止状态和非静止状态，姿态状态包括移动方向不变状态、拐弯状态和摆动状态。
S403：执行与移动状态和/或姿态状态对应的全球导航卫星系统开启策略。
若移动设备处于移动方向不变状态，则以第一开启频率开启全球导航卫星系统，并执行S404。
若移动设备处于拐弯状态，则以第二开启频率开启全球导航卫星系统，并执行S404。
若移动设备处于摆动状态，则持续开启全球导航卫星系统模块并保持开启状态，并执行S404。
若移动设备的移动状态为静止状态，利用全球导航卫星系统获取第四数量的全球导航卫星系统定位数据后，关闭全球导航卫星系统模块，并执行S409。
S404：若移动设备处于非静止状态，计算全球导航卫星系统采集的全球导航卫星定位数据与惯性导航定位数据的差值，得到定位差值。
其中，惯性导航定位数据是惯性导航系统对惯性测量数据进行计算得到的。惯性导航定位数据是惯性导航系统基于上一时刻输出的定位数据，对本次惯性导航采集的惯性测量数据进行计算从而推算得到的。
在执行与姿态状态对应的全球导航卫星系统开启策略期间，移动设备每获得一组全球导航卫星定位数据，均计算其与惯性导航定位数据的差值，用于计算定位差值的定位数据例如是位置数据。定位数据例如是经纬度数据。
S405：比较定位差值是否大于第四阈值。
此步骤用于判断全球导航卫星定位数据与惯性导航定位数据的偏差是否在允许接受的范围内。若定位差值小于或等于第四阈值，则执行S406；若定位差值大于第四阈值，则执行S407。
S406：采用第一数量的全球导航卫星定位数据修正惯性导航定位数据，得到修正定位数据。
定位差值大于第四阈值时，全球导航卫星定位数据与惯性导航定位数据的偏差超过了可接受范围，则需要修正惯性导航定位数据。
惯性导航定位数据在短时间误差较小但存在累计误差，而全球导航卫星定位数据无累计误差但易受外界环境干扰使得数据产生漂移。偏差超过了可接受范围，可能是全球导航卫星定位数据漂移产生的，也有可能是惯性导航定位数据的累计误差导致的，或者两种原因皆有。此时可利用惯性导航定位数据与全球导航卫星定位数据优势互补，去除全球导航卫星定数据漂移的影响，同时对惯性导航定位数据进行修正使其更加精确。
具体地，获取连续采集且有效的第一数量的全球导航卫星定位数据。第一数量例如是5，或者6等。剔除第一数量的全球导航卫星定位数据中的突变数据，得到第三数量的全球导航卫星定位数据。剔除突变数据的方法例如是双边滤波法。拟合第三数量的全球导航卫星定位数据，得到拟合全球导航卫星定位数据。使用拟合全球导航卫星定位数据修正惯性导航定位数据，得到修正定位数据。拟合全球导航卫星定位数据包括全球导航卫星速度和全球导航卫星位移，惯性导航定位数据包括惯性导航速度和惯性导航位移，修正定位数据包括修正速度和修正位移。
对惯性导航定位数据的修正是通过两级串联的“积分-卡尔曼滤波”实现的。具体而言，将前一时刻的全球导航卫星速度作为初始速度，使用当前时刻的加速度对全球导航卫星速度进行积分，得到当前时刻的观测速度。需要说明的是，用于对全球导航卫星速度进行积分的加速度是经过分解，取出重力影响得到的相对于地面的加速度。将当前时刻的惯性导航速度作为预测值，当前时刻的观测速度作为观测值输入卡尔曼滤波器，卡尔马滤波器输出的融合速度作为修正速度。修正速度的计算过程与S1206中计算姿态角的过程类似，具体参阅S1206，在此不再赘述。不同的是，为缓解静止或匀速直线运动时，速度的漂移，将合加速度以乘数因子的形式去修正滤波器增益系数K。
进一步地，将前一时刻的全球导航卫星位移作为初始位移，使用修正速度对全球导航卫星位移进行积分，得到当前时刻的观测位移。将当前时刻的惯性导航位移作为预测值，当前时刻的观测速度作为观测值输入卡尔曼滤波器，得到修正位移。修正位移的计算过程与S1206中计算姿态角的过程类似，具体参阅S1206，在此不再赘述。不同的是，为缓解静止时，位移的漂移，将修正速度以乘数因子的形式去修正滤波器增益系数K。
基于前一时刻移动设备的位置，将修正位移进行经纬度转换，得到当前时刻移动设备的修正位置。
S407：采用第二数量的全球导航卫星定位数据修正惯性导航定位数据，得到修正定位数据。
第一差值不大于第一阈值时，全球导航卫星系统定位数据与惯性导航系统定位数据的偏差在可接受范围内，则采用第二数量的全球导航卫星定位数据修正惯性导航定位数据。
需要说明的是，第一预设数量大于第二预设数量。第二预设数量可以是1组，也可以是2组等。以第二预设数量为1为例，可直接采用本次采集的全球导航卫星定位数据(即用于计算与惯性导航定位数据差值的全球导航卫星定位数据)修正惯性导航定位数据。
对惯性导航定位数据的修正与S406类似，在此不再赘述。
S408：使用修正定位数据作为当前定位数据。
由惯性导航系统输出的修正定位数据作为当前定位数据。
S409：若移动设备为静止状态，处理第四数量的全球导航卫星系统定位数据，得到更新定位数据。
剔除第四数量的全球导航卫星定位数据中的突变数据，得到第五数量的全球导航卫星定位数据。计算第五数量的全球导航卫星定位数据的平均值，得到更新定位数据。
去除异常数据或突变数据可以减小全球导航卫星系统定位数据漂移的影响，使定位数据更加精确。
其中，第四数量例如是3、4或5等，本申请对此不做限制。需要说明的是，第四数量的全球导航卫星系统定位数据是移动设备刚进入静止状态时全球导航卫星系统连续采集的第四数量的有效数据。
以GPS定位数据为例，数据中用于表示定位质量指示的参数为0时，则判断该组数据是定位无效数据；用于表示定位质量指示的参数为1时，则判断该组数据是定位有效数据。
S410：使用更新定位数据作为当前定位数据。
使用更新定位数据更新惯性导航系统中的定位数据，作为当前位置的定位数据。
在一些实施方式中，为避免惯性导航系统在静止状态期间由于噪声对积分造成的累计误差，从而导致的定位数据不准确，当前定位数据采用刚进入静止状态时的定位数据，即上述更新定位数据，且保持不变，直至退出静止状态为止。
本实施例通过计算惯性测量单元在预设时间段内采集的三维加速度、磁力计数据和陀螺仪数据，从而得到移动设备在预设时间段内的姿态角变化量。根据姿态角变化量确定移动设备在非静止状态下的三种移动状态，并执行与之对应的不同频率的全球导航卫星系统开启策略，使得移动设备在非静止状态且运动方向没有变化或者变化较小的情况下也能达到省电的目的。在确定移动设备处于非静止状态并执行相应的全球导航卫星系统开启策略后，每获得一组全球导航卫星定位数据，与惯性导航定位数据进行差值计算。判断定位差值是否在可接受范围内，并采取不同的惯性导航系统定位数据修正方式，既能减小全球导航卫星系统定位数据漂移的影响，又能减小INS累积误差的影响，能够提高定位精确度。当移动设备处于静止状态时，连续采集第四数量的全球导航卫星定位数据，并将去除突变数据后的全球导航卫星定位数据的平均值作为当前定位数据，使得移动设备静止时输出的定位数据更加精确。此外，完成全球导航卫星系统定位数据的采集和惯性导航系统定位数据的更新后，关闭全球导航卫星系统，避免全球导航卫星系统开启导致的电量消耗，能够节省移动设备的电量。
请参阅图5，图5是本申请提供的移动设备的一实施例的结构示意图。本申请移动设备500实施例包括：处理器501、全球导航卫星系统502和惯性导航系统503。处理器501耦接全球导航卫星系统502和惯性导航系统503。全球导航卫星系统502用于采集全球导航卫星系统定位数据。惯性导航系统503具有硬件惯性测量单元，惯性测量单元用于采集惯性测量数据，惯性导航系统503根据测量数据计算移动设备500的移动状态及输出惯性导航系统定位数据。处理器501用于根据移动设备500的移动状态执行与之对应的全球导航卫星系统502开启策略。
处理器501、全球导航卫星系统502和惯性导航系统503相互配合能够实现如上述申请基于惯性导航的定位方法第一实施例至第二实施例所涉及的步骤，具体参照本申请基于惯性导航的定位方法第一实施例至第二实施例，在此不再赘述。
请参阅图6，图6是本申请提供的具有存储功能的装置的一实施例的电路示意图。本申请具有存储功能的装置实施例中的装置存储有程序数据，程序数据被执行时能够实现如上述申请基于惯性导航的定位方法第一实施例至第二实施例所涉及的步骤，具体参照本申请基于惯性导航的定位方法第一实施例至第二实施例，在此不再赘述。
本申请基于惯性导航的定位方法第一实施例至第二实施例所涉及的方法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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个具有存储功能的装置60中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的具有存储功能的装置60包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或包括存储介质的电脑等其他装置。
以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (13)

1.一种基于惯性导航的定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取惯性导航系统采集的惯性测量数据；
处理所述惯性测量数据，得到移动设备的移动状态和姿态状态；
执行与所述移动状态和/或姿态状态对应的全球导航卫星系统开启策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述惯性测量数据包括三维加速度；所述处理所述惯性测量数据，得到移动设备的移动状态包括：
根据所述三维加速度计算合加速度；
使用所述合加速度计算所述移动设备的速度；
比较预设时间段内所述三维加速度的最大值与最小值获得三维加速度差值、所述合加速度的最大值与最小值获得合加速度差值；
判断所述预设时间段内所述三维加速度差值和所述合速度差值是否均小于或等于第一阈值，以及判断所述预设时间段内所述速度是否为0；
若所述三维加速度差值和所述合加速度差值中任一者大于第一阈值，则确定所述移动设备的移动状态为非静止状态；
若所述三维加速度差值和所述合加速度差值均小于或等于所述第一阈值，且所述预设时间段内所述速度均为0，则确定所述移动设备的移动状态为静止状态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述惯性测量数据包括磁力计数据和陀螺仪数据；所述处理所述惯性测量数据，得到移动设备的姿态状态包括：
对当前时刻的三维加速度、磁力计数据和陀螺仪数据进行融合计算，得到当前时刻与前一时刻之间的姿态角变化量；
比较所述姿态角变化量与第二阈值的大小；
若所述姿态角变化量大于所述第二阈值，则姿态大幅改变事件计数加1；
统计所述预设时间段内所述姿态大幅改变事件的计数之和，得到姿态大幅改变事件数值；
根据所述移动状态和所述姿态大幅改变事件数值，确定所述移动设备的姿态状态。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述非静止状态和所述姿态角大幅改变事件数值，确定所述移动设备的姿态状态包括：
若所述移动状态为非静止状态，且所述姿态大幅改变事件数值等于0，则确定所述移动设备的姿态状态为移动方向不变状态；
若所述移动状态为非静止状态，且所述姿态大幅改变事件数值大于0且小于等于第三阈值，则确定所述移动设备的姿态状态为拐弯状态；
若所述移动状态为非静止状态，且所述姿态大幅改变事件数值大于所述第三阈值，则确定所述移动设备的姿态状态为方向摆动状态。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述执行与所述姿态状态对应的全球导航卫星系统开启策略包括：
若所述移动设备处于所述移动方向不变状态，则以第一开启频率开启所述全球导航卫星系统；
若所述移动设备处于所述拐弯状态，则以第二开启频率开启所述全球导航卫星系统；
若所述移动设备处于所述摆动状态，则持续开启所述全球导航卫星系统模块并保持开启状态；
其中，所述第一开启频率小于所述第二开启频率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述执行与所述姿态状态对应的全球导航卫星系统开启策略之后，包括：
计算所述全球导航卫星系统采集的全球导航卫星定位数据与惯性导航定位数据的差值，得到定位差值；其中，所述惯性导航定位数据是惯性导航系统对所述惯性测量数据进行计算得到的；
比较所述定位差值是否大于第四阈值；
若所述定位差值小于或等于所述第四阈值，采用第一数量的全球导航卫星定位数据修正所述惯性导航定位数据，得到修正定位数据；
若所述定位差值大于所述第四阈值，采用第二数量的全球导航卫星定位数据修正所述惯性导航定位数据，得到修正定位数据；其中，所述第二数量大于所述第一数量；
使用所述修正定位数据作为当前定位数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用第一数量/第二数量的全球导航卫星定位数据修正所述惯性导航定位数据，得到修正定位数据包括：
剔除所述第一数量/第二数量的全球导航卫星定位数据中的突变数据，得到第三数量的全球导航卫星定位数据；
拟合所述第三数量的全球导航卫星定位数据，得到拟合全球导航卫星定位数据；
使用所述拟合全球导航卫星定位数据修正所述惯性导航定位数据，得到所述修正定位数据。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述拟合全球导航卫星定位数据包括全球导航卫星速度和全球导航卫星位移，所述惯性导航定位数据包括惯性导航速度和惯性导航位移，所述修正定位数据包括修正速度和修正位移；所述使用所述拟合全球导航卫星定位数据修正所述惯性导航定位数据，得到所述修正定位数据包括：
将前一时刻的全球导航卫星速度作为初始速度，使用当前时刻的加速度对所述全球导航卫星速度进行积分，得到当前时刻的观测速度；
将当前时刻的惯性导航速度作为预测值，所述当前时刻的观测速度作为观测值输入卡尔曼滤波器，得到所述修正速度；
将前一时刻的全球导航卫星位移作为初始位移，使用所述修正速度对所述全球导航卫星位移进行积分，得到当前时刻的观测位移；
将当前时刻的惯性导航位移作为预测值，所述当前时刻的观测速度作为观测值输入卡尔曼滤波器，得到所述修正位移。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述执行与所述移动状态对应的全球导航卫星系统开启策略包括：
响应于所述移动设备的移动状态为静止状态，利用全球导航卫星系统获取第四数量的全球导航卫星系统定位数据；
关闭全球导航卫星系统模块。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述利用全球导航卫星系统获取第四数量的全球导航卫星系统定位数据之后，还包括：
处理所述第四数量的全球导航卫星系统定位数据，得到更新定位数据；
使用所述更新定位数据作为当前定位数据。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述处理所述第四数量的全球导航卫星系统定位数据，得到更新定位数据包括：
剔除所述第四数量的全球导航卫星定位数据中的突变数据，得到第五数量的全球导航卫星定位数据；
计算第五数量的全球导航卫星定位数据的平均值，得到更新定位数据。
12.一种移动设备，其特征在于，所述移动设备包括处理器、全球导航卫星系统模块和惯性导航系统模块，所述处理器耦接所述全球导航卫星系统模块和所述惯性导航系统模块，在工作时执行指令，以配合所述全球导航卫星系统模块和惯性导航系统模块实现权利要求1-11任一项所述的基于惯性导航的定位方法。
13.一种具有存储功能的装置，存储有程序数据，所述程序数据能够被执行以实现根据权利要求1-11任一项所述的基于惯性导航的定位方法。
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