CN112415557B - 一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法，属于室内外无缝导航定位及位置服务技术领域。它在传统的伪卫星融合定位基础上，借助云平台的计算能力，采用室内三维空间信息和多传感器定位信息约束，针对廊道和空旷区域分别采用位置搜索和位置推算方法，解决了传统伪卫星搜索方法存在局部最优和场景适用性差的问题，在此基础上，设计WIFI、蓝牙和惯性导航辅助的格网点异常判别和惯性导航方位的合理性判别，解决惯性导航方位的实时校准和室内融合定位可靠性评估问题，最终基于伪卫星实现多源融合定位，实现行人精确位置感知和正确性评价。

Description

一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法
技术领域
本发明涉及一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法，属于室内外无缝导航定位及位置服务技术领域。
背景技术
人类的绝大多数活动位于室内环境中，随着人类对自动泊车、应急救援等室内智能化位置服务的需求的提升，如何快速精确获得行人的位置信息从而满足行人导航、人员管理和应急疏散等需求，是当前面临的重大困难，基于伪卫星实现室内外的无缝导航是当前解决室内外高精度定位的重要途径，然而，伪卫星室内高精度定位面临严重多径、非视距定位失效等问题，如何依托云平台的巨大运算能力，借助多传感器来实现室内高精度融合定位，对于扩展室内高精度定位的应用场景具有重要的作用。
传统的伪卫星融合定位首先基于伪卫星定位结果为基础，通过在定位域融合WIFI和蓝牙的定位结果，当处于复杂的环境条件下，由于伪卫星搜索过程没有利用其它传感器提供的辅助信息，容易导致定位结果陷入局部最优问题，且没有利用场景化的定义约束，此外，当前的云平台融合定位没有充分挖掘云平台运算能力和室内三维场景格网化的综合效能，一定程度影响了定位的最终效能，另外，如何基于多源传感器进行性能评估和辅助校准，同样是当前室内融合定位面临的重要难点。
发明内容
本发明针对传统伪卫星搜索方法存在局部最优和场景适用性差、室内融合定位可靠性评估困难以及融合定位合理化校准策略存在的问题，提出了一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法。
本发明是通过下述技术方案实现的：
一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法，包括如下步骤：
(1)将室内区域划分为出入口区域P1、廊道区域P2以及空旷场所区域P3，并将整个室内区域网格化，每个网格具有一个坐标；
(2)在出入口区域处部署蓝牙设备，在廊道区域和空旷场所区域中部署分布式伪卫星发射机、阵列伪卫星发射机以及WIFI定位设备；
(3)通过出入口处的蓝牙设备感知是否有人员进入，若有人员进入，则以出入口处的网格作为该人员的初始位置，以出入口的进入方向作为该人员的初始惯性方位角；
(4)通过WIFI定位设备对进入人员进行定位，依据WIFI指纹定位结果和置信度，匹配该人员的可能所在网格，同时，以上一历元行人的位置和惯性方位角为基础，剔除不合理的网格，然后依据伪卫星的可见性再次剔除不合理的网格，获得备选网格；
(5)对于每一个备选网格，若该网格位于空旷场所区域中，则基于阵列伪卫星载波相位和多普勒测量值，依托云平台的运算能力，采用Levenberg-Marquardt搜索方法实现人员的精确位置搜素；若该网格位于廊道区域中，则依据分布式伪卫星的测距变化量、前一时刻行人位置和惯性方位角进行位置推算；
(6)基于获得的位置信息匹配最临近的网格并以其中心坐标作为定位结果，同时依据WIFI设备所覆盖的最大测量距离，对上述定位结果的正确性进行判别，另外依据当前定位结果和前一时刻位置信息，辅助校准惯性导航方位信息。
进一步的，步骤(3)中通过出入口处的蓝牙设备感知是否有人员进入的具体方式为：
依据测量蓝牙信号强度RSSib与蓝牙信号强度阈值RSSibN信息进行匹配，若RSSib<RSSibN，则判断行人位于出入口区域，否则判断行人位于廊道或空旷场所区域。
进一步的，步骤(4)的具体方式为：
(401)依据WIFI指纹定位结果Ps和置信度δs，匹配区域获得某场景条件下的备选网格Pf：
Figure GDA0003568744310000031
其中，N为置信区间的系数，(P21，P22，…P2N)为落入廊道区域下满足指纹定位结果Ps置信区间的网格，(P31，P32，…P3N)为落入空旷场区域下满足指纹定位结果Ps置信区间的网格；
(402)以行人的上一时刻位置Ppri和惯性方位角
Figure GDA0003568744310000037
为基础，预测当前时刻行人的位置，其方法为：设定人的行进速度阈值不大于Vpri，预测当前时刻位置
Figure GDA0003568744310000032
其中，
Figure GDA0003568744310000033
为惯性方位角
Figure GDA0003568744310000034
的旋转矩阵，在备选网格Pf中，对于超越Pnow的异常值进行识别并剔除，剔除后获得备选的网格
Figure GDA0003568744310000035
(403)依据观测到的伪卫星位置，将所有的备选网格
Figure GDA0003568744310000036
分别与该伪卫星发射的天线构造可视性条件，以此为依据，判断是否与三维建筑物存在交点，将存在交点，则将该备选网格进行剔除，剔除后获得备选搜索的网格
Figure GDA0003568744310000041
进一步的，步骤(5)的具体方式为：
(501)当备选搜索的网格
Figure GDA0003568744310000042
位于空旷场所区域时，采用Levenberg-Marquardt搜索方法实现人员的精确位置搜素；具体来说，获得行人的位置Ps和速度Vs，其搜索的观测方程如下：
Figure GDA0003568744310000043
其中，
Figure GDA0003568744310000044
为伪卫星i和伪卫星j的载波相位观测量，
Figure GDA0003568744310000045
为伪卫星i和伪卫星j的载波相位测量噪声，
Figure GDA0003568744310000046
为格网点坐标伪卫星i和伪卫星j之间的几何距离，γ和
Figure GDA0003568744310000047
分别代表伪卫星载波相位的波长和伪卫星i和伪卫星j的星间模糊度参数；
基于上述观测方程，遍历所有网格的采样点，采用Levenberg-Marquardt搜索方法，搜索后选择残差最小的值作为最优的位置，获得行人的位置Ps；
(502)当备选搜索的网格
Figure GDA0003568744310000048
位于廊道区域时，依据分布式伪卫星的多普勒测量值D、前一时刻行人位置Ppri和惯性导航设备提供的方位角
Figure GDA0003568744310000049
进行行人位置Ps的推算，即
Figure GDA00035687443100000410
其中
Figure GDA00035687443100000411
为方位角
Figure GDA00035687443100000412
的旋转矩阵。
进一步的，步骤(6)的具体方式为：
(601)基于行人位置Ps寻找
Figure GDA00035687443100000413
集合中最临近的网格，并计算其中心坐标PF，依据WIFI设备所覆盖的最大测量距离Drs，对定位结果的正确性进行判别，其判别方法为：基于中心坐标PF和WIFI设备的坐标，获得两者之间的距离Dr，若Dr大于Drs，则判别PF异常；
(602)依据当前行人位置PF和前一时刻位置Ppri，辅助校准惯性导航方位角
Figure GDA0003568744310000051
其方式如下：
Figure GDA0003568744310000052
依据上式获得
Figure GDA0003568744310000053
从而用于校准方位角
Figure GDA0003568744310000054
的偏差。
本发明与现有技术相比所取得的有益效果为：
1、本发明方法充分挖掘了云平台运算能力和室内三维场景格网化的综合效能，采用室内三维空间信息和多传感器定位信息约束，将定位场景划分为廊道和空旷区域，分别采用位置搜索和位置推算方法，解决了传统伪卫星搜索方法存在局部最优和场景适用性差的问题，设计的WIFI、蓝牙和惯性导航辅助的网格异常判别和惯性导航方位的合理性判别，解决惯性导航方位的实时校准和室内融合定位可靠性评估问题。
2、本发明方法在传统的融合定位基础上，借助云平台的计算能力，采用室内三维空间信息和多传感器定位信息约束，针对廊道和空旷区域分别采用位置搜索和位置推算方法，解决了传统伪卫星搜索方法存在局部最优和场景适用性差的问题。在此基础上，设计WIFI、蓝牙和惯性导航辅助的网格异常判别和惯性导航方位的合理性判别，解决惯性导航方位的实时校准和室内融合定位可靠性评估问题，最终基于伪卫星实现多源融合定位，实现行人精确位置感知和正确性评价。
附图说明
图1为本发明实施例中云平台伪卫星室内多源融合定位方法的原理示意图。
具体实施方式
为了更好的说明本发明的目的和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法，包括以下步骤：
(1)在室内三维空间信息和云平台的运算能力支撑下，依据室内出入口、室内廊道和室内空旷场所三种场景，将室内自由活动区域按照行人的行进速度阈值作为参考，划分成出入口、廊道和空旷场所等不同场景属性的网格；
例如，在云平台的运算能力支撑下，按照人行进速度小于1m的阈值作为参考，按照室内三维自由空间活动区域和定位场景划分，将区域划分成出入口区域P1、廊道区域P2以及空旷场所区域P3；
(2)在出入口场景位置部署蓝牙设备用以判断行人是否位于出入口，同时在室内定位廊道和室内空旷场所部署分布式伪卫星发射机和阵列伪卫星发射机，用于伪卫星载波相位和多普勒观测数据的采集，另外在廊道和空旷区域部署少量的WIFI定位设备用于后续的融合定位；
(3)通过出入口处的蓝牙设备感知是否有人员进入，若有人员进入，则以出入口处的网格作为该人员的初始位置，以出入口的进入方向作为该人员的初始惯性方位角；
(4)依据WIFI指纹定位结果和置信度，匹配获得某类场景条件下的可能网格，同时以上一历元行人的位置和惯性方位角信息为基础，识别和剔除不合理的网格，从而获得备选的网格信息；然后，依据伪卫星的可见性再次剔除不合理的网格，获得备选搜索的网格；
(5)当网格落入空旷区域时，基于阵列伪卫星载波相位和多普勒测量值，依托云平台的运算能力，采用Levenberg-Marquardt搜索方法实现行人的精确位置搜素；当网格位于廊道区间，依据分布式伪卫星的测距变化量、前一时刻行人位置和惯性导航设备提供的方位角进行位置推算；
(6)基于获得的位置信息匹配最临近的网格并计算其中心坐标作为其位置，同时依据WIFI设备所覆盖的最大测量距离，对上述定位结果的正确性进行判别，另外依据当前行人位置和前一时刻位置信息，辅助校准惯性导航方位信息。
步骤(3)中，依据测量蓝牙信号强度RSSib与蓝牙信号强度阈值RSSibN信息进行匹配，判断行人位置P1是否位于出入口区域P1，其实现如下：
Figure GDA0003568744310000071
步骤(4)的具体方式为：
(401)依据WIFI指纹定位结果Ps和置信度δs，匹配区域获得某场景条件下的备选网格Pf：
Figure GDA0003568744310000072
其中，N为置信区间的系数，(P21，P2t，…P2N)为落入廊道区域下满足指纹定位结果Ps置信区间的网格，(P31，P3t，…P3N)为落入空旷场区域下满足指纹定位结果Ps置信区间的网格；
(402)以行人的上一时刻位置Ppri和惯性方位角
Figure GDA0003568744310000081
为基础，预测当前时刻行人的位置，其方法为：设定人的行进速度阈值不大于Vpri，预测当前时刻位置
Figure GDA0003568744310000082
其中，
Figure GDA0003568744310000083
为惯性方位角
Figure GDA0003568744310000084
的旋转矩阵，在备选网格Pf中，对于超越Pnow的异常值进行识别并剔除，剔除后获得备选的网格
Figure GDA0003568744310000085
(403)依据观测到的伪卫星位置，将所有的备选网格
Figure GDA0003568744310000086
分别与该伪卫星发射的天线构造可视性条件，以此为依据，判断是否与三维建筑物存在交点，将存在交点，则将该备选网格进行剔除，剔除后获得备选搜索的网格
Figure GDA0003568744310000087
步骤(5)的具体方式为：
(501)当备选搜索的网格
Figure GDA0003568744310000088
位于空旷场所区域时，采用Levenberg-Marquardt搜索方法实现人员的精确位置搜素；具体来说，获得行人的位置Ps和速度Vs，其搜索的观测方程如下：
Figure GDA0003568744310000089
其中，
Figure GDA00035687443100000810
为伪卫星i和伪卫星j的载波相位观测量，
Figure GDA00035687443100000811
为伪卫星i和伪卫星j的载波相位测量噪声，
Figure GDA00035687443100000812
为格网点坐标伪卫星i和伪卫星j之间的几何距离，γ和
Figure GDA00035687443100000813
分别代表伪卫星载波相位的波长和伪卫星i和伪卫星j的星间模糊度参数；
基于上述观测方程，遍历所有网格的采样点，采用Levenberg-Marquardt搜索方法，搜索后选择残差最小的值作为最优的位置，获得行人的位置Ps；
(502)当备选搜索的网格
Figure GDA0003568744310000091
位于廊道区域时，依据分布式伪卫星的多普勒测量值D、前一时刻行人位置Ppri和惯性导航设备提供的方位角
Figure GDA0003568744310000092
进行行人位置Ps的推算，即
Figure GDA0003568744310000093
其中
Figure GDA0003568744310000094
为方位角
Figure GDA0003568744310000095
的旋转矩阵。
步骤(6)的具体方式为：
(601)基于行人位置Ps寻找
Figure GDA0003568744310000096
集合中最临近的网格，并计算其中心坐标PF，依据WIFI设备所覆盖的最大测量距离Drs，对定位结果的正确性进行判别，其判别方法为：基于中心坐标PF和WIFI设备的坐标，获得两者之间的距离Dr，若Dr大于Drs，则判别PF异常；
(602)依据当前行人位置PF和前一时刻位置Ppri，辅助校准惯性导航方位角
Figure GDA0003568744310000097
其方式如下：
Figure GDA0003568744310000098
依据上式获得
Figure GDA0003568744310000099
从而用于校准方位角
Figure GDA00035687443100000910
的偏差。
本方法采用室内三维空间信息和多传感器定位信息约束，将定位场景划分为廊道和空旷区域，分别采用位置搜索和位置推算方法，解决了传统伪卫星搜索方法存在局部最优和场景适用性差的问题，最大限度利用云平台运算能力和室内三维场景格网的场景化描述能力，设计的WIFI、蓝牙和惯性导航辅助的网格异常判别和惯性导航方位的合理性判别，解决惯性导航方位的实时校准和室内融合定位可靠性评估问题。
本发明在传统的伪卫星融合定位基础上，借助云平台的计算能力，采用室内三维空间信息和多传感器定位信息约束，针对廊道和空旷区域分别采用位置搜索和位置推算方法，解决了传统伪卫星搜索方法存在局部最优和场景适用性差的问题。在此基础上，设计WIFI、蓝牙和惯性导航辅助的格网点异常判别和惯性导航方位的合理性判别，解决惯性导航方位的实时校准和室内融合定位可靠性评估问题，最终基于伪卫星实现多源融合定位，实现行人精确位置感知和正确性评价。
总之，本发明解决了复杂场景伪卫星定位容易局部最优和场景适用性差、云平台融合定位正确性评估和合理性判断困难的问题，设计了的基于云平台的伪卫星室内多源融合定位体系，尤其适用于复杂场景条件下室内融合定位和位置服务等领域，具有重要的工程实际应用价值。

Claims (4)

1.一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)将室内区域划分为出入口区域P1、廊道区域P2以及空旷场所区域P3，并将整个室内区域网格化，每个网格具有一个坐标；
(2)在出入口区域处部署蓝牙设备，在廊道区域和空旷场所区域中部署分布式伪卫星发射机、阵列伪卫星发射机以及WIFI定位设备；
(3)通过出入口处的蓝牙设备感知是否有人员进入，若有人员进入，则以出入口处的网格作为该人员的初始位置，以出入口的进入方向作为该人员的初始惯性方位角；
(4)通过WIFI定位设备对进入人员进行定位，依据WIFI指纹定位结果和置信度，匹配该人员的可能所在网格，同时，以上一历元行人的位置和惯性方位角为基础，剔除不合理的网格，然后依据伪卫星的可见性再次剔除不合理的格网点，获得备选网格；具体方式为：
(401)依据WIFI指纹定位结果Ps和置信度δs，匹配区域获得某场景条件下的备选网格Pf：
Figure FDA0003568744300000011
其中，N为置信区间的系数，(P21，P22，…P2N)为落入廊道区域下满足指纹定位结果Ps置信区间的网格，(P31，P32，…P3N)为落入空旷场区域下满足指纹定位结果Ps置信区间的网格；
(402)以行人的上一时刻位置Ppri和惯性方位角
Figure FDA0003568744300000012
为基础，预测当前时刻行人的位置，其方法为：设定人的行进速度阈值不大于Vpri，预测当前时刻位置
Figure FDA0003568744300000021
其中，
Figure FDA0003568744300000022
为惯性方位角
Figure FDA0003568744300000023
的旋转矩阵，在备选网格Pf中，对于超越Pnow的异常值进行识别并剔除，剔除后获得备选的网格
Figure FDA0003568744300000024
(403)依据观测到的伪卫星位置，将所有的备选网格
Figure FDA0003568744300000025
分别与该伪卫星发射的天线构造可视性条件，以此为依据，判断是否与三维建筑物存在交点，将存在交点，则将该备选网格进行剔除，剔除后获得备选搜索的网格
Figure FDA0003568744300000026
(5)对于每一个备选网格，若该网格位于空旷场所区域中，则基于阵列伪卫星载波相位和多普勒测量值，依托云平台的运算能力，采用Levenberg-Marquardt搜索方法实现人员的精确位置搜素；若该网格位于廊道区域中，则依据分布式伪卫星的测距变化量、前一时刻行人位置和惯性方位角进行位置推算；
(6)基于获得的位置信息匹配最临近的网格并以其中心坐标作为定位结果，同时依据WIFI设备所覆盖的最大测量距离，对上述定位结果的正确性进行判别，另外依据当前定位结果和前一时刻位置信息，辅助校准惯性导航方位信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法，其特征在于，步骤(3)中通过出入口处的蓝牙设备感知是否有人员进入的具体方式为：
依据测量蓝牙信号强度RSSib与蓝牙信号强度阈值RSSibN信息进行匹配，若RSSib＜RSSibN，则判断行人位于出入口区域，否则判断行人位于廊道或空旷场所区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法，其特征在于，步骤(5)的具体方式为：
(501)当备选搜索的网格
Figure FDA0003568744300000031
位于空旷场所区域时，采用Levenberg-Marquardt搜索方法实现人员的精确位置搜素；具体来说，获得行人的位置Ps和速度Vs，其搜索的观测方程如下：
Figure FDA0003568744300000032
其中，
Figure FDA0003568744300000033
为伪卫星i和伪卫星j的载波相位观测量，
Figure FDA0003568744300000034
为伪卫星i和伪卫星j的载波相位测量噪声，
Figure FDA0003568744300000035
为格网点坐标伪卫星i和伪卫星j之间的几何距离，γ和
Figure FDA0003568744300000036
分别代表伪卫星载波相位的波长和伪卫星i和伪卫星j的星间模糊度参数；
基于上述观测方程，遍历所有网格的采样点，采用Levenberg-Marquardt搜索方法，搜索后选择残差最小的值作为最优的位置，获得行人的位置Ps；
(502)当备选搜索的网格
Figure FDA0003568744300000037
位于廊道区域时，依据分布式伪卫星的多普勒测量值D、前一时刻行人位置Ppri和惯性导航设备提供的方位角
Figure FDA0003568744300000038
进行行人位置Ps的推算，即
Figure FDA0003568744300000039
其中
Figure FDA00035687443000000310
为方位角
Figure FDA00035687443000000311
的旋转矩阵。
4.根据权利要求3所述的一种基于云平台的伪卫星室内多源融合定位方法，其特征在于，步骤(6)的具体方式为：
(601)基于行人位置Ps寻找
Figure FDA00035687443000000312
集合中最临近的网格，并计算其中心坐标PF，依据WIFI设备所覆盖的最大测量距离Drs，对定位结果的正确性进行判别，其判别方法为：基于中心坐标PF和WIFI设备的坐标，获得两者之间的距离Dr，若Dr大于Drs，则判别PF异常；
(602)依据当前行人位置PF和前一时刻位置Ppri，辅助校准惯性导航方位角
Figure FDA0003568744300000041
其方式如下：
Figure FDA0003568744300000042
依据上式获得
Figure FDA0003568744300000043
从而用于校准方位角
Figure FDA0003568744300000044
的偏差。
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