CN112556699A - 导航定位方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

导航定位方法、装置、电子设备及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及车辆导航技术领域，公开了一种导航定位方法、装置、电子设备及可读存储介质，导航定位方法包括：实时采集目标的监测定位，将目标的导航定位设为所采集的监测定位；若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态；若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位。本申请提供的导航定位方法可以使得在地图导航过程中，导航定位在目标处于静止状态时保持不变，避免出现无规律漂移的情况，有效提高导航定位的准确性。

Description

导航定位方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
本申请涉及车辆导航技术领域，具体而言，本申请涉及一种导航定位方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
在地图服务中，通常需要确定目标（用户或车辆）的导航定位，根据导航定位更新导航路线。
目前，通常是直接将实时采集的监测定位作为导航过程中的导航定位，例如监测定位可以是GPS（Global Positioning System，全球定位系统）定位点信息，当目标在导航过程中为静止状态时，例如经过红绿灯停下的情况，有可能出现GPS无规律漂移，导致得到的导航定位的准确性较低。
发明内容
本申请的目的旨在至少能更准确的检测路况，特提出以下技术方案：
第一方面，提供了一种导航定位方法，包括：
实时采集目标的监测定位，将目标的导航定位设为所采集的监测定位；
若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态；
若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；
将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位。
在第一方面的可选实施例中，若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态之前，还包括：
确定目标的移动速度；
若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态，包括：
若目标的移动速度小于或等于预设速度，则执行若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，监测目标的状态。
在第一方面的可选实施例中，若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位，包括：
若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第二预设阈值，且监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；其中，第二预设阈值小于第一预设阈值。
在第一方面的可选实施例中，目标处于步行导航过程中；监测目标的状态，包括：
基于计步器获取目标在单位时间内的移动步数；
若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位之前，还包括：
若持续第一预设个数的单位时间内，目标在每一单位时间内的移动步数均小于预设步数，则判定目标处于静止状态。
在第一方面的可选实施例中，监测目标的状态，包括：
采集预设帧数的环境图像；
对所采集的环境图像进行运动补偿，基于运动补偿的结果确定目标的状态。
在第一方面的可选实施例中，还包括：
若监测到目标处于运动状态，则将导航定位更新为实时获取的监测定位。
在第一方面的可选实施例中，若监测到目标处于运动状态，则将导航定位更新为实时获取的监测定位之前，还包括：
若连续采集到更新的第二预设个数的监测定位，且监测定位的监测精度符合预设条件，则判定目标处于运动状态。
在第一方面的可选实施例中，还包括：
若实时获取的监测定位与第一监测定位之间的距离大于或等于第三预设阈值，则将导航定位更新为实时获取的监测定位。
在第一方面的可选实施例中，实时采集监测定位，包括：
实时采集初始监测定位；
对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到监测定位。
在第一方面的可选实施例中，初始监测定位包括初始经度信息和初始纬度信息；
对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到监测定位，包括：
分别对初始经度信息和初始纬度信息进行滤波，得到平滑后的经度信息和纬度信息；
组合经度信息和纬度信息得到监测定位。
第二方面，提供了一种导航定位装置，包括：
采集模块，用于实时采集目标的监测定位，将目标的导航定位设为所采集的监测定位；
监测模块，用于若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态；
获取模块，用于若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；
设置模块，用于将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位。
在第二方面的可选实施例中，还包括速度确定模块，用于：
确定目标的移动速度；
监测模块在若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态时，具体用于：
若目标的移动速度小于或等于预设速度，则执行若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，监测目标的状态。
在第二方面的可选实施例中，获取模块在若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位时，具体用于：
若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第二预设阈值，且监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；其中，第二预设阈值小于第一预设阈值。
在第二方面的可选实施例中，目标处于步行导航过程中；监测模块在监测目标的状态时，具体用于：
基于计步器获取目标在单位时间内的移动步数；
导航定位装置还包括第一判定模块，用于：
若持续第一预设个数的单位时间内，目标在每一单位时间内的移动步数均小于预设步数，则判定目标处于静止状态。
在第二方面的可选实施例中，监测模块在监测目标的状态时，具体用于：
采集预设帧数的环境图像；
对所采集的环境图像进行运动补偿，基于运动补偿的结果确定目标的状态。
在第二方面的可选实施例中，还包括第一更新模块，用于：
若监测到目标处于运动状态，则将导航定位更新为实时获取的监测定位。
在第二方面的可选实施例中，还包括第二判定模块，用于：
若连续采集到更新的第二预设个数的监测定位，且监测定位的监测精度符合预设条件，则判定目标处于运动状态。
在第二方面的可选实施例中，还包括第二更新模块，用于：
若实时获取的监测定位与第一监测定位之间的距离大于或等于第三预设阈值，则将导航定位更新为实时获取的监测定位。
在第二方面的可选实施例中，采集模块在实时采集监测定位时，具体用于：
实时采集初始监测定位；
对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到监测定位。
在第二方面的可选实施例中，初始监测定位包括初始经度信息和初始纬度信息；
采集模块在对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到监测定位时，具体用于：
分别对初始经度信息和初始纬度信息进行滤波，得到平滑后的经度信息和纬度信息；
组合经度信息和纬度信息得到监测定位。
第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现本申请第一方面所示的导航定位方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请第一方面所示的导航定位方法。
本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
在导航过程中，当监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位，并将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位，可以使得导航定位在目标处于静止状态时保持不变，避免出现无规律漂移的情况，有效提高导航定位的准确性。
进一步的，对原始监测定位的经度和纬度两个维度的量分别进行滤波，最后再组合成新的监测定位，使监测定位过度平滑，也可以滤掉毛刺数据，可以进一步提高导航定位的准确率。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为现有技术中容易出现导航定位偏移的导航页面示意图；
图2为本申请实施例提供的一种导航定位方法的应用环境图；
图3为本申请实施例提供的一种导航定位方法的流程示意图；
图4为本申请一个示例中提供的导航页面中的诱导点的示意图；
图5为本申请一个示例中判断目标处于运动状态的导航页面示意图；
图6为本申请一个示例中判断目标处于运动状态的导航页面示意图；
图7为本申请提供的一个示例中导航定位方法的流程示意图；
图8为本申请提供的一个示例中导航定位方法的流程示意图；
图9为本申请实施例提供的一种导航定位装置的结构示意图；
图10为本申请实施例提供的一种导航定位的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
自动驾驶技术通常包括高精地图、环境感知、行为决策、路径规划、运动控制等技术，自定驾驶技术有着广泛的应用前景。
随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。
在地图服务中，根据用户确定的目标地点地址，通过向服务器请求路线，获得当前位置方向。并利用移动客户端的GPS和磁力计等传感器获得当前在标准地图中的位置和朝向，再通过其它展示模块，直观的回馈给用户当前的地理位置。
在用户在导航过程中停止时，例如，用户为步行导航，系统原生GPS会出现漂移错点的情况，即使进行GPS与IMU（惯性测量单元）融合的情况下，也会因为步行场景过于复杂（如楼宇间，高架旁，移动速度过底），在导航过程中会出现位置飘移，用户朝向误差过大等情况。
其中，惯性测量单元通常指由3个加速度计和3个陀螺仪组成的组合单元，加速度计和陀螺仪安装在互相垂直的测量轴上。低精度的IMU可以通过其他方式修正，GPS用于修正位置的长期漂移，气压计用于修正高度，磁力计用于修正姿态。
如图1所示，当用户步行到人行道时，用户处于静止状态，则用户的导航定位理论应当处于静止，但由于导航定位是基于实时采集的监测定位确定的，即基于GPS确定的，此时GPS可能出现无规律漂移，如图1中从A点漂移至A’点，导致导航定位不准确。
客户端根据以上原始的位置和朝向计算出的位姿将导航路线映射到地面图像中，但是上述方法计算的位姿可能存在偏移，以上情况均会导致导航路线在映射到地面图像中发生一定角度的偏移。
本申请提供的导航定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
本申请提供的导航定位方法，可以应用于如图2所示的应用环境中。具体的，用户在步行导航过程中，随身携带有终端201，终端201接收全球卫星系统202提供的GPS定位作为监测定位，并将监测定位发送至服务器，服务器203将用户的导航定位设为监测定位，并更新导航路线；若服务器203确定出用户与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，且监测到目标处于静止状态，则获取终端202发送的当前时刻的第一监测定位；服务器203将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为所述第一监测定位，并保持对应的导航路线。
本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”可以是手机、平板电脑、PDA（Personal Digital Assistant，个人数字助理）、MID（Mobile Internet Device，移动互联网设备）等；“服务器”可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
可以理解的是，图2表示的是一个示例中的应用场景，并不对本申请的导航定位方法的应用场景进行限定，上述场景中，是服务器进行导航定位，在其他应用场景中，也可以是终端进行导航定位。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，如图3所示，提供了一种导航定位方法，以该方法应用于图2中的服务器为例进行说明，可以包括以下步骤：
步骤S301，实时采集目标的监测定位，将目标的导航定位设为所采集的监测定位。
其中，在导航过程中用户和终端的位置保持一致，目标可以是指用户，也可以指终端，例如，终端可以是手机，用户通过随身携带的手机进行导航。
其中，监测定位可以通过GPS确定；导航定位是在导航过程中可以在终端显示目标的当前位置。
具体的，服务器将通过GPS确定的监测定位直接设置为导航过程中实时的导航定位。
具体的，可以是终端接收全球定位系统发送的GPS定位，即接受到监测定位，并将监测定位作为导航定位发送至服务器，即发送至导航系统，服务器根据导航定位和终端发送的目的地，生成导航路线，并将导航路线返回至终端。
步骤S302，若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态。
其中，诱导点是指在导航路线中的关键位置，例如有方向变化的转向点，如前方路口右转的那个路口的位置，用于引导用户沿着导航路线前行，如图4所示，图4中的400为导航路线，400中的A点和B点均为导航路线中的诱导点。
具体的，终端可以实时监测用户的监测定位与下一个诱导点之间的距离，若距离小于或等于第一预设阈值，例如，小于40米，则可以开启监测目标状态。
步骤S303，若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位。
具体的，可以通过运动补偿的方式判断目标是否处于静止状态；在步行导航的过程中，还可以通过终端的计步器来判断目标是否处于静止状态，具体的判断目标是否处于静止状态的过程将在下文进行详细阐述。
在本实施方式中，当前时刻的第一监测定位，可以是判定目标处于静止状态时，目标的当前的监测定位。
在其他方式中，第一监测定位也可以是在监测到目标处于静止状态时的最新获取到的监测定位。
步骤S304，将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位。
具体的，若判断目标持续处于静止状态，则在目标处于静止状态的时间段内，不再用实时获取的监测定位来更新导航定位，而是直接将第一监测定位锁住，保持设为导航定位，也就是说，在目标处于静止状态的时间段内，导航定位保持不变，一直为第一监测定位。
上述实施例中，在导航过程中，当监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位，并将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位，可以使得导航定位在目标处于静止状态时保持不变，避免出现无规律漂移的情况，有效提高导航定位的准确性。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，步骤S302的若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态之前，还可以包括：
确定目标的移动速度。
具体的，目标的移动速度可以根据监测定位来确定，根据监测定位确定目标在单位时间内的移动距离，即可得到目标的移动速度。
步骤S302的若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态，可以包括：
若目标的移动速度小于或等于预设速度，则执行若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，监测目标的状态。
具体的，在目标的移动速度较小的情况下，较容易出现目标停止时监测定位无规律漂移的情况，因此，可以先确定目标的移动速度，在移动速度较小的情况下，再执行若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，监测目标的状态。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，步骤S303的若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位，可以包括：
若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第二预设阈值，且监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位。
其中，第二预设阈值小于第一预设阈值。
具体的，当目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值时，监测目标是否处于静止状态；当目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离进一步缩小到一定范围时，小于第二预设阈值，可以当目标静止时，获取第一监测定位。
例如，第一预设阈值可以为40米，第二预设阈值可以为30米，当目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于40米时，开始监测目标的状态；当进一步判断到目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于30米时，且目标处于静止状态，此时可以获取第一监测定位。
以下将结合附图和实施例阐述目标状态的不同确定方式，首先阐述在步行导航过程中，目标的状态的确定方式。
在一种实施方式中，目标处于步行导航过程中；步骤S302的监测目标的状态，可以包括：
基于计步器获取目标在单位时间内的移动步数。
具体的，终端上可以设置有计步器，目标在步行导航的过程中，计步器可以计算目标在单位时间内的移动步数。
若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位之前，还包括：
若持续第一预设个数的单位时间内，目标在每一单位时间内的移动步数均小于预设步数，则判定目标处于静止状态。
具体的，可以以25Hz的速率读取计步器数据，每一秒都统计一个数据，对一秒内的数据进行加合平均，取整后输出0、1、2，若统计到连续5秒，每一秒的平均步数都为0，则可以判定目标处于静止状态。
在另一种实施方式中，可以不限定为步行导航的场景，步骤S302的监测目标的状态，可以包括：
（1）采集预设帧数的环境图像；
（2）对所采集的环境图像进行运动补偿，基于运动补偿的结果确定目标的状态。
其中，运动补偿是一种描述相邻帧（相邻在这里表示在编码关系上相邻，在播放顺序上两帧未必相邻）差别的方法，具体来说是描述前面一帧的每个小块怎样移动到当前帧中的某个位置去。
具体的，可以采集多帧图像，根据相邻帧图像之间的像素的运动，判断目标的状态。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，还包括：
若监测到目标处于运动状态，则将导航定位更新为实时获取的监测定位。
在一些实施方式中，可以通过计步器或图像运动补偿的方式来确定目标是否处于运动状态，例如，计步器判断每一秒的平均步数都大于2，则目标是处于运动状态。
在一些实施方式中，还可以通过监测定位的方式判断目标是否处于运动状态，具体基于监测定位判断的方式将在下文进行详细阐述。
在具体实施过程中，若判定目标处于运动状态，则不再锁定第一监测定位，而是将实时获取的监测定位作为导航定位，也就是说，导航定位不再是固定不变，而是随着用户的监测定位的改变而改变。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，若监测到目标处于运动状态，则将导航定位更新为实时获取的监测定位之前，还包括：
若连续采集到更新的第二预设个数的监测定位，且监测定位的监测精度符合预设条件，则判定目标处于运动状态。
具体的，若目标开始移动，则监测定位会随之改变，此时需要判断监测精度是否准确，例如，预设条件可以设为监测精度大于30，若监测精度符合预设条件，则判定目标处于运动状态。
如图5所示，若连续采集到3个不同的监测定位A1、A2和A3，则判断监测精度是否大于30，若符合，则判断目标处于运动状态。
在具体实施过程中，在步行导航过程中，还可以进一步限定为：若连续采集到更新的第二预设个数的监测定位，且相邻两个检测定位之间的距离小于预设距离，监测定位的监测精度符合预设条件，则判定目标处于运动状态。
具体的，步行导航中，目标的监测定位应该是符合人行走的距离变化范围，因此，可以先判断相邻定位之间的距离是否小于预设距离，例如，判断用户在步行过程中相邻两个监测定位之间的距离是否小于2米，若大于2米，则有可能是监测定位出现错误，因为人很难在短时间走出很远的距离。
如图6所示，若连续采集到3个不同的监测定位B1、B2和B3，则先判断B1和B2之间的距离是否小于2米，且B2和B3之间的距离是否小于2米，若均符合，则进一步判断监测精度是否大于30，若符合，则判断目标处于运动状态。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，还包括：
若实时获取的监测定位与第一监测定位之间的距离大于或等于第三预设阈值，则将导航定位更新为实时获取的监测定位。
可以理解的是，在将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位的时候，即导航定位保持不变时，仍然在实时获取监测定位，只是这个时间段内并未将导航定位设置为监测定位，若检测到监测定位和锁定的第一监测定位之间的距离大于第三预设阈值，则目标可能已经恢复运动状态，此时可以将导航定位更新为实时获取的监测定位。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，步骤S301的采集目标的监测定位，可以包括：
（1）实时采集初始监测定位；
（2）对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到监测定位。
在本实施例中，初始检测定位可以是获取的GPS定位，初始监测定位可以包括初始经度信息和初始纬度信息。
具体的，平滑处理可以是滤波处理，例如，可以是卡尔曼滤波处理。
具体的，对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到监测定位，可以包括：
a、分别对初始经度信息和初始纬度信息进行滤波，得到平滑后的经度信息和纬度信息；
b、组合经度信息和纬度信息得到监测定位。
具体的，对原始监测定位的经度和纬度两个维度的量分别进行滤波，最后再组合成新的监测定位，使监测定位过度平滑，也可以滤掉毛刺数据，可以进一步提高导航定位的准确率。
以下将对卡尔曼滤波进行进一步介绍。
卡尔曼滤波算法分为两步：预测和更新
预测：根据上一时刻(k－1时刻)的后验估计值来估计当前时刻(k时刻)的状态，得到k时刻的先验估计值；
更新：使用当前时刻的测量值来更正预测阶段估计值，得到当前时刻的后验估计值。
卡尔曼滤波可以分为时间更新方程和测量更新方程。时间更新方程（即预测阶段）根据前一时刻的状态估计值推算当前时刻的状态变量先验估计值和误差协方差先验估计值; 测量更新方程（即更新阶段）负责将先验估计和新的测量变量结合起来构造改进的后验估计。时间更新方程和测量更新方程也被称为预测方程和校正方程。因此卡尔曼算法是一个递归的预测校正方法。
其中，卡尔曼滤波器时间更新方程如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（1）
Figure DEST_PATH_IMAGE002
（2）
卡尔曼滤波状态更新方程如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
（3）
Figure DEST_PATH_IMAGE004
（4）
Figure DEST_PATH_IMAGE005
（5）
上式（1）-（5）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示k－1时刻的后验状态估计值；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示k时刻的后验状态估计值，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure DEST_PATH_IMAGE009
均为滤波的结果之一，即更新后的结果，也叫最优估计；
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为k 时刻的先验状态估计值，是滤波的中间计算结果，即根据上一时刻（k-1时刻）的最优估计预测的k时刻的结果，是预测方程的结果；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示k－1时刻的后验估计协方差（即
Figure DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure DEST_PATH_IMAGE013
的协方差，表示状态的不确定度），
Figure DEST_PATH_IMAGE014
表示k时刻的后验估计协方差（即
Figure DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure DEST_PATH_IMAGE016
的协方差，表示状态的不确定度），
Figure DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure DEST_PATH_IMAGE018
均为滤波的结果之一；
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示k时刻的先验估计协方差（
Figure 511028DEST_PATH_IMAGE010
的协方差），是滤波的中间计算结果；
Figure DEST_PATH_IMAGE020
是状态变量到测量（观测）的转换矩阵，表示将状态和观测连接起来的关系，卡尔曼滤波里为线性关系，它负责将 m 维的测量值转换到 n 维，使之符合状态变量的数学形式，是滤波的前提条件之一；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示测量值（观测值），是滤波的输入；
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示滤波增益矩阵，是滤波的中间计算结果，卡尔曼增益，或卡尔曼系数；
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示测量值（观测值），是滤波的输入。
Figure 831764DEST_PATH_IMAGE022
表示滤波增益矩阵，是滤波的中间计算结果，卡尔曼增益，或卡尔曼系数；
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示状态转移矩阵，实际上是对目标状态转换的一种猜想模型。例如在机动目标跟踪中，状态转移矩阵常常用来对目标的运动建模，其模型可能为匀速直线运动或者匀加速运动。当状态转移矩阵不符合目标的状态转换模型时，滤波会很快发散；
表示过程激励噪声协方差（系统过程的协方差）。该参数被用来表示状态转换矩阵与实际过程之间的误差。因为我们无法直接观测到过程信号，所以 Q 的取值是很难确定的。是卡尔曼滤波器用于估计离散时间过程的状态变量，也叫预测模型本身带来的噪声；
表示测量噪声协方差，滤波器实际实现时，测量噪声协方差 R一般可以观测得到，是滤波器的已知条件；
是将输入转换为状态的矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示实际观测和预测观测的残差，和卡尔曼增益一起修正先验（预测），得到后验。
为了更好地理解上述导航定位方法，如图7所示，以下详细阐述一个本发明的导航定位方法的示例：
在一个示例中，目标处于步行导航过程中，本申请提供的导航定位方法，可以包括如下步骤：
1）若目标距离导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于40米，则启动监测目标状态；
2）此时持续实时获取监测定位，即GPS定位，将导航定位设为GPS定位；
3）获取计步器统计的步数，判断计步器是否出现连续50个步数为“0”，则进入步骤4）；若否，则返回步骤2）；
4）判定目标处于静止状态，锁住进入该状态前的最后一个GPS定位，保持将导航定位锁定为该最后一个GPS定位；
5）判断目标是否变更为运动状态，若是，则返回步骤2）；若否，则返回步骤4）；若符合如下条件则判定目标变更为运动状态：连续收到3个不同的GPS定位，且两个连续的GPS定位之间的距离小于2米，计步器的输出不再连续出现50个“0”；
6）循环上述1）-5），直至目标经过下一个诱导点。
为了更好地理解上述导航定位方法，如图8所示，以下详细阐述一个本发明的导航定位方法的示例：
在一个示例中，目标处于步行导航过程中，本申请提供的导航定位方法，可以包括如下步骤：
1）用户进入步行导航；
2）判断用户是否距离导航路线中的下一个诱导点距离小于40米，若否，则进入步骤3）；若是，则进入步骤4）
3）实时更新监测定位，即GPS定位，将GPS定位作为导航定位；
4）开始统计用户步数；
5）在用户距离导航路线中的下一个诱导点之间距离小于30米时，执行6）和步骤8）；
6）统计计步器步数，判断计步器步数是否连续出现50个“0”，若是，则进入步骤7）；若否，则返回步骤3）；
7）将导航定位锁定为上一个GPS定位保持不变；
8）判断是否接收到3个精度大于30的GPS定位，且连续两个GPS定位之间的距离小于2米；若是，返回步骤3）；若否，返回步骤7）；
9）循环上述过程，直至用户通过下一个诱导点。
上述的导航定位方法，在导航过程中，当监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位，并将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位，可以使得导航定位在目标处于静止状态时保持不变，避免出现无规律漂移的情况，有效提高导航定位的准确性。
进一步的，对原始监测定位的经度和纬度两个维度的量分别进行滤波，最后再组合成新的监测定位，使监测定位过度平滑，也可以滤掉毛刺数据，可以进一步提高导航定位的准确率。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，如图9所示，提供了一种导航定位装置90，该导航定位装置90可以包括：采集模块901、监测模块902、获取模块903和设置模块904，其中，
采集模块901，用于实时采集目标的监测定位，将目标的导航定位设为所采集的监测定位；
监测模块902，用于若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态；
获取模块903，用于若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；
设置模块904，用于将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，还包括速度确定模块，用于：
确定目标的移动速度；
监测模块在若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态时，具体用于：
若目标的移动速度小于或等于预设速度，则执行若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，监测目标的状态。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，获取模块903在若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位时，具体用于：
若基于监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第二预设阈值，且监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；其中，第二预设阈值小于第一预设阈值。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，目标处于步行导航过程中；监测模块902在监测目标的状态时，具体用于：
基于计步器获取目标在单位时间内的移动步数；
导航定位装置还包括第一判定模块，用于：
若持续第一预设个数的单位时间内，目标在每一单位时间内的移动步数均小于预设步数，则判定目标处于静止状态。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，监测模块902在监测目标的状态时，具体用于：
采集预设帧数的环境图像；
对所采集的环境图像进行运动补偿，基于运动补偿的结果确定目标的状态。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，还包括第一更新模块，用于：
若监测到目标处于运动状态，则将导航定位更新为实时获取的监测定位。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，还包括第二判定模块，用于：
若连续采集到更新的第二预设个数的监测定位，且监测定位的监测精度符合预设条件，则判定目标处于运动状态。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，还包括第二更新模块，用于：
若实时获取的监测定位与第一监测定位之间的距离大于或等于第三预设阈值，则将导航定位更新为实时获取的监测定位。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，采集模块901在实时采集监测定位时，具体用于：
实时采集初始监测定位；
对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到监测定位。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，初始监测定位包括初始经度信息和初始纬度信息；
采集模块901在对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到监测定位时，具体用于：
分别对初始经度信息和初始纬度信息进行滤波，得到平滑后的经度信息和纬度信息；
组合经度信息和纬度信息得到监测定位。
上述的导航定位装置，在导航过程中，当监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位，并将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为第一监测定位，可以使得导航定位在目标处于静止状态时保持不变，避免出现无规律漂移的情况，有效提高导航定位的准确性。
进一步的，对原始监测定位的经度和纬度两个维度的量分别进行滤波，最后再组合成新的监测定位，使监测定位过度平滑，也可以滤掉毛刺数据，可以进一步提高导航定位的准确率。
本公开实施例的图片的导航定位装置可执行本公开的实施例所提供的一种图片的导航定位方法，其实现原理相类似，本公开各实施例中的图片的导航定位装置中的各模块所执行的动作是与本公开各实施例中的图片的导航定位方法中的步骤相对应的，对于图片的导航定位装置的各模块的详细功能描述具体可以参见前文中所示的对应的图片的导航定位方法中的描述，此处不再赘述。
基于与本公开的实施例中所示的方法相同的原理，本公开的实施例中还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括但不限于：处理器和存储器；存储器，用于存储计算机操作指令；处理器，用于通过调用计算机操作指令执行实施例所示的导航定位方法。与现有技术相比，本申请中的导航定位方法不仅仅依赖于车流速度，可以得到更加准确的路况结果。
在一个可选实施例中提供了一种电子设备，如图10所示，图10所示的电子设备4000包括：处理器4001和存储器4003。其中，处理器4001和存储器4003相连，如通过总线4002相连。可选地，电子设备4000还可以包括收发器4004。需要说明的是，实际应用中收发器4004不限于一个，该电子设备4000的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器4001可以是CPU（Central Processing Unit，中央处理器），通用处理器，DSP（Digital Signal Processor，数据信号处理器），ASIC（Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路），FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器4001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线4002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线4002可以是PCI（Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准）总线或EISA（ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构）总线等。总线4002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图10中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器4003可以是ROM（Read Only Memory，只读存储器）或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM（Random Access Memory，随机存取存储器）或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM（Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器）、CD-ROM（Compact DiscRead Only Memory，只读光盘）或其他光盘存储、光碟存储（包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等）、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器4003用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器4001来控制执行。处理器4001用于执行存储器4003中存储的应用程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。
其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图10示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。与现有技术相比，本申请中的导航定位方法可以使得导航定位在目标处于静止状态时保持不变，避免出现无规律漂移的情况，有效提高导航定位的准确性。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述实施例所示的方法。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，采集模块还可以被描述为“采集监测定位的模块”。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (13)

1.一种导航定位方法，其特征在于，包括：
实时采集目标的监测定位，将目标的导航定位设为所采集的监测定位；
若基于所述监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态；
若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；
将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为所述第一监测定位。
2.根据权利要求1所述的导航定位方法，其特征在于，所述若基于所述监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态之前，还包括：
确定目标的移动速度；
所述若基于所述监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态，包括：
若所述目标的移动速度小于或等于预设速度，则执行若基于所述监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，监测目标的状态。
3.根据权利要求1所述的导航定位方法，其特征在于，所述若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位，包括：
若基于所述监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第二预设阈值，且监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；其中，所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值。
4.根据权利要求1所述的导航定位方法，其特征在于，所述目标处于步行导航过程中；所述监测目标的状态，包括：
基于计步器获取目标在单位时间内的移动步数；
所述若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位之前，还包括：
若持续第一预设个数的单位时间内，目标在每一单位时间内的移动步数均小于预设步数，则判定目标处于静止状态。
5.根据权利要求1所述的导航定位方法，其特征在于，所述监测目标的状态，包括：
采集预设帧数的环境图像；
对所采集的环境图像进行运动补偿，基于运动补偿的结果确定所述目标的状态。
6.根据权利要求1所述的导航定位方法，其特征在于，还包括：
若监测到目标处于运动状态，则将所述导航定位更新为实时获取的所述监测定位。
7.根据权利要求6所述的导航定位方法，其特征在于，所述若监测到目标处于运动状态，则将所述导航定位更新为实时获取的所述监测定位之前，还包括：
若连续采集到更新的第二预设个数的监测定位，且所述监测定位的监测精度符合预设条件，则判定所述目标处于运动状态。
8.根据权利要求1所述的导航定位方法，其特征在于，还包括：
若实时获取的监测定位与所述第一监测定位之间的距离大于或等于第三预设阈值，则将所述导航定位更新为实时获取的所述监测定位。
9.根据权利要求1至8任一项所述的导航定位方法，其特征在于，所述实时采集监测定位，包括：
实时采集初始监测定位；
对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到所述监测定位。
10.根据权利要求9所述的导航定位方法，其特征在于，所述初始监测定位包括初始经度信息和初始纬度信息；
所述对所采集的初始监测定位进行平滑处理，得到所述监测定位，包括：
分别对所述初始经度信息和初始纬度信息进行滤波，得到平滑后的经度信息和纬度信息；
组合所述经度信息和纬度信息得到所述监测定位。
11.一种导航定位装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于实时采集目标的监测定位，将目标的导航定位设为所采集的监测定位；
监测模块，用于若基于所述监测定位确定出目标与导航路线中的下一个诱导点之间的距离小于或等于第一预设阈值，则监测目标的状态；
获取模块，用于若监测到目标处于静止状态，则获取当前时刻的第一监测定位；
设置模块，用于将目标处于静止状态的时间段内的导航定位锁定为所述第一监测定位。
12.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-10任一项所述的导航定位方法。
13.一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上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-10任一项所述的导航定位方法。
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