CN112788528B - 用于室内定位的基于实时轨迹动态进行二维跳点修正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了用于室内定位的基于实时轨迹动态进行二维跳点修正方法，包括：步骤1，获取当前二维定位解算结果ff和所有历史解算的定位结果放入Fn；步骤2，若解算结果条数sizefn等于0，将ff存入Fn作为历史轨迹数据，否则转步骤3；步骤3，计算阈值threshold和距离dis；步骤4，sizefn大于1转步骤5，若dis大于threshold，删除Fn最后一条，否则将ff存入Fn末尾；步骤5，dis小于threshold，转步骤7，否则转步骤6；步骤6，重算dis，dis大于threshold则循环步骤6，否则转步骤7；步骤7，将ff结果存入Fn的末尾作为历史解算数据。

Description

用于室内定位的基于实时轨迹动态进行二维跳点修正方法
技术领域
本发明涉及室内定位方法，特别涉及用于室内定位的基于实时轨迹动态进行二维跳点修正方法。
背景技术
随着物联网和移动互联技术的不断发展，越来越多的服务和应用依赖于用户的位置信息，如何精确地对设备进行定位正成为当前研究的一大热点。在室外环境下，全球定位系统(GPS)以其精度较高、稳定性强和成本低廉的优势，取得了广泛的应用，但在室内环境下，由于卫星信号无法穿透建筑物，GPS的使用受到了严重的限制。而且，相比于室外，室内环境受多径效应、非视距传输(NLOS)的影响更为明显，还存在着环境的动态变化等问题，这些都增加了室内精确定位的挑战性。目前，国内外研究者们已经提出了基于信号衰减模型、TOA(Time-of-Arrival)、TDOA(Time-Difference-of-Arrival)和AOA(Angle-of-Arrival)等原理的室内定位解决方案。通过解算之后的定位轨迹在直观显示上并不十分平滑，为了平滑相应轨迹，需要应用滤波来处理轨迹。常见滤波方法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波。但直接使用滤波方法往往被轨迹中极大偏离实际轨迹的个别点所影响，导致滤波之后直接改变了轨迹的走向。因此，为解决轨迹中存在个别解算点跳出实际轨迹的问题，需要相应的跳点修正方法来修正跳出实际轨迹的点。
发明内容
发明目的：解决轨迹中存在个别解算点跳出实际轨迹的问题，在滤波算法前引入跳点修正的方法，大幅减少出现极大偏离实际轨迹的个别点，使得滤波过程中不会因为该类个别点影响整体轨迹走向，同时增强轨迹的光滑性和连续性。
为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于实时轨迹动态进行跳点修正方法，该方法可以用于仓库管理、定位导览、机器人追踪等应用中，包括如下步骤：
包括如下步骤：
步骤1，获取当前的二维定位解算结果ff和所有历史解算的定位结果，将所有历史解算的定位结果存入数据组Fn；
步骤2，计算数据组Fn中所有历史解算的定位结果的条数，记为sizefn，如果sizefn等于0，则将解算结果ff存入数据组Fn中直接作为历史轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，否则转入步骤3；
步骤3，记信号序列为seq，当前解算结果的信号序列与Fn内最近的一条解算结果的信号序列差值，设为seq_diff，确定阈值threshold为100*seq_diff。设置基于最近一条解算结果相对于当前解算结果的位置调整置信度crd，当seq_diff>＝5则crd为0.1，当seq_diff<5则crd为1-seq_diff*0.2，位置调整置信度crd用于后续可能的位置调整。取距当前最近的一条解算结果，即数据组Fn中最后一条解算结果，记为old_f，用最小二乘法计算当前的二维定位解算结果ff与old_f的距离，记为dis，
步骤4，如果sizefn等于1，即数据组Fn中只有一个历史二维解算结果，距离dis>threshold，说明这是定位的初始阶段，信号较不稳定，得出的结果也跳变较大，因此删除Fn中的历史解算结果。将解算结果ff存入数据组Fn中作为历史轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，距离dis未超出阈值时，则将解算结果ff存入数据组Fn的末尾成为历史解算轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，如果sizefn大于1则转入步骤5；
步骤5，如果sizefn>1，即数据组Fn中的历史数据有两条以上，如果距离dis<threshold，则说明当前点不是跳点，转入步骤7，否则转入步骤6；
步骤6，如果距离dis>threshold，基于最近一条解算结果的位置调整置信度crd，计算ff*(1-crd)+old_f*crd的值作为当前二维定位解算结果，更新到解算结果ff中，重新用最小二乘法计算解算结果ff与old_f的距离，判断距离是否超出阈值threshold，如果超出，则循环步骤6，否则转入步骤7；
步骤7，将解算结果ff结果存入数据组Fn的末尾作为历史解算数据，进行下一轮的二维定位解算。
步骤1中，获取的解算结果ff数据的形式为：
ff(x,y)，
数据组Fn数据的形式为：
Fn(x1,y1；x2,y2；...；xi,yi；...；xn,yn)，
其中ff表示当前的二维定位解算结果，n表示已经所有历史解算的定位结果总数，x，y分别表示当前二维定位解算出的横坐标和纵坐标结果，xi，yi分别表示第i个历史解算出的横坐标和纵坐标结果，0<＝i<＝n。
步骤2中，如果sizefn等于0，则将解算结果ff存入数据组Fn中直接作为历史轨迹数据，解算结果ff存入数据组Fn之后的数据形式如下：
Fn(x1,y1；x2,y2；...；xn,yn；x,y)，
ff插入到数据组Fn的最末尾，作为最新一条历史数据。
步骤3中，seq的数据形式和seq_diff数据形式为：
seq(s1,s2,...,sn),
seq_diff＝s-sn
其中seq表示信号序列，si表示第i条历史解算结果的信号序列，1<＝i<＝n，seq_diff表示当前解算结果信号序列与最近一条解算结果信号序列的差值，s表示当前解算点的信号序列。
确定阈值threshold为100*seq_diff。设置基于最近一条解算结果相对于当前解算结果的位置调整置信度crd，当seq_diff>＝5则crd为0.1，当seq_diff<5则crd为1-seq_diff*0.2，位置调整置信度crd用于后续可能的位置调整；
数据组Fn中最后一条解算结果old_f的数据形式表现如下：
threshold＝100*seq_diff，
如果seq_diff>＝5则crd＝0.1，否则crd＝1-seq_diff*0.2，
old_f(xn,yn)，
其中，old_f表示最新的一条历史数据，xn和yn分别表示横坐标和纵坐标；
步骤4中，如果sizefn＝1，即数据组Fn中只有一个历史二维解算结果，用最小二乘法计算距离dis，如果dis>threshold，说明这是定位的初始阶段，信号较不稳定，得出的结果也跳变较大，因此删除Fn中的历史解算结果，并直接将ff保存到Fn中，其数据形式如下：
Fn＝[],ff(x,y),
Fn＝[Fn；ff(x,y)],
dis＝sqrt((ff(1)-old_f(1))^2+(ff(2)-old_f(2))^2)
其中ff表示当前解算定位的结果，ff(1)表示ff中的横坐标，ff(2)表示ff中的纵坐标，old_f(1)表示最新一条历史数据的横坐标，old_f(2)表示最新一条历史数据的纵坐标，先将Fn置空，然后将ff存入Fn中。
步骤6中，所述计算ff*(1-crd)+old_f*crd的值作为当前二维定位解算结果，更新到解算结果ff中，具体更新方法如下：
ff(1)＝ff(1)*(1-crd)+old_f(1)*crd，
ff(2)＝ff(2)*(1-crd)+old_f(2)*crd。
有益效果：本发明的显著优点是在复杂的真实环境下，比如数据质量较差且解算结果极大偏离实际轨迹时，能够大幅减少滤波过程中因数据质量差而出现的影响整个定位轨迹走向的情况；当信号较差使得前一个或几个点出现丢点情况时，当前解算点很可能因为丢点出现跳点；此时本发明的修正算法很好的降低了前面解算点对当前点的影响，且随着丢点数增多，当前点被前一个解算点的影响逐渐减小，并达到较高的精度，同时在目标追踪时，保证轨迹的连续性和光滑性，显著提升定位系统的性能。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1为本发明的整体流程图。
图2a是TDOA数据和TOF数据序列解算之后通过本发明修正跳变之后的轨迹。图2b是TDOA数据和TOF数据序列解算之后通过本发明修正跳变之后，轨迹滤波之后的结果。
图2c是仅用TDOA数据和TOF数据序列计算出的散点图。
图2d则是仅用TDOA数据和TOF数据解算出的结果之后的滤波情况。
具体实施方式
本发明提供了用于室内定位的基于实时轨迹动态进行二维跳点修正方法，图1是本发明的整体流程图，包含7个步骤：
步骤1，获取当前的二维定位解算结果ff和所有历史解算的定位结果，将所有历史解算的定位结果存入数据组Fn；
步骤2，计算数据组Fn中所有历史解算的定位结果的条数，记为sizefn，如果sizefn等于0，则将解算结果ff存入数据组Fn中直接作为历史轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，否则转入步骤3；
步骤3，记信号序列为seq，当前解算结果的信号序列与Fn内最近的一条解算结果的信号序列差值，设为seq_diff，确定阈值threshold为100*seq_diff。设置基于最近一条解算结果相对于当前解算结果的位置调整置信度crd，当seq_diff>＝5则crd为0.1，当seq_diff<5则crd为1-seq_diff*0.2，位置调整置信度crd用于后续可能的位置调整。取距当前最近的一条解算结果，即数据组Fn中最后一条解算结果，记为old_f，用最小二乘法计算当前的二维定位解算结果ff与old_f的距离，记为dis，
步骤4，如果sizefn等于1，即数据组Fn中只有一个历史二维解算结果，距离dis>threshold，说明这是定位的初始阶段，信号较不稳定，得出的结果也跳变较大，因此删除Fn中的历史解算结果。将解算结果ff存入数据组Fn中作为历史轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，距离dis未超出阈值时，则将解算结果ff存入数据组Fn的末尾成为历史解算轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，如果sizefn大于1则转入步骤5；
步骤5，如果sizefn>1，即数据组Fn中的历史数据有两条以上，如果距离dis<threshold，则说明当前点不是跳点，转入步骤7，否则转入步骤6；
步骤6，如果距离dis>threshold，基于最近一条解算结果的位置调整置信度crd，计算ff*(1-crd)+old_f*crd的值作为当前二维定位解算结果，更新到解算结果ff中，重新用最小二乘法计算解算结果ff与old_f的距离，判断距离是否超出阈值threshold，如果超出，则循环步骤6，否则转入步骤7；
步骤7，将解算结果ff结果存入数据组Fn的末尾作为历史解算数据，进行下一轮的二维定位解算。
步骤1中，获取的解算结果ff数据的形式为：
ff(x,y)，
数据组Fn数据的形式为：
Fn(x1,y1；x2,y2；...；xi,yi；...；xn,yn)，
其中ff表示当前的二维定位解算结果，n表示已经所有历史解算的定位结果总数，x，y分别表示当前二维定位解算出的横坐标和纵坐标结果，xi，yi分别表示第i个历史解算出的横坐标和纵坐标结果，0<＝i<＝n。
步骤2中，如果sizefn等于0，则将解算结果ff存入数据组Fn中直接作为历史轨迹数据，解算结果ff存入数据组Fn之后的数据形式如下：
Fn(x1,y1；x2,y2；...；xn,yn；x,y)，
ff插入到数据组Fn的最末尾，作为最新一条历史数据。
步骤3中，seq的数据形式和seq_diff数据形式为：
seq(s1,s2,...,sn),
seq_diff＝s-sn
其中seq表示信号序列，si表示第i条历史解算结果的信号序列，1<＝i<＝n，seq_diff表示当前解算结果信号序列与最近一条解算结果信号序列的差值，s表示当前解算点的信号序列。
确定阈值threshold为100*seq_diff。设置基于最近一条解算结果相对于当前解算结果的位置调整置信度crd，当seq_diff>＝5则crd为0.1，当seq_diff<5则crd为1-seq_diff*0.2，位置调整置信度crd用于后续可能的位置调整；
数据组Fn中最后一条解算结果old_f的数据形式表现如下：
threshold＝100*seq_diff，
如果seq_diff>＝5则crd＝0.1，否则crd＝1-seq_diff*0.2，
old_f(xn,yn)，
其中，old_f表示最新的一条历史数据，xn和yn分别表示横坐标和纵坐标；
步骤4中，如果sizefn＝1，即数据组Fn中只有一个历史二维解算结果，用最小二乘法计算距离dis，如果dis>threshold，说明这是定位的初始阶段，信号较不稳定，得出的结果也跳变较大，因此删除Fn中的历史解算结果，并直接将ff保存到Fn中，其数据形式如下：
Fn＝[],ff(x,y),
Fn＝[Fn；ff(x,y)],
dis＝sqrt((ff(1)-old_f(1))^2+(ff(2)-old_f(2))^2)
其中ff表示当前解算定位的结果，ff(1)表示ff中的横坐标，ff(2)表示ff中的纵坐标，old_f(1)表示最新一条历史数据的横坐标，old_f(2)表示最新一条历史数据的纵坐标，先将Fn置空，然后将ff存入Fn中。
步骤6中，所述计算ff*(1-crd)+old_f*crd的值作为当前二维定位解算结果，更新到解算结果ff中，具体更新方法如下：
ff(1)＝ff(1)*(1-crd)+old_f(1)*crd，
ff(2)＝ff(2)*(1-crd)+old_f(2)*crd。
实施例
为了验证提出方法的有效性，在实际环境部署场地并进行测试。测试场地为一个5m*7m左右的房间，房间左上角有一块玻璃，附近的信号会发生明显的反射。场地四周共部署了8个基站，基站的高度大概在3m左右。测试人员在场地内沿着边缘行走数周，运动轨迹接近于矩形。将此次采集的TDOA数据和TOF数据序列进行二维定位解算，将解算结果作为测试数据在本发明中进行计算，其中各步骤的实现及参数细节如下：
步骤1，获取当前的二维定位解算结果ff和所有历史解算的定位结果，将所有历史解算的定位结果存入数据组Fn；
步骤2，计算数据组Fn中所有历史解算的定位结果的条数，记为sizefn，如果sizefn等于0，则将解算结果ff存入数据组Fn中直接作为历史轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，否则转入步骤3；
步骤3，记信号序列为seq，当前解算结果的信号序列与Fn内最近的一条解算结果的信号序列差值，设为seq_diff，确定阈值threshold为100*seq_diff。设置基于最近一条解算结果相对于当前解算结果的位置调整置信度crd，当seq_diff>＝5则crd为0.1，当seq_diff<5则crd为1-seq_diff*0.2，位置调整置信度crd用于后续可能的位置调整。取距当前最近的一条解算结果，即数据组Fn中最后一条解算结果，记为old_f，用最小二乘法计算当前的二维定位解算结果ff与old_f的距离，记为dis，
步骤4，如果sizefn等于1，即数据组Fn中只有一个历史二维解算结果，距离dis>threshold，说明这是定位的初始阶段，信号较不稳定，得出的结果也跳变较大，因此删除Fn中的历史解算结果。将解算结果ff存入数据组Fn中作为历史轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，距离dis未超出阈值时，则将解算结果ff存入数据组Fn的末尾成为历史解算轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，如果sizefn大于1则转入步骤5；
步骤5，如果sizefn>1，即数据组Fn中的历史数据有两条以上，如果距离dis<threshold，则说明当前点不是跳点，转入步骤7，否则转入步骤6；
步骤6，如果距离dis>threshold，基于最近一条解算结果的位置调整置信度crd，计算ff*(1-crd)+old_f*crd的值作为当前二维定位解算结果，更新到解算结果ff中，重新用最小二乘法计算解算结果ff与old_f的距离，判断距离是否超出阈值threshold，如果超出，则循环步骤6，否则转入步骤7；
步骤7，将解算结果ff结果存入数据组Fn的末尾作为历史解算数据，进行下一轮的二维定位解算。
图2a是此TDOA数据和TOF数据序列解算之后通过本发明修正跳变之后的轨迹，图2b是此TDOA数据和TOF数据序列解算之后通过本发明修正跳变之后，轨迹滤波之后的结果，图2c是仅用TDOA数据和TOF数据序列计算出的散点，未使用本发明修正跳变、轨迹未滤波的情况，图2d则是仅用TDOA数据和TOF数据解算出的结果，未使用本发明修正跳变，使用轨迹滤波的情况。不难看出，未使用本发明的点较为分散，如果按时间顺序连接形成轨迹图，稳定性较差，存在严重的跳变现象，且在滤波之后一定程度影响轨迹走向。未使用本发明使得在这些数据上计算出的结果偏差明显增大，因此不具备在实际场景下使用的能力。而本发明得出的轨迹则十分接近真实轨迹，轨迹始终保持连续且较为平滑，定位精度也比较高，在10～20cm左右。左上角的数据通过本发明中的提出的优化策略，没有出现目标偏离和丢失现象，有力地证明了方法的有效性。
上述测试仅为多次测试中具有代表性的一次，其他环境、轨迹的下的测试都能够取得类似效果，定位的精度和轨迹的平滑连续性显著优于传统方法。
本发明提供了用于室内定位的基于实时轨迹动态进行二维跳点修正方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅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，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (3)

1.用于室内定位的基于实时轨迹动态进行二维跳点修正方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，获取当前的二维定位解算结果ff和所有历史解算的定位结果，将所有历史解算的定位结果存入数据组Fn；
步骤2，计算数据组Fn中所有历史解算的定位结果的条数，记为sizefn，如果sizefn等于0，则将解算结果ff存入数据组Fn中直接作为历史轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，否则转入步骤3；
步骤3，记信号序列为seq，当前解算结果的信号序列与Fn内最近的一条解算结果的信号序列差值，设为seq_diff，确定阈值threshold；设置基于最近一条解算结果相对于当前解算结果的位置调整置信度crd；取距当前最近的一条解算结果，即数据组Fn中最后一条解算结果，记为old_f，用最小二乘法计算当前的二维定位解算结果ff与old_f的距离，记为dis，
步骤4，如果sizefn等于1，即数据组Fn中只有一个历史二维解算结果，距离dis>threshold，删除Fn中的历史解算结果，将解算结果ff存入数据组Fn中作为历史轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算，距离dis未超出阈值时，则将解算结果ff存入数据组Fn的末尾成为历史解算轨迹数据，进行下一轮的二维定位解算；如果sizefn大于1则转入步骤5；
步骤5，如果sizefn>1，即数据组Fn中的历史数据有两条以上，如果距离dis<threshold，则说明当前点不是跳点，转入步骤7，否则转入步骤6；
步骤6，如果距离dis>threshold，基于最近一条解算结果的位置调整置信度crd，计算ff*(1-crd)+old_f*crd的值作为当前二维定位解算结果，更新到解算结果ff中，重新用最小二乘法计算解算结果ff与old_f的距离，判断距离是否超出阈值threshold，如果超出，则循环步骤6，否则转入步骤7；
步骤7，将解算结果ff结果存入数据组Fn的末尾作为历史解算数据，进行下一轮的二维定位解算；
步骤1中，获取的解算结果ff数据的形式为：
ff(x,y)，
数据组Fn数据的形式为：
Fn(x1,y1；x2,y2；...；xi,yi；...；xn,yn)，
其中ff表示当前的二维定位解算结果，n表示已经所有历史解算的定位结果总数，x，y分别表示当前二维定位解算出的横坐标和纵坐标结果，xi，yi分别表示第i个历史解算出的横坐标和纵坐标结果，0<＝i<＝n；
步骤2中，如果sizefn等于0，则将解算结果ff存入数据组Fn中直接作为历史轨迹数据，解算结果ff存入数据组Fn之后的数据形式如下：
Fn(x1,y1；x2,y2；...；xn,yn；x,y)，
ff插入到数据组Fn的最末尾，作为最新一条历史数据；
步骤3中，seq的数据形式和seq_diff数据形式为：
seq(s1,s2,...,sn),
seq_diff＝s-sn
其中seq表示信号的顺序号，si表示第i条历史解算结果的信号序列，1<＝i<＝n，seq_diff表示当前解算结果信号顺序号与最近一条解算结果信号顺序号的差值，s表示当前解算点的信号顺序号；
确定阈值threshold为100*seq_diff；设置基于最近一条解算结果相对于当前解算结果的位置调整置信度crd，当seq_diff>＝5则crd为0.1，当seq_diff<5则crd为1-seq_diff*0.2；
数据组Fn中最后一条解算结果old_f的数据形式表现如下：
threshold＝100*seq_diff，
如果seq_diff>＝5则crd＝0.1，否则crd＝1-seq_diff*0.2，
old_f(xn,yn)，
其中，old_f表示最新的一条历史数据，xn和yn分别表示横坐标和纵坐标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中，如果sizefn＝1，即数据组Fn中只有一个历史二维解算结果，用最小而乘法计算距离dis，如果dis>threshold，删除Fn中的历史解算结果，并直接将ff保存到Fn中，其数据形式如下：
Fn＝[],ff(x,y),
Fn＝[Fn；ff(x,y)],
dis＝sqrt((ff(1)-old_f(1))^2+(ff(2)-old_f(2))^2)
其中ff表示当前解算定位的结果，ff(1)表示ff中的横坐标，ff(2)表示ff中的纵坐标，old_f(1)表示最新一条历史数据的横坐标，old_f(2)表示最新一条历史数据的纵坐标，先将Fn置空，然后将ff存入Fn中。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤6中，所述计算ff*(1-crd)+old_f*crd的值作为当前二维定位解算结果，更新到解算结果ff中，具体更新方法如下：
ff(1)＝ff(1)*(1-crd)+old_f(1)*crd，
ff(2)＝ff(2)*(1-crd)+old_f(2)*crd。
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Citations (3)

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