CN113093255B - 一种多信号真融合定位计算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种多信号真融合定位计算方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明适用终端设备定位技术领域，提供了一种多信号真融合定位计算方法，该方法包括基于Beacon定位信号的RSS I最大强度构建Beacon定位结果的置信度模型，并基于该置信度模型通过融合计算终端设备中GPS、Beacon、加速度计、陀螺仪和指南针多种传感器的定位数据，获得多信号融合定位的结果。

Description

一种多信号真融合定位计算方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明属于终端设备定位领域，尤其涉及一种多信号真融合定位计算方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着技术的不断进步，多信号融合定位技术已经成为定位领域的主流，传统多信号融合定位，是综合GPS、Beacon、陀螺仪、指南针多种传感器的信号，同时利用区域做出非此即彼的判断，其定位算法要么在信号种类上顾此失彼，要么缺乏前后定位的连续性，定位效果和体验远未达到完美程度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种多信号真融合定位计算方法、装置、设备及存储介质，用于解决多信号融合定位中定位效果和体验差的问题。
一方面，本发明提供了一种多信号真融合定位计算方法，所述方法包括下述步骤：
1，定义一个时长T，以所述时长T为时间周期定义时间周期序列T1,T2,T3...Tn；
S2，获取当前时间周期Tn结束时GPS、Beacon、指南针和惯性传感器的实时数据；
S3，基于所述Beacon定位信号的RSSI最大强度E构建所述Beacon定位结果的置信度模型；
S4，基于所述置信度模型对所述GPS定位信号和所述Beacon定位信号及其RSSI最大强度E进行融合计算，获得当前时间周期Tn结束时所述GPS和所述Beacon的双信号融合定位结果；
S5，基于所述置信度模型对当前时间周期Tn结束时所述双信号融合定位结果与惯性导航的定位结果进行融合计算，获得当前时间周期Tn结束时多信号融合定位结果；
S6，下一个时间周期开始后循环执行步骤S2至步骤S5，直至收到终止信号结束循环。
进一步地，所述置信度模型公式为
P(E)＝1-ke-cE；
其中，P(E)需要满足以下两个实际边界条件：
边界条件(1)：即E无穷大时所述Beacon定位结果的置信度P为1，
边界条件(2)：P(0)＝0；即E为0时所述Beacon定位结果的置信度P为0；
在所述置信度模型函数中，k和c表示两个根据实际情况确定的参数。
进一步地，所述基于所述置信度模型对所述GPS定位信号和所述Beacon定位信号及其RSSI最大强度E进行融合计算，获得当前时间周期Tn结束时所述GPS和所述Beacon的双信号融合定位结果包括以下步骤：
根据所述置信度模型计算所述GPS和所述Beacon的定位融合的置信度，所述置信度模型具体为
其中，Pbg(E)表示所述GPS和所述Beacon的定位融合的置信度，g表示GPS定位相关，b表示Beacon相关，kg和cg表示两个根据实际情况确定的参数；
基于所述GPS和所述Beacon的定位融合的置信度，根据双信号融合定位公式计算所述GPS和所述Beacon的双信号融合定位结果，所述双信号融合定位公式为
Rbg＝RbPbg(E)+Rg(1-Pbg(E))，
其中，Rbg表示所述GPS和所述Beacon的双信号融合定位结果，Rb表示Beacon的定位结果，Rg表示GPS的定位结果，Pbg(E)表示所述GPS和Beacon融合定位的置信度。
进一步地，所述基于所述置信度模型对当前时间周期Tn结束时所述双信号融合定位结果与惯性导航的定位结果进行融合计算，获得当前时间周期Tn结束时多信号融合的定位结果包括以下步骤：
根据所述置信度模型计算所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，所述置信度模型具体为
其中，Pbgi(E)表示所述置信度模型计算所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，g表示GPS定位相关，b表示Beacon相关，i表示惯性导航相关，ki，ci表示两个根据实际情况确定的参数；
基于所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，计算当前时间周期Tn结束时所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的多信号融合定位结果。
进一步地，所述基于所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，计算当前时间周期Tn结束时所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的多信号融合定位结果，包括以下步骤：
通过惯性导航定位公式计算当前时间周期Tn结束时惯性导航的定位结果，所述惯性导航定位公式为
Ri＝Rn-1+dRn，
其中，Ri表示时间周期Tn结束时所述惯性导航的定位结果，Rn-1表示时间周期Tn-1结束时多信号融合的定位结果，dRn表示时间周期Tn内惯性导航的相对位移；
利用多信号融合定位公式计算当前时间周期Tn结束时所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的多信号融合定位结果，所述多信号融合定位公式为
Rn＝RbgPbgi(E)+Ri(1-Pbgi(E))，
由于Ri＝Rn-1+dRn，
即Rn＝RbgPbgi(E)+(Rn-1+dRn)(1-Pbgi(E))，
其中，Rn表示时间周期Tn结束时多信号融合定位结果，Rbg表示GPS和Beacon的双信号融合定位结果，Ri表示惯性导航的定位结果，Pbgi(E)表示GPS、Beacon和惯性导航融合定位的置信度。
进一步地，所述时间周期Tn内惯性导航的相对位移dRn通过以下步骤获取：
定义一个时间周期t，
所述时间周期t需要满足条件：Tn＝m*t，
其中，m表示不小于1的自然数；
以所述时间周期t为轮询间隔，通过惯性导航算法计算所述时间周期t内惯性导航的相对位移；
通过惯性导航算法根据所述时间周期t内惯性导航的相对位移计算出所述时间周期Tn内惯性导航的相对位移dRn。
进一步地，所述惯性传感器包括加速度计和陀螺仪。
另一方面，本发明提供了多信号真融合定位计算装置，所述装置包括：
数据获取模块,用于以一个时间周期为轮询间隔获取终端设备中GPS、Beacon、指南针和加速度计和陀螺仪的实时数据；
置信度模型模块：用于基于Beacon定位信号的RSSI强度的最大值构建置信度模型；
双信号融合定位模块,用于基于置信度模型计算GPS和Beacon的双信号融合定位结果；
多信号融合定位模块,用于基于置信度模型计算GPS、Beacon和惯性导航的多信号融合结果；
惯性导航模块,用于根据南针、加速度计和陀螺仪的数据计算所述时间周期内惯性导航的相对位移。
另一方面，本发明还提供了一种多信号真融合定位计算设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现多信号真融合定位计算方法所述的步骤。
另一方面，本发明还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现多信号真融合定位计算方法中所述的步骤。
本发明的有益效果：本发明通过构建Beacon定位结果的置信度模型，并基于该置信度模型通过融合计算终端设备中GPS、Beacon、加速度计、陀螺仪和指南针多种传感器的定位数据，获得多信号融合定位的结果。本发明的定位算法中，通过构建置信度模型解决了现有的多信号融合定位算法中存在的多种信号处理中顾此失彼的问题，通过对各个时间周期的定位结果进行迭代提高了定位结果的连续性，改善了用户体验。
附图说明
图1是本发明实施例提供的多信号真融合定位计算方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的多信号真融合定位计算方法的示意图；
图3是本发明实施例提供的多信号真融合定位计算装置的结构示意图；
图4是本发明实施例提供的在多信号真融合定位计算设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述：
实施例一：
如图1，参阅图2，示出了本发明实施例一提供的多信号真融合定位计算方法的实现流程，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
步骤S101:定义一个时长T，以时长T为时间周期定义一个时间周期序列T1,T2,T3...Tn；
步骤S102:获取当前时间周期Tn结束时GPS、Beacon、指南针和惯性传感器的实时数据；
步骤S103:基于Beacon定位信号的RSSI最大强度E构建Beacon定位结果的置信度模型；
步骤S104:基于置信度模型对所述GPS定位信号和Beacon定位信号及其RSSI最大强度E进行融合计算，获得当前时间周期Tn结束时GPS和Beacon的双信号融合定位结果；
步骤S105:基于置信度模型对当前时间周期Tn结束时双信号融合定位结果与惯性导航的定位结果进行融合计算，获得当前时间周期Tn结束时多信号融合定位结果；
步骤S106:判断是否收到终止信号，若是，结束，若否，下一个时间周期开始后循环执行步骤S102至步骤S105。
进一步地，在步骤S101中，取时长T＝1000ms；
进一步地，在步骤S103中，基于Beacon定位信号的RSSI最大强度E构建所述Beacon定位结果的置信度模型置信度模型公式为
P(E)＝1-ke-cE；
其中，P(E)需要满足以下两个实际边界条件：
边界条件(1)：即E无穷大时所述Beacon定位结果的置信度P为1，
边界条件(2)：P(0)＝0；即E为0时所述Beacon定位结果的置信度P为0；
在置信度模型函数中，k和c表示两个根据实际情况确定的参数。
进一步地，步骤S104包括以下步骤：
根据置信度模型计算GPS和Beacon的定位融合的置信度，置信度模型具体为
其中，Pbg(E)表示GPS和Beacon的定位融合的置信度，g表示GPS定位相关，b表示Beacon相关，kg和cg表示两个根据实际情况确定的参数；
基于GPS和Beacon的定位融合的置信度，根据双信号融合定位公式计算GPS和所述Beacon的双信号融合定位结果，所述双信号融合定位公式为
Rbg＝RbPbg(E)+Rg(1-Pbg(E))，
其中，Rbg表示GPS和Beacon的双信号融合定位结果，Rb表示Beacon的定位结果，Rg表示GPS的定位结果，Pbg(E)表示GPS和Beacon融合定位的置信度。
进一步地，步骤S105包括以下步骤：
根据所述置信度模型计算GPS、Beacon和惯性导航的定位融合的置信度，置信度模型具体为
其中，Pbgi(E)表示所述置信度模型计算所述GPS、Beacon和惯性导航的定位融合的置信度，g表示GPS定位相关，b表示Beacon相关，i表示惯性导航相关，ki，ci表示两个根据实际情况确定的参数；
基于GPS、Beacon和惯性导航的定位融合的置信度，计算当前时间周期Tn结束时GPS、Beacon和惯性导航的多信号融合定位结果。
进一步地，步骤S105包括以下步骤：
通过惯性导航定位公式计算当前时间周期Tn结束时惯性导航的定位结果，惯性导航定位公式为
Ri＝Rn-1+dRn，
其中，Ri表示时间周期Tn结束时惯性导航的定位结果，Rn-1表示时间周期Tn-1结束时多信号融合的定位结果，dRn表示时间周期Tn内惯性导航的相对位移；
利用多信号融合定位公式计算当前时间周期Tn结束时GPS、Beacon和惯性导航的多信号融合定位结果，多信号融合定位公式为
Rn＝RbgPbgi(E)+Ri(1-Pbgi(E))，
由于Ri＝Rn-1+dRn，
即Rn＝RbgPbgi(E)+(Rn-1+dRn)(1-Pbgi(E))，
其中，Rn表示时间周期Tn结束时多信号融合定位结果，Rbg表示GPS和Beacon的双信号融合定位结果，Ri表示惯性导航的定位结果，Pbgi(E)表示GPS、Beacon和惯性导航融合定位的置信度。
进一步地，步骤S105中时间周期Tn内惯性导航的相对位移dRn通过以下步骤获取：
定义一个时间周期t，
时间周期t需要满足条件：Tn＝m*t，
其中，m表示不小于1的自然数；
以时间周期t为轮询间隔，通过惯性导航算法计算所述时间周期t内惯性导航的相对位移；
通过惯性导航算法根据时间周期t内惯性导航的相对位移计算出时间周期Tn内惯性导航的相对位移dRn。
实施例二：
图3示出了本发明实施例提供的多信号真融合定位计算装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，其中包括：
数据获取模块201,用于以一个时间周期为轮询间隔获取终端设备中GPS、Beacon、指南针和加速度计和陀螺仪的实时数据；
置信度模型模块202：用于基于Beacon定位信号的RSSI强度的最大值构建置信度模型；
双信号融合定位模块203,用于基于置信度模型计算GPS和Beacon的双信号融合定位结果；
多信号融合定位模块204,用于基于置信度模型计算GPS、Beacon和惯性导航的多信号融合结果；
惯性导航模块205,用于根据南针、加速度计和陀螺仪的数据计算所述时间周期内惯性导航的相对位移。
在本发明实施例中，多信号真融合定位计算装置的各模块可由相应的硬件或软件模块实现，各模块可以为独立的软、硬件模块，也可以集成为一个软、硬件模块，在此不用以限制本发明。
实施例三：
图4示出了本发明实施例提供的多信号真融合定位计算设备的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，其中包括：
在本发明实施例中，提供了一种设备，包括存储器301、处理器302以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序303，该计算机程序被处理器执行时实现上述多信号真融合定位计算方法实施例中的步骤，例如，图1所示的步骤S101至S107。或者，该计算机程序被处理器执行时实现上述多信号真融合定位计算装置中各模块的功能，例如，图3所示的模块201至205。
实施例四：
在本发明实施例中，提供了一种可读存储介质，该可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述多信号真融合定位计算方法实施例中的步骤，例如，图1所示的步骤S101至S106。或者，该计算机程序被处理器执行时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图4所示的各个模块的功能。
本发明实施例的计算机可读存储介质可以包括能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质，例如，ROM/RAM、s磁盘、光盘、闪存等存储器。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种多信号真融合定位计算方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：
S1，定义一个时长T，以所述时长T为时间周期定义时间周期序列T1,T2,T3...Tn；
S2，获取当前时间周期Tn结束时GPS、Beacon、指南针和惯性传感器的实时数据；
S3，基于所述Beacon定位信号的RSSI最大强度E构建所述Beacon定位结果的置信度模型，所述置信度模型公式为
P(E)＝1-ke-cE；
其中，P(E)需要满足以下两个实际边界条件：
边界条件(1)：即E无穷大时所述Beacon定位结果的置信度P为1，
边界条件(2)：P(0)＝0；即E为0时所述Beacon定位结果的置信度P为0；
在所述置信度模型函数中，k和c表示两个根据实际情况确定的参数；
S4，根据所述置信度模型计算所述GPS和所述Beacon的定位融合的置信度，所述置信度模型具体为
其中，Pbg(E)表示所述GPS和所述Beacon的定位融合的置信度，g表示GPS定位相关，b表示Beacon相关，kg和cg表示两个根据实际情况确定的参数；
基于所述GPS和所述Beacon的定位融合的置信度，根据双信号融合定位公式计算所述GPS和所述Beacon的双信号融合定位结果，所述双信号融合定位公式为
Rbg＝RbPbg(E)+Rg(1-Pbg(E))，
其中，Rbg表示所述GPS和所述Beacon的双信号融合定位结果，Rb表示Beacon的定位结果，Rg表示GPS的定位结果，Pbg(E)表示所述GPS和Beacon融合定位的置信度；
S5，根据所述置信度模型计算所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，所述置信度模型具体为
其中，Pbgi(E)表示所述置信度模型计算所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，g表示GPS定位相关，b表示Beacon相关，i表示惯性导航相关，ki，ci表示两个根据实际情况确定的参数；
基于所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，计算当前时间周期Tn结束时所述GPS、所述Beacon和惯性导航的多信号融合定位结果；
S6，下一个时间周期开始后循环执行步骤S2至步骤S5，直至收到终止信号结束循环。
2.根据权利要求1所述的多信号真融合定位计算方法，其特征在于，所述基于所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，计算当前时间周期Tn结束时所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的多信号融合定位结果，包括以下步骤：
通过惯性导航定位公式计算当前时间周期Tn结束时惯性导航的定位结果，所述惯性导航定位公式为
Ri＝Rn-1+dRn，
其中，Ri表示时间周期Tn结束时所述惯性导航的定位结果，Rn-1表示时间周期Tn-1结束时多信号融合的定位结果，dRn表示时间周期Tn内惯性导航的相对位移；
利用多信号融合定位公式计算当前时间周期Tn结束时所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的多信号融合定位结果，所述多信号融合定位公式为
Rn＝RbgPbgi(E)+Ri(1-Pbgi(E))，
由于Ri＝Rn-1+dRn，
即Rn＝RbgPbgi(E)+(Rn-1+dRn)(1-Pbgi(E))，
其中，Rn表示时间周期Tn结束时多信号融合定位结果，Rbg表示GPS和Beacon的双信号融合定位结果，Ri表示惯性导航的定位结果，Pbgi(E)表示GPS、Beacon和惯性导航融合定位的置信度。
3.根据权利要求2所述的多信号真融合定位计算方法，其特征在于，所述时间周期Tn内惯性导航的相对位移dRn通过以下步骤获取：
定义一个时间周期t，
所述时间周期t需要满足条件：Tn＝m*t，
其中，m表示不小于1的自然数；
以所述时间周期t为轮询间隔，通过惯性导航算法计算所述时间周期t内惯性导航的相对位移；
通过惯性导航算法根据所述时间周期t内惯性导航的相对位移计算出所述时间周期Tn内惯性导航的相对位移dRn。
4.根据权利要求1所述的多信号真融合定位计算方法，其特征在于，所述惯性传感器包括加速度计和陀螺仪。
5.一种多信号真融合定位计算装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块,用于以一个时间周期为轮询间隔获取终端设备中GPS、Beacon、指南针和加速度计和陀螺仪的实时数据；
置信度模型模块：用于基于Beacon定位信号的RSSI强度的最大值构建置信度模型，所述置信度模型公式为
P(E)＝1-ke-cE；
其中，P(E)需要满足以下两个实际边界条件：
边界条件(1)：即E无穷大时所述Beacon定位结果的置信度P为1，
边界条件(2)：P(0)＝0；即E为0时所述Beacon定位结果的置信度P为0；
在所述置信度模型函数中，k和c表示两个根据实际情况确定的参数；
双信号融合定位模块,用于根据所述置信度模型计算所述GPS和所述Beacon的定位融合的置信度，所述置信度模型具体为
其中，Pbg(E)表示所述GPS和所述Beacon的定位融合的置信度，g表示GPS定位相关，b表示Beacon相关，kg和cg表示两个根据实际情况确定的参数；
基于所述GPS和所述Beacon的定位融合的置信度，根据双信号融合定位公式计算所述GPS和所述Beacon的双信号融合定位结果，所述双信号融合定位公式为
Rbg＝RbPbg(E)+Rg(1-Pbg(E))，
其中，Rbg表示所述GPS和所述Beacon的双信号融合定位结果，Rb表示Beacon的定位结果，Rg表示GPS的定位结果，Pbg(E)表示所述GPS和Beacon融合定位的置信度；
多信号融合定位模块,用于根据所述置信度模型计算所述GPS、所述Beacon和惯性导航的定位融合的置信度，所述置信度模型具体为
其中，Pbgi(E)表示所述置信度模型计算所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，g表示GPS定位相关，b表示Beacon相关，i表示惯性导航相关，ki，ci表示两个根据实际情况确定的参数；
基于所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的定位融合的置信度，计算当前时间周期Tn结束时所述GPS、所述Beacon和所述惯性导航的多信号融合定位结果；
惯性导航模块,用于根据南针、加速度计和陀螺仪的数据计算所述时间周期内惯性导航的相对位移。
6.一种设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
7.一种可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
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