CN115629410A - 一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法、系统及产品 - Google Patents

一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法、系统及产品 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法、系统及产品。该方法包括：建立目标区域内的三维模型，并提取所述三维模型中建筑物特征点以及道路特征点；接收GNSS原始数据，根据道路特征点以及GNSS原始数据在道路范围内生成多个候选位置；根据建筑物特征点以及候选位置，生成每个候选位置的天空遮挡图；根据GNSS原始数据以及天空遮挡图对每一个候选位置进行打分，根据打分结果，确定阴影匹配结果；获取行人手机内加速度计的加速度以及陀螺仪的角速度，并根据加速度以及角速度确定PDR步长以及PDR航向角；根据PDR步长以及PDR航向角约束阴影匹配结果，确定沿街方向定位结果。本发明能够提高该环境下的传统GNSS定位精度，弥补单阴影匹配技术的沿街误差问题。

Description

一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法、系统及产品
技术领域
本发明涉及全球导航卫星系统(GlobalNavigation Satellite System，GNSS)定位领域，特别是涉及一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法、系统及产品。
背景技术
随着现在社会的发展，基于位置的服务(location-based services，LBS)被广泛运用于如车辆行人导航、旅游业、紧急呼救服务、物流运输业等各行各业，这些现实需对LSB的发展提出了更高的要求。在空旷地区全球导航卫星系统(GlobalNavigation SatelliteSystem，GNSS)可以提供的米级精度的定位服务，手机端的定位精度为5m左右，低成本接收机如ublox系列的定位精度为3m左右，但是在现代城市的复杂环境下面对高楼大厦等高层建筑，GNSS的卫星信号会被反射、折射和衍射，导致最终进入接收机的信号有直射信号(Line OfSight，LOS)、非直射信号(NonLine OfSight，NLOS)和多路径信号等多种类型的GNSS卫星信号，由此引起的误差最大可达数十米甚至上百米，这对城市复杂环境下导航定位产生了巨大的影响，严重制约了该环境下的导航服务相关技术的发展。高成本接收机如测地型接收机的各种软硬件设置可以较好的规避多路径和反射信号，低成本接收机和手机端由于设备体积的限制，因此无法从硬件层次对输入信号质量加以改善。但是在城市复杂环境下，低成本接收机以及手机端定位占据着主要的应用场景，用户在这种情况下也同样有着较高的精度需求。单阴影匹配技术可解决城市复杂环境中的跨街方向定位误差，但基于此技术该方法在定位的沿街方向误差却较大。
发明内容
本发明的目的是提供一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法、系统及产品，以解决单阴影匹配技术的沿街方向误差大的问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法，包括：
建立目标区域内的三维模型，并提取所述三维模型中建筑物特征点以及道路特征点；
接收GNSS原始数据，并根据所述道路特征点以及所述GNSS原始数据在道路范围内生成多个候选位置；
根据所述建筑物特征点以及所述候选位置，生成每个所述候选位置的天空遮挡图；
根据所述GNSS原始数据以及所述天空遮挡图对每一个所述候选位置进行打分，并根据打分结果，确定阴影匹配结果；
获取行人手机内加速度计的加速度以及陀螺仪的角速度，并根据所述加速度以及所述角速度确定PDR步长以及PDR航向角；
根据所述PDR步长以及所述PDR航向角约束所述阴影匹配结果，确定沿街方向定位结果。
可选的，所述接收GNSS原始数据，并根据所述道路特征点以及所述GNSS原始数据在道路范围内生成多个候选位置，具体包括：
采用所述GNSS原始数据的伪距以及广播星历作，利用最小二乘法计算当前历元的初始位置坐标；所述初始位置坐标为空间大地坐标；
将所述初始位置坐标转换为初始位置高斯投影坐标；
以所述初始位置高斯投影坐标为圆心，以设定长度为半径，根据所述道路特征点在道路范围内生成多个候选位置，并将每一个所述候选位置的高斯投影坐标转换会空间大地坐标。
可选的，所述根据所述建筑物特征点以及所述候选位置，生成每个所述候选位置的天空遮挡图，具体包括：
对于每一个所述候选位置，在空间大地坐标系下，将所述建筑物特征点的位置坐标以及广播星历计算的卫星位置转换为以所述候选位置为站心的站心坐标；
根据所述站心坐标计算每个所述候选位置的建筑物遮挡情况以及每颗卫星相对于所述候选位置在天空中的分布情况，生成每个所述候选位置的天空遮挡图。
可选的，所述根据所述GNSS原始数据以及所述天空遮挡图对每一个所述候选位置进行打分，并根据打分结果，确定阴影匹配结果，具体包括：
根据所述建筑物遮挡情况以及所述分布情况，计算卫星高度角以及方位角；
对于每一个所述候选位置，获取建筑物、卫星以及所述候选位置之间的遮挡情况类型；所述遮挡情况类型包括非遮挡情况以及遮挡情况；
根据所述遮挡情况类型确定建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号；在所述非遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为直射信号；在所述遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为非直射信号；
根据所述直射信号关系、所述卫星高度角以及所述方位角确定任一所述候选位置相对的任一颗卫星的卫星分数；所述卫星分数包括直射卫星分数以及非直射卫星分数；
按照从大到小的顺序排列所述卫星分数，将前设定数量的卫星分数对应的候选位置的坐标进行加权平均处理，确定阴影匹配结果。
一种城市复杂环境中的沿街方向定位系统，包括：
建筑物特征点以及道路特征点提取模块，用于建立目标区域内的三维模型，并提取所述三维模型中建筑物特征点以及道路特征点；
候选位置生成模块，用于接收GNSS原始数据，并根据所述道路特征点以及所述GNSS原始数据在道路范围内生成多个候选位置；
天空遮挡图生成模块，用于根据所述建筑物特征点以及所述候选位置，生成每个所述候选位置的天空遮挡图；
阴影匹配结果确定模块，用于根据所述GNSS原始数据以及所述天空遮挡图对每一个所述候选位置进行打分，并根据打分结果，确定阴影匹配结果；
PDR步长以及PDR航向角确定模块，用于获取行人手机内加速度计的加速度以及陀螺仪的角速度，并根据所述加速度以及所述角速度确定PDR步长以及PDR航向角；
沿街方向定位结果确定模块，用于根据所述PDR步长以及所述PDR航向角约束所述阴影匹配结果，确定沿街方向定位结果。
可选的，所述候选位置生成模块，具体包括：
初始位置坐标计算单元，用于采用所述GNSS原始数据的伪距以及广播星历作，利用最小二乘法计算当前历元的初始位置坐标；所述初始位置坐标为空间大地坐标；
坐标转换单元，用于将所述初始位置坐标转换为初始位置高斯投影坐标；
候选位置生成单元，用于以所述初始位置高斯投影坐标为圆心，以设定长度为半径，根据所述道路特征点在道路范围内生成多个候选位置，并将每一个所述候选位置的高斯投影坐标转换会空间大地坐标。
可选的，所述天空遮挡图生成模块，具体包括：
站心坐标确定单元，用于对于每一个所述候选位置，在空间大地坐标系下，将所述建筑物特征点的位置坐标以及广播星历计算的卫星位置转换为以所述候选位置为站心的站心坐标；
天空遮挡图生成单元，用于根据所述站心坐标计算每个所述候选位置的建筑物遮挡情况以及每颗卫星相对于所述候选位置在天空中的分布情况，生成每个所述候选位置的天空遮挡图。
可选的，所述阴影匹配结果确定模块，具体包括：
卫星高度角以及方位角计算单元，用于根据所述建筑物遮挡情况以及所述分布情况，计算卫星高度角以及方位角；
遮挡情况类型获取单元，用于对于每一个所述候选位置，获取建筑物、卫星以及所述候选位置之间的遮挡情况类型；所述遮挡情况类型包括非遮挡情况以及遮挡情况；
直射信号关系确定单元，用于根据所述遮挡情况类型确定建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号；在所述非遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为直射信号；在所述遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为非直射信号；
卫星分数确定单元，用于根据所述直射信号关系、所述卫星高度角以及所述方位角确定任一所述候选位置相对的任一颗卫星的卫星分数；所述卫星分数包括直射卫星分数以及非直射卫星分数；
阴影匹配结果单元，用于按照从大到小的顺序排列所述卫星分数，将前设定数量的卫星分数对应的候选位置的坐标进行加权平均处理，确定阴影匹配结果。
一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述城市复杂环境中的沿街方向定位方法。
一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述城市复杂环境中的沿街方向定位方法。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供了一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法、系统及产品，将城市3D场景模型、手机中惯性测量传感器数据(即加速度计的加速度以及陀螺仪的角速度)与GPS数据融合，实现性能和场景的互补，将三者融合能够有效的进行城市复杂环境下定位，提高该环境下的传统GNSS定位精度，弥补了单阴影匹配技术的沿街误差问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一所提供的城市复杂环境中的沿街方向定位方法流程图；
图2为本发明实施例一所提供的阴影匹配与PDR相结合的沿街方向定位方法流程图；
图3为本发明实施例一所提供的阴影匹配的候选位置铺设网格图；
图4本本发明实施例一所提供的阴影匹配方法的遮挡情况图；
图5本本发明实施例一所提供的最终确定的定位坐标示意图；
图6为本发明所提供的城市复杂环境中的沿街方向定位系统结构图；
图7为本发明所提供的凸多边形示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法、系统及产品，提高了该环境下的传统GNSS定位精度，弥补了单阴影匹配技术的沿街误差问题。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
图1为本发明所提供的城市复杂环境中的沿街方向定位方法流程图，如图1所示，一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法，包括：
步骤101：建立目标区域内的三维模型，并提取所述三维模型中建筑物特征点以及道路特征点。
在实际应用中，通过摄影测量的方法获取目标区域内的三维模型数据，简化模型并提取模型中建筑物以及道路的特征点WGS-84的空间大地坐标；采用ubolx接收机或手机端接收GNSS数据，转换原始GNSS数据格式为RINEX格式并主要提取伪距和载噪比数据；采用手机端的陀螺仪和加速度计获得角速度和加速度数据。
步骤102：接收GNSS原始数据，并根据所述道路特征点以及所述GNSS原始数据在道路范围内生成多个候选位置。
在实际应用中，所述步骤102具体包括：采用所述GNSS原始数据的伪距以及广播星历作，利用最小二乘法计算当前历元的初始位置坐标；所述当前历元为当前时刻；所述初始位置坐标为空间大地坐标；将所述初始位置坐标转换为初始位置高斯投影坐标；以所述初始位置高斯投影坐标为圆心，以设定长度为半径，根据所述道路特征点在道路范围内生成多个候选位置，并将每一个所述候选位置的高斯投影坐标转换会空间大地坐标。
在实际应用中，采用原始GNSS数据的伪距数据和广播星历作，用传统的最小二乘方法计算出初始位置坐标；将原始位置的大地坐标转换为高斯投影坐标，以便按一定密度生成候选位置，以3m为间距，30m为最大半径一共可以形成317个候选位置，同时将每一个候选位置的高斯投影坐标转回WGS-84空间大地坐标。
步骤103：根据所述建筑物特征点以及所述候选位置，生成每个所述候选位置的天空遮挡图。
在实际应用中，所述步骤103具体包括：对于每一个所述候选位置，在空间大地坐标系下，将所述建筑物特征点的位置坐标以及广播星历计算的卫星位置转换为以所述候选位置为站心的站心坐标；根据所述站心坐标计算每个所述候选位置的建筑物遮挡情况以及每颗卫星相对于所述候选位置在天空中的分布情况，生成每个所述候选位置的天空遮挡图。
在实际应用中，判断上述317个候选位置是否在建筑物内部，剔除建筑物内部的点。
对于每一个候选位置，在WGS-84空间大地坐标下将建筑物特征点以及广播星历计算的卫星位置转为以候选位置为站心的站心坐标(e，n，u)。按站心坐标计算每个候选位置的建筑物遮挡情况，以及每颗卫星相对于该候选位置在天空中的分布情况，，生成每个所述候选位置的天空遮挡图，并计算高度角以及方位角。
步骤104：根据所述GNSS原始数据以及所述天空遮挡图对每一个所述候选位置进行打分，并根据打分结果，确定阴影匹配结果。
在实际应用中，所述步骤104具体包括：根据所述建筑物遮挡情况以及所述分布情况，计算卫星高度角以及方位角；对于每一个所述候选位置，获取建筑物、卫星以及所述候选位置之间的遮挡情况类型；所述遮挡情况类型包括非遮挡情况以及遮挡情况；根据所述遮挡情况类型确定建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号；在所述非遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为直射信号；在所述遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为非直射信号；根据所述直射信号关系、所述卫星高度角以及所述方位角确定任一所述候选位置相对的任一颗卫星的卫星分数；所述卫星分数包括直射卫星分数以及非直射卫星分数；按照从大到小的顺序排列所述卫星分数，将前设定数量的卫星分数对应的候选位置的坐标进行加权平均处理，确定阴影匹配结果。
在实际应用中，取卫星高度角和方位角以及候选位置上的建筑物遮挡情况按以下公式进行每个候选位置的打分；
当前百分之五的点得分的方差过大时，增加候选位置密度重新生成候选位置计算，当前百分之五的点坐标方差过大时，剔除少量的边缘点，尽可能提高进入最终计算的候选位置的聚集度。
步骤105：获取行人手机内加速度计的加速度以及陀螺仪的角速度，并根据所述加速度以及所述角速度确定PDR步长以及PDR航向角。
在实际应用中，使用扩展卡尔曼滤波器利用手机坐标系(DCS)坐标系中陀螺仪测得的角速度迭代四元数，构造手机坐标系DCS投影至水平参考坐标系的投影矩阵。
采用手机内置的加速度传感器，获得x，y，z三个轴的加速度，根据人步态行为的谐波振荡波形作为一个步长周期的判断依据。
对手机端的加速度数据进行波峰检测并将检测到的峰值与预先设定的阈值进行比较，如果高于阈值则判定为有效的一步，如果低于阈值则判定为噪声干扰不计入步数。
行人移动并采集数据记录加速度数据，对加速度数据线下处理并提取计步时间点，由相邻计步时间点得到步频，由多组步频步长数据通过线性回归求解模型参数，根据模型参数计算步长。步长估计(误差0.5％)。
获得手机端陀螺仪传感器的数据，通过对测得的角速度进行积分运算获得行人运动的航向角。
步骤106：根据所述PDR步长以及所述PDR航向角约束所述阴影匹配结果，确定沿街方向定位结果。
在实际应用中，取之前几个历元定位结果中得分最高的阴影匹配+行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)的最终定位结果的点作为初始点，结合PDR计算出的步长和航向估计，、得到削弱沿街误差的定位坐标。
下面结合图2-图3对本发明的具体实施方式进一步说明。
本发明基于阴影匹配的城市复杂环境下的PDR融合定位系统包括4个部分，分别为摄影测量建模部分，GNSS阴影匹配定位部分，惯性传感器部分以及结果融合部分。
前期通过摄影测量建模的方式获取目标区域的建筑物和道路信息，通过GNSS阴影匹配定位的方法得到跨街精度高而沿街精度低的定位坐标，结合惯性传感器的PDR步长估计约束定位的沿街误差。
本实例中，阴影匹配的城市复杂环境下的PDR融合定位具体实施方式如下：
摄影测量获得目标区域的3维场景模型，并提取建筑物以及道路特征点的大地坐标。
低成本GNSS接收机获取原始GNSS数据通过最小二乘计算初始定位坐标，单点定位以及最小二乘公式如下：
P＝ρ+c(δtr-δts)+Δtrop+Δion+ε (1)
V＝BX-LP (2)
X＝(BTPB)-1BTPL (3)
式(1)中P是伪距测量值，ρ是卫星与接收机的真实距离，δtr、δts、Δtrop、Δion分别是接收机钟差、卫星钟差、对流层误差、电离层误差；c为光速；ε为测量噪声；公式(2)(3)是最小二乘公式，最终求出初始位置坐标。其中，V为观测值改正数；B为系数矩阵；X为坐标改正数；L为常数系数矩阵；T为转置符号。
结合图3，由初始坐标可以生成一定范围内按一定密度满铺的候选位置坐标集，采用道路特征点数据，以初始位置为圆心，初始位置坐标为(x0,y0,h0)，取3m为间隔30m为最大半径生成候选位置集，h0取道路特征点内插值，其具体公式如下：
Figure BDA0003930845060000101
其中，SH为侯选位置集；Δx为x坐标增量；Δy为y坐标增量；(xi,yi)为满足条件的侯选位置坐标。
如图7所示，凸多边形顶点为B0、B1、B2、B3、B4、B5，根据建筑物特征点，判断该候选位置A是否在凸多边形内部时，判断依据如下：
Figure BDA0003930845060000102
S多表示该凸多边形面积
Figure BDA0003930845060000103
表示该候选位置与道路凸多边形任意两相邻顶点形成的三角形面积，当上式满足时则判断该候选位置在道路内部，其中，N为三角形的个数；i和j为组成三角形的除A以外的两点。
计算每个候选位置的在建筑物遮挡下的天空遮挡轮廓图，将建筑物的特征点的连线按如下公式计算后即可得到如图4所示的天空遮挡轮廓图，其中(e、n、u)为特征点的站心以该候选位置为中心的站心坐标，e、n、u分别是北、东、天三方向的坐标，el为高度角，az为方位角。
Figure BDA0003930845060000111
az＝arctan(e/u) (7)
并为每一个候选位置打分，建筑物、卫星以及候选位置三者在非遮挡情况下视为直射信号，遮挡情况下视为非直射信号，并分别标记；当为直射信号时采用公式(1)计算该候选位置的其中某颗直射卫星分数，当为非直射信号时采用公式(2)计算该候选位置的其中某颗非直射卫星分数，最终在候选位置集中选择分数前20个或前百分之五的候选位置坐标并加权平均数作为阴影匹定位的结果。
Gi＝(snr-20)2·(90-el)/PI·2 (8)
Gi＝(snr-40)2·el·180/PI· (9)
Figure BDA0003930845060000112
其中，Gi为该颗卫星得分；snr为载噪比(dB-hz)；PI为圆周率取3.1415926；Gs为总得分。
按以下公式判断高分候选位置的聚集度与数量是否足够，groupm为通过聚类方法后，高分点集的m个分组；ε是聚类方法中的距离阈值；P′为组成该分组的最少点个数。
Figure BDA0003930845060000113
其中，
Figure BDA0003930845060000114
为聚类分析得出的最大候选位置集；cluster(SH,ε,P′)为满足距离阈值的所有候选位置。按加权平均的方式计算阴影匹配定位的最终结果。
根据加速度计数据按竖直方向加速度进行步长估计，具体公式如下，其中L1为步长；amax和amin分别为一个步子周期中竖直方向加速度的最大值和最小值，K1为需提前进行步长校准的参数。
Figure BDA0003930845060000121
其中，取几个历元中得分较高的结果作为起点，将此历元阴影匹配结果作为终点，在该方向的基础上将步长结果作为沿街方向的距离约束，如图5所示得到最终结果。
Figure BDA0003930845060000122
其中，P为当前历元的最终位置；P0为上一个历元位置；P1为当前历元阴影匹配得出的位置。
实施例二
为了执行上述实施例一对应的方法，以实现相应的功能和技术效果，下面提供一种城市复杂环境中的沿街方向定位系统。
图6为本发明所提供的城市复杂环境中的沿街方向定位系统结构图，如图6所示，一种城市复杂环境中的沿街方向定位系统，包括：
建筑物特征点以及道路特征点提取模块601，用于建立目标区域内的三维模型，并提取所述三维模型中建筑物特征点以及道路特征点。
候选位置生成模块602，用于接收GNSS原始数据，并根据所述道路特征点以及所述GNSS原始数据在道路范围内生成多个候选位置。
所述候选位置生成模块602，具体包括：初始位置坐标计算单元，用于采用所述GNSS原始数据的伪距以及广播星历作，利用最小二乘法计算当前历元初始位置坐标；所述初始位置坐标为空间大地坐标；坐标转换单元，用于将所述初始位置坐标转换为初始位置高斯投影坐标；候选位置生成单元，用于以所述初始位置高斯投影坐标为圆心，以设定长度为半径，根据所述道路特征点在道路范围内生成多个候选位置，并将每一个所述候选位置的高斯投影坐标转换会空间大地坐标。
天空遮挡图生成模块603，用于根据所述建筑物特征点以及所述候选位置，生成每个所述候选位置的天空遮挡图。
所述天空遮挡图生成模块603，具体包括：站心坐标确定单元，用于对于每一个所述候选位置，在空间大地坐标系下，将所述建筑物特征点的位置坐标以及广播星历计算的卫星位置转换为以所述候选位置为站心的站心坐标；天空遮挡图生成单元，用于根据所述站心坐标计算每个所述候选位置的建筑物遮挡情况以及每颗卫星相对于所述候选位置在天空中的分布情况，生成每个所述候选位置的天空遮挡图。
阴影匹配结果确定模块604，用于根据所述GNSS原始数据以及所述天空遮挡图对每一个所述候选位置进行打分，并根据打分结果，确定阴影匹配结果。
所述阴影匹配结果确定模块604，具体包括：卫星高度角以及方位角计算单元，用于根据所述建筑物遮挡情况以及所述分布情况，计算卫星高度角以及方位角；遮挡情况类型获取单元，用于对于每一个所述候选位置，获取建筑物、卫星以及所述候选位置之间的遮挡情况类型；所述遮挡情况类型包括非遮挡情况以及遮挡情况；直射信号关系确定单元，用于根据所述遮挡情况类型确定建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号；在所述非遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为直射信号；在所述遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为非直射信号；卫星分数确定单元，用于根据所述直射信号关系、所述卫星高度角以及所述方位角确定任一所述候选位置相对的任一颗卫星的卫星分数；所述卫星分数包括直射卫星分数以及非直射卫星分数；阴影匹配结果单元，用于按照从大到小的顺序排列所述卫星分数，将前设定数量的卫星分数对应的候选位置的坐标进行加权平均处理，确定阴影匹配结果。
PDR步长以及PDR航向角确定模块605，用于获取行人手机内加速度计的加速度以及陀螺仪的角速度，并根据所述加速度以及所述角速度确定PDR步长以及PDR航向角。
沿街方向定位结果确定模块606，用于根据所述PDR步长以及所述PDR航向角约束所述阴影匹配结果，确定沿街方向定位结果。
实施例三
本发明还提供了另一种城市复杂环境中的沿街方向定位系统。包括：
数据输入模块，用于通过摄影测量的方式获取一定区域内的场景模型，获取惯性测量传感器数据和GNSS原始测量数据。
预处理模块，用于对所获取的场景模型提取其中的建筑物和道路特征点坐标数据，对获取惯性测量传感器数据和GNSS数据进行预处理。
坐标转换模块，用于将大地坐标转换为空间直角坐标，大地坐标转换为高斯投影坐标，大地坐标转换为站心坐标。
GNSS阴影匹配模块，用于采用最小二乘方式，基于GNSS原始数据通过传统的GNSS单点定位方式获取初步估计位置坐标。
在实际应用中，基于初步估计位置采用粒子滤波方式获取大量的目标区域候选位置，并对大量的候选位置进行初步筛选，根据场景道路信息，只保留位于道路上的候选位置坐标，生成初步候选位置集。
以每一个候选位置为站心将场景中遮挡建筑物的大地坐标转变为站心坐标，以此作为候选位置集中的每一个候选位置的遮挡情况数据来源，并计算出建筑物遮挡特征点的高度角和坐标方位角。
采用站心坐标系对初步候选位置集里的每一个候选位置都生成天空遮挡图(skymask)。同时根据广播星历计算该中心位置下的卫星站心坐标，并为候选位置集里的每个候选位置计算在以该点中心的卫星的高度角和坐标方位角。
PDR步长分析模块，用于获得PDR中估计的步长，取前后两个定位结果为方向，PDR步长估计为长度计算最终的定位结果。
实施例四
本发明实施例提供一种电子设备包括存储器及处理器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器运行计算机程序以使电子设备执行实施例一的城市复杂环境中的沿街方向定位方法。
在实际应用中，上述电子设备可以是服务器。
在实际应用中，电子设备包括：至少一个处理器(processor)、存储器(memory)、总线及通信接口(Communications Interface)。
其中：处理器、通信接口、以及存储器通过通信总线完成相互间的通信。
通信接口，用于与其它设备进行通信。
处理器，用于执行程序，具体可以执行上述实施例所述的方法。
具体地，程序可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。电子设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器，用于存放程序。存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
基于以上实施例的描述，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令可被处理器执行以实现任意实施例所述的方法
本申请实施例提供的城市复杂环境中的沿街方向定位系统以多种形式存在，包括但不限于：
(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括：智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
(2)超移动个人计算机设备：这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网性能。这类终端包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。
(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括：音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
(4)其他具有数据交互功能的电子设备。
至此，已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序，以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理可以是有利的。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、
数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备
或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定事务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行事务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种城市复杂环境中的沿街方向定位方法，其特征在于，包括：
建立目标区域内的三维模型，并提取所述三维模型中建筑物特征点以及道路特征点；
接收GNSS原始数据，并根据所述道路特征点以及所述GNSS原始数据在道路范围内生成多个候选位置；
根据所述建筑物特征点以及所述候选位置，生成每个所述候选位置的天空遮挡图；
根据所述GNSS原始数据以及所述天空遮挡图对每一个所述候选位置进行打分，并根据打分结果，确定阴影匹配结果；
获取行人手机内加速度计的加速度以及陀螺仪的角速度，并根据所述加速度以及所述角速度确定PDR步长以及PDR航向角；
根据所述PDR步长以及所述PDR航向角约束所述阴影匹配结果，确定沿街方向定位结果。
2.根据权利要求1所述的城市复杂环境中的沿街方向定位方法，其特征在于，所述接收GNSS原始数据，并根据所述道路特征点以及所述GNSS原始数据在道路范围内生成多个候选位置，具体包括：
采用所述GNSS原始数据的伪距以及广播星历作，利用最小二乘法计算当前历元的初始位置坐标；所述初始位置坐标为空间大地坐标；
将所述初始位置坐标转换为初始位置高斯投影坐标；
以所述初始位置高斯投影坐标为圆心，以设定长度为半径，根据所述道路特征点在道路范围内生成多个候选位置，并将每一个所述候选位置的高斯投影坐标转换会空间大地坐标。
3.根据权利要求2所述的城市复杂环境中的沿街方向定位方法，其特征在于，所述根据所述建筑物特征点以及所述候选位置，生成每个所述候选位置的天空遮挡图，具体包括：
对于每一个所述候选位置，在空间大地坐标系下，将所述建筑物特征点的位置坐标以及广播星历计算的卫星位置转换为以所述候选位置为站心的站心坐标；
根据所述站心坐标计算每个所述候选位置的建筑物遮挡情况以及每颗卫星相对于所述候选位置在天空中的分布情况，生成每个所述候选位置的天空遮挡图。
4.根据权利要求3所述的城市复杂环境中的沿街方向定位方法，其特征在于，所述根据所述GNSS原始数据以及所述天空遮挡图对每一个所述候选位置进行打分，并根据打分结果，确定阴影匹配结果，具体包括：
根据所述建筑物遮挡情况以及所述分布情况，计算卫星高度角以及方位角；
对于每一个所述候选位置，获取建筑物、卫星以及所述候选位置之间的遮挡情况类型；所述遮挡情况类型包括非遮挡情况以及遮挡情况；
根据所述遮挡情况类型确定建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号；在所述非遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为直射信号；在所述遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为非直射信号；
根据所述直射信号关系、所述卫星高度角以及所述方位角确定任一所述候选位置相对的任一颗卫星的卫星分数；所述卫星分数包括直射卫星分数以及非直射卫星分数；
按照从大到小的顺序排列所述卫星分数，将前设定数量的卫星分数对应的候选位置的坐标进行加权平均处理，确定阴影匹配结果。
5.一种城市复杂环境中的沿街方向定位系统，其特征在于，包括：
建筑物特征点以及道路特征点提取模块，用于建立目标区域内的三维模型，并提取所述三维模型中建筑物特征点以及道路特征点；
候选位置生成模块，用于接收GNSS原始数据，并根据所述道路特征点以及所述GNSS原始数据在道路范围内生成多个候选位置；
天空遮挡图生成模块，用于根据所述建筑物特征点以及所述候选位置，生成每个所述候选位置的天空遮挡图；
阴影匹配结果确定模块，用于根据所述GNSS原始数据以及所述天空遮挡图对每一个所述候选位置进行打分，并根据打分结果，确定阴影匹配结果；
PDR步长以及PDR航向角确定模块，用于获取行人手机内加速度计的加速度以及陀螺仪的角速度，并根据所述加速度以及所述角速度确定PDR步长以及PDR航向角；
沿街方向定位结果确定模块，用于根据所述PDR步长以及所述PDR航向角约束所述阴影匹配结果，确定沿街方向定位结果。
6.根据权利要求5所述的城市复杂环境中的沿街方向定位系统，其特征在于，所述候选位置生成模块，具体包括：
初始位置坐标计算单元，用于采用所述GNSS原始数据的伪距以及广播星历作，利用最小二乘法计算当前历元的初始位置坐标；所述初始位置坐标为空间大地坐标；
坐标转换单元，用于将所述初始位置坐标转换为初始位置高斯投影坐标；
候选位置生成单元，用于以所述初始位置高斯投影坐标为圆心，以设定长度为半径，根据所述道路特征点在道路范围内生成多个候选位置，并将每一个所述候选位置的高斯投影坐标转换会空间大地坐标。
7.根据权利要求6所述的城市复杂环境中的沿街方向定位系统，其特征在于，所述天空遮挡图生成模块，具体包括：
站心坐标确定单元，用于对于每一个所述候选位置，在空间大地坐标系下，将所述建筑物特征点的位置坐标以及广播星历计算的卫星位置转换为以所述候选位置为站心的站心坐标；
天空遮挡图生成单元，用于根据所述站心坐标计算每个所述候选位置的建筑物遮挡情况以及每颗卫星相对于所述候选位置在天空中的分布情况，生成每个所述候选位置的天空遮挡图。
8.根据权利要求7所述的城市复杂环境中的沿街方向定位系统，其特征在于，所述阴影匹配结果确定模块，具体包括：
卫星高度角以及方位角计算单元，用于根据所述建筑物遮挡情况以及所述分布情况，计算卫星高度角以及方位角；
遮挡情况类型获取单元，用于对于每一个所述候选位置，获取建筑物、卫星以及所述候选位置之间的遮挡情况类型；所述遮挡情况类型包括非遮挡情况以及遮挡情况；
直射信号关系确定单元，用于根据所述遮挡情况类型确定建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号；在所述非遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为直射信号；在所述遮挡情况下，建筑物、卫星以及所述候选位置之间的卫星信号视为非直射信号；
卫星分数确定单元，用于根据所述直射信号关系、所述卫星高度角以及所述方位角确定任一所述候选位置相对的任一颗卫星的卫星分数；所述卫星分数包括直射卫星分数以及非直射卫星分数；
阴影匹配结果单元，用于按照从大到小的顺序排列所述卫星分数，将前设定数量的卫星分数对应的候选位置的坐标进行加权平均处理，确定阴影匹配结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行如权利要求1-4中任一项所述的城市复杂环境中的沿街方向定位方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的城市复杂环境中的沿街方向定位方法。
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