CN105445776A - 一种室内外无缝定位*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种室内外无缝定位方法，利用基于GPS定位和基于MEMS定位这两种定位方案的切换，流程具体包括：步骤(1)、智能终端定时刷新、检测GPS信号的强度，判断GPS信号强度：当GPS信号强度大于等于阈值时，启动基于GPS的定位方案；当GPS信号强度小于阈值时，启动基于MEMS的定位方案；步骤(2)、在两种定位方案切换时，利用智能终端的蜂窝网络校准初始点的位置；基于MEMS定位方案中可以利用智能手机定位终端接收已有的WI-FI信号，校准人员行进的位置；步骤(3)、在智能终端连接WI-FI时，上传地磁数据和WI-FI数据到服务器，更新地磁指纹库和Wi-Fi指纹库。本发明可以在室内外使用，有效地避免了其他条件对定位的限制，并且复杂度低，定位精度可以满足实际需求。

Description

一种室内外无缝定位***

技术领域

本发明室内定位技术领域，特别是涉及一种室内外无缝定位***。

背景技术

随着社会的发展和科学技术的进步，位置信息对人们的生活和工作日益重要。

对于室外空旷的区域，全球定位***(GlobalPositioningSystem，GPS)被广泛使用，可以很好地满足人们对于位置信息的需求。而对于建筑物、隧道等建筑物内部，卫星信号被严重衰减，基于GPS的定位方案无法满足定位的需求。

针对室内环境的定位问题，研究者们提出基于红外线、超声波、蓝牙信号、Wi-Fi信号等多种室内定位技术，并提出了一些定位方案。但仍然有很多问题需要解决，比如：***复杂度高、精度差、不便于实现等。近年来，随着惯性技术和电子加工技术的发展，惯性测量单元(InertialMeasurementUnit，IMU)的性价比不断提高，基于MEMS传感器的定位方案被广泛关注，并且认为是很有发展前景的解决方案。国内外专家学者对此做了大量的研究工作。美国军事的MEMS定位***在正常步行2小时后(大约8公里)，误差漂移仅为10米左右；美国卡内基梅隆大学的机器人工程中心研究了一套基于IMU的鞋式室内定位***，该***在行走一小时后定位误差可以控制在一米以内；国内中国科技大学提出融合GPS和IMU的定位方案；北京邮电大学提出基于IMU和Wi-Fi的定位方案等等。

发明内容

针对上述的现有技术及存在的问题，本发明提出了一种室内外无缝定位方法，本发明融合基于GPS定位和基于MEMS定位这两种定位方案，实现室内外环境定位的无缝切换。

本发明提出了一种室内外无缝定位方法，利用基于GPS定位和基于MEMS定位这两种定位方案的切换，该方法的流程具体包括以下步骤：

步骤1、智能终端定时刷新、检测GPS信号的强度，判断GPS信号强度：

当GPS信号强度大于等于阈值时，启动基于GPS的定位方案；当GPS信号强度小于阈值时，启动基于MEMS的定位方案；

步骤2、在两种定位方案切换时，利用智能终端的蜂窝网络校准初始点的位置；基于MEMS定位方案中可以利用智能手机定位终端接收已有的WI-FI信号，校准人员行进的位置；

步骤3、在智能终端连接Wi-Fi时，上传地磁数据和WI-FI数据到服务器，更新地磁指纹库和Wi-fi指纹库。

所述步骤1中检测GPS信号的强度，具体包括以下步骤：

智能终端的GPS模块接收GPS信号，获得GPS信号强度S_GPS，判断条件表示如下：

S_GPS≥S_{GPS_TH}或S_GPS<S_{GPS_TH}

其中：S_{GPS_TH}是GPS信号强度阈值。

所述启动基于GPS的定位方案还具体包括以下处理：

智能终端调用Google地图API，加载Google地图，启动基于GPS的定位方案；采用基于GPS定位方案时，置于行人脚尖的MEMS传感器采集人员行走的运动数据和地磁数据，对加速度计和陀螺仪进行误差校准，进行步态检测、步长计算和方向估计，推算出人员的位置。

所述启用基于MEMS的定位方案，利用智能手机定位终端接收WI-FI信号，进行地图匹配，提高定位精度。

与现有技术相比，本发明能够运用智能手机、蓝牙数据传输技术、传感器技术、数字信号处理技术等构建室内外无缝定位的***；可以在室内外、各种场景下使用，有效地避免了其他条件对定位的限制，并且***复杂度低，定位精度可以满足实际需求。

附图说明

图1为本发明的室内外无缝定位***的整体框图；

图2为基于MEMS定位方案的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。

本发明的整体思路是采用基于GPS定位方案和基于MEMS定位方案，实现室内外无缝定位，满足各种情况下的定位需求。本发明包括两种定位方法，即：基于GPS定位方法和基于MEMS定位方法；并且将这两种定位方法的选择、调用融合在智能手机定位终端的APP中。

步骤1、智能手机定位终端定时刷新、检测GPS信号的强度，根据GPS信号强度，***启动不同的定位方法(基于GPS定位方法和基于MEMS定位方法)，智能手机定位终端APP显示不同的交互界面；

步骤2、当GPS信号强度S_GPS大于等于阈值时，即可认为GPS信号强，满足定位要求，***采用基于GPS定位方案，判断方法如下：

S_GPS≥S_{GPS_TH}

其中S_{GPS_TH}是GPS信号强度阈值，根据经验设定。

基于MEMS的定位方案采集人员行进的数据和磁力数据，校准传感器误差；

步骤1、智能终端定时刷新、检测GPS信号的强度，当GPS信号强度大于等于阈值时，即可认为GPS信号强，满足定位要求，***就启动基于GPS的定位方案，基于MEMS的定位方案采集人员行进的数据和磁力数据，校准传感器误差；

此时，智能手机定位终端调用Google地图API，加载Google地图，启动基于GPS的定位方案。而置于行人脚尖的MEMS传感器采集人员行走的运动数据和磁力数据，对加速度计和陀螺仪进行误差校准，磁力数据用于构建磁力指纹库。

步骤3、当GPS信号强度小于阈值时，即可认为GPS信号弱，基于GPS的定位方案无法满足定位要求，***就启动基于MEMS的定位方案，判断方法与步骤2类似。此时，利用安装在人员脚尖的MEMS传感器采集人员的运动数据和地磁数据，进行步态检测、步长计算和方向估计，推算出人员的位置。基于MEMS的定位方案如下：

步骤3.1、基于MEMS定位方案中采用的是PNI公司生产的SPACEPOINTSCOUT模块，该模块包含的传感器有加速度计、陀螺仪和磁力计三种传感器，输出的数据包括三轴加速度、四元数以及磁力数据。

步骤3.2、利用MEMS输出的四元数生成坐标转换矩阵，利用转换矩阵将基于MEMS载体坐标系的加速度转换到地理坐标系，得到基于地理坐标系的加速度，并去除重力加速度，转换关系如下：

$\left[\begin{array}{c}{a}_N\\ a_E\\ a_D\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{q}_0^2+q_1^2-q_2^2-q_3^2& 2(q_1{q}_2+q_0{q}_3)& 2(q_1{q}_3-q_0{q}_2)\\ 2(q_1{q}_2-q_0{q}_3)& q_0^2-q_1^2+q_2^2-q_3^2& 2(q_2{q}_3+q_0{q}_1)\\ 2(q_1{q}_3+q_0{q}_2)& 2(q_2{q}_3-q_0{q}_1)& q_0^2-q_1^2-q_2^2+q_3^2\end{array}\right]*\left[\begin{array}{c}{a}_x\\ a_y\\ a_z\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ g\end{array}\right]$

其中：[a_xa_ya_z]表示载体坐标系下的三轴加速度，[a_Na_Ea_D]表示地理坐标系下的三轴加速度，g表示重力加速度，一般取9.8m/s²，[q₀q₁q₂q₃]表示四元数，具体为：

q₀＝cos(α/2)

q₁＝sin(α/2)cos(β_x)

q₂＝sin(α/2)cos(β_y)

q₃＝sin(α/2)cos(β_z)

其中：α是绕旋转轴旋转的角度，cos(β_x)、cos(β_y)、cos(β_z)为旋转轴在方向的分量。

步骤3.3、根据地理坐标系下的三轴加速度得到合加速度利用阈值进行步态检测，将连续的运动划分为每一个单步的集合，得到零速率修正点。检测方法为：选取合加速度中的极大值点，并且极大值点满足下列关系，即：相邻极大值点的时间间隔大于设定的阈值和极大值大于设定的阈值。式子如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}T>T_{Th}\\ A>A_{Th}\end{array}\right.$

其中：ΔT表示两个零速率修正点的时间间隔，T_Th和A_Th表示根据经验设定的临界值。

步骤3.4针对每一个运动单步，对地理坐标系下的三轴加速度[a_Na_Ea_D]进行二次积分得到运动的单步步长，积分方法如下所示：

$\left[\begin{array}{c}{v}_{N\_i}\\ v_{E\_i}\\ v_{D\_i}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{v}_{N\_0}\\ v_{E\_0}\\ v_{D\_0}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{i}{\&Sigma;}}{a}_{N\_j}\mathrm{\&delta;}t\\ \underset{j=1}{\overset{i}{\&Sigma;}}{a}_{E\_j}\mathrm{\&delta;}t\\ \underset{j=1}{\overset{i}{\&Sigma;}}{a}_{D\_j}\mathrm{\&delta;}t\end{array}\right]$

其中：δt表示MEMS模块的采样间隔，本模块为1/125s；[v_{N_0}v_{E_0}v_{D_0}]表示初始时刻地理坐标系下的三轴速度；[v_{N_i}v_{E_i}v_{D_i}]表示第i时刻地理坐标系下的三轴速度；

$\left[\begin{array}{c}{S}_{N\_i}\\ S_{E\_i}\\ S_{D\_i}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{S}_{N\_0}\\ S_{E\_0}\\ S_{D\_0}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{i}{\&Sigma;}}{v}_{N\_j}\mathrm{\&delta;}t\\ \underset{j=1}{\overset{i}{\&Sigma;}}{v}_{E\_j}\mathrm{\&delta;}t\\ \underset{j=1}{\overset{i}{\&Sigma;}}{v}_{D\_j}\mathrm{\&delta;}t\end{array}\right]$

其中：δt表示MEMS模块的采样间隔，本模块为1/125s；[S_{N_0}S_{E_0}S_{D_0}]表示初始时刻地理坐标系下的三轴位移；[S_{N_i}S_{E_i}S_{D_i}]表示第i时刻地理坐标系下的三轴位移；

进而，可以计算出该单步的步长

步骤3.5、对每一个单步进行累加，就可以得到任意时刻的运动步长；

步骤3.6、利用四元数和地磁数据对运动方向进行估计；

步骤4、在两种定位方案切换时，可以利用智能手机定位终端的蜂窝网络校准初始点的位置；基于MEMS定位方案中可以利用智能手机定位终端接收已有的WI-FI信号，校准人员行进的位置。利用智能手机定位终端的蜂窝网络提高初始位置的精度；在GPS信号强度弱时，启用基于MEMS的定位方案，利用智能手机定位终端接收Wi-Fi信号，进行地图匹配，提高定位精度；

步骤5、在整个定位的过程中，利用智能手机Wi-Fi模块和MEMS传感器模块采集已有的Wi-Fi数据和地磁数据，建立WI-FI指纹库和地磁指纹库，并且在智能手机定位终端连接Wi-Fi时，上传采集的WI-FI数据和地磁数据到服务器，更新Wi-Fi指纹库和地磁指纹库。

本发明提供一种结合基于GPS定位方案和基于MEMS定位方案的室内外无缝定位的***，***的实时性和精度取决于智能手机性能以及基于MEMS定位方案的算法。本方案没有详细说明的部分可以应用现有技术进行实现和优化。

Claims (4)

1.一种室内外无缝定位方法，其特征在于，利用基于GPS定位和基于MEMS定位这两种定位方案的切换，该方法的流程具体包括以下步骤：

步骤(1)、智能终端定时刷新、检测GPS信号的强度，判断GPS信号强度：

当GPS信号强度大于等于阈值时，启动基于GPS的定位方案；当GPS信号强度小于阈值时，启动基于MEMS的定位方案；

步骤(2)、在两种定位方案切换时，基于GPS定位方案利用智能终端的蜂窝网络校准人员初始点的位置；基于MEMS定位方案利用智能手机定位终端接收已有的WI-FI信号，校准人员行进的位置；

步骤(3)、在智能终端连接WI-FI时，上传地磁数据和WI-FI数据到服务器，更新地磁指纹库和Wi-fi指纹库。

2.如权利要求1所述的一种室内外无缝定位***，其特征在于，所述步骤(1)中检测GPS信号的强度，具体包括以下步骤：

智能终端的GPS模块接收GPS信号，获得GPS信号强度S_GPS，判断条件表示如下：

S_GPS≥S_{GPS_TH}，或

S_GPS<S_{GPS_TH}

其中：S_{GPS_TH}是GPS信号强度阈值。

3.如权利要求1所述的一种室内外无缝定位***，其特征在于，所述启动基于GPS的定位方案还具体包括以下处理：

智能终端调用Google地图API，加载Google地图，启动基于GPS的定位方案；采用基于GPS定位方案时，置于行人脚尖的MEMS传感器采集人员行走的运动数据和地磁数据，对加速度计和陀螺仪进行误差校准，进行步态检测、步长计算和方向估计，推算出人员的位置。

4.如权利要求1所述的一种室内外无缝定位***，其特征在于，所述启用基于MEMS的定位方案，利用智能手机定位终端接收WI-FI信号，进行地图匹配，提高定位精度。