CN108827308B - 一种高精度行人室外定位***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于惯性传感器和GPS数据融合的高精度行人室外定位***。该***基于智能手机或其他移动电子设备，使用设备内置的惯性传感器获取加速度、角速度，使用设备内置磁场传感器获取磁场数据，使用设备内置GPS信号接收器获取GPS数据，利用加速度数据的变化周期判断行人行走的步数，利用加速度数据、磁场数据和角速度数据计算当前行人的朝向，将步数和朝向结合计算行人移动轨迹，利用粒子滤波将惯性传感器数据计算的移动轨迹和GPS数据融合，最终得到高精度的定位结果。

Description

一种高精度行人室外定位***及方法
技术领域
本发明属于信号与数据处理技术，室外定位技术，传感器融合技术领域，涉及一种基于惯性传感器和GPS数据融合的高精度行人室外定位***及方法。
背景技术
根据世界卫生组织统计，全世界有2.85亿视觉障碍人士。视障人士损失了正常的视觉，对颜色、形状、距离、运动的理解都很困难，他们的生活在衣食住行等方面都受到了巨大的影响。在出行方面，视障人士的主要痛点在于无法精确确定自己的位置，这直接导致了他们在路口拐角处等出行关键点无法准确转向正确的方向，严重降低了他们的出行意愿。
传统的室外定位方法主要依靠GPS信号和地图路网数据。通过GPS接收器获取原始的带有一定误差经纬度信息，再结合路网的约束提高精度。这种方法可以满足汽车导航的需求，但是相比于汽车，行人运动的自由度更大，路网约束带来的定位精度提高有限，而且路网信息也不可能覆盖全部行人区域，无法给视障人士提供精准的定位服务。
导盲犬可以为视障人士提供更加完善的导航和避障帮助，同时兼有陪伴的作用，但导盲犬只适合在固定路线导航，无法带领盲人到达陌生的目的地。此外，导盲犬的养护、训练费用高昂，数量稀少，普通家庭也难以承担，不能惠及所有视障人士。
本方法基于广泛应用的惯性传感器，磁力计和GPS信号接收器，可以很方便的在智能手机、平板电脑等移动平台运行，也可以在智能眼镜、虚拟/增强现实等专用设备上运行，而且定位精度不受路网的条件的限制，非常适合视障人士日常定位、导航使用。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于惯性传感器和GPS 数据融合的高精度行人室外定位***及方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：一种基于惯性传感器和GPS数据融合的高精度行人室外定位***，所述***包含一个具有惯性传感器、磁力传感器和GPS接收器的移动电子设备。***首先从惯性传感器获取加速度和角速度数据，从磁力传感器获取磁场数据，从GPS信号接收器获取GPS定位数据。利用加速度数据的变化周期判断行人是否正在步行以及行走的步数，利用加速度数据、磁场数据和角速度数据计算当前行人运动的朝向，将步数和朝向结合计算行人短时间内的移动轨迹，利用粒子滤波将惯性传感器数据计算的移动轨迹和GPS数据融合，最终得到高精度的定位结果。
上述高精度定位***的定位方法如下：
(1)对惯性传感器，磁力计进行校准。
(2)连续采集三轴加速度数据Accx,Accy,Accz,三轴角速度数据 Gyrox,Gyroy,Gyroz，三轴磁场数据Magx,Magy,Magz，并将数据保存。
(3)计算最近一秒钟时间内的加速度向量的模长
Figure BDA0001693731970000021
及其方差σAcc，如果方差小于0.01m2/s4，则判断行人当前处于静止状态；否则进一步计算最近一秒钟内加速度模长变化的周期τAcc以及这段时间的周期数N，N同时也是一秒钟内步行的步数。
(4)加速度计的测量结果可以看作对地球重力场方向和大小的测量，磁力计的测量结果可以看作对地球磁场方向和大小的测量。以重力场方向作为垂直于地面方向，以磁场方向作为正北方向，可以根据加速度计和磁力计的测量结果求得设备的绝对静态朝向θstatic。再利用三轴角速度积分求解设备动态朝向θdynamic，将两者计算的朝向利用互补滤波融合得到比较稳定的设备朝向θ。
(5)将三轴加速度带入加速度-步长理论模型
Figure BDA0001693731970000022
Figure BDA0001693731970000023
粗略估计最近一秒钟运动的步长S，其中K1和K2为参数， Accavg,Accmax,Accmin分别为加速度模长|Acc|的平均值最大值和最小值。
(6)将(3)-(5)中计算得到的步长S，朝向θ和步数N共同构成步伐向量
Figure BDA0001693731970000031
(7)将每次计算得到的步伐向量
Figure BDA0001693731970000032
累加，得到在二维平面上的连续的运动轨迹T。
(8)利用粒子滤波将GPS数据和实时更新的运动轨迹进行融合。计步器得到的运动轨迹作为***预测模型，GPS数据作为观测信息，最终得到高精度的定位结果。
本方法相比以往的定位方法优势主要在于：
1.定位精度更高。相比于用于传统的定位***，本方法定位精度更高，当视障人士达到路径的关键点，比如拐弯点、公交站点和斑马线和人行道交点时，配合使用的语音提示***可以发出更明确的指令让视障人士转向正确方向或躲避障碍。
2.定位速率更快。移动设备对传感器功耗有严格限制，因此GPS信号接收器的采样率大约在0.5Hz～1Hz。这样低的采样率无法实时反映视障人士的朝向。本方法输出的定位速率和惯性采样率相同，通常在30Hz以上，可以实时输出用户的位置和朝向，满足视障人士日常出行的定位需求。
3.在GPS信号弱的条件下也能正常工作。惯性传感器定位不需要接受外部信号，在GPS信号弱的情况下，本方法依然可以主要依靠惯性传感器实现定位。
4.无需专用设备。本方法只需要使用通用的惯性传感器，磁力计和GPS信号接收器即可工作，现代的智能手机、盲人辅助眼镜等设备均内置此类传感器，无需专门配置额外的硬件设备。
5.算法效率高。本方法基于粒子滤波进行数据融合，算法复杂度和粒子数目相关。在运算能力受限平台上运行时，只需要降低一些粒子的数目即可降低算法运行时间。
附图说明
图1为本发明室外定位方法流程图。
图2定位方法测试真实轨迹。
图3定位方法测试效果图。
具体实施方式
本发明包含一种基于惯性传感器和GPS数据融合的高精度行人室外定位***，涉及一种利用惯性传感器、磁力计和GPS信号接收器获取加速度、角速度、磁场强度和经纬度，利用朝向和姿态估计算法计算当前传感器的朝向，利用计步算法计算当前一段时间的运动步数，利用步长估计算法计算当前步行的平均步长，将步数、步长和朝向组合形成步伐向量并不断累加得到最近一段时间的计步轨迹，最终利用粒子滤波算法将GPS采集的经纬度和计步轨迹融合得到高精度定位结果的***。如图1所示，该***包含一个具有惯性传感器、磁力传感器和GPS接收器的智能手机或其他移动电子设备。***首先从惯性传感器获取加速度和角速度数据，从磁力传感器获取磁场数据，从GPS信号接收器获取 GPS定位数据。利用加速度数据的变化周期判断行人是否正在步行以及行走的步数，利用加速度数据、磁场数据和角速度数据计算当前行人运动的朝向，将步数和朝向结合计算行人短时间内的移动轨迹，利用粒子滤波将惯性传感器数据计算的移动轨迹和GPS数据融合，最终得到高精度的定位结果。
上述***的高精度室外定位方法如下：
(1)对惯性传感器，磁力传感器进行校准。
(2)连续采集三轴加速度数据Accx,Accy,Accz,三轴角速度数据 Gyrox,Gyroy,Gyroz，三轴磁场数据Magx,Magy,Magz，并将数据保存。
(3)计算最近一秒钟时间内的加速度向量的模长
Figure BDA0001693731970000041
及其方差σAcc，如果方差小于0.01m2/s4，则判断行人当前处于静止状态；否则进一步计算最近一秒钟内加速度模长变化的周期τAcc以及这段时间的周期数N，N同时也是一秒钟内步行的步数。
(4)由于人在正常行走的过程中，惯性传感器中内嵌的MEMS加速度计采集得到的竖直方向的加速度远大于水平方向的加速度，因此，加速度计的测量结果可以看作对地球重力场方向和大小的测量，磁力计的测量结果可以看作对地球磁场方向和大小的测量。以重力场方向作为垂直于地面方向，以磁场方向作为正北方向，可以根据加速度计和磁力计的测量结果，采用最小化角度误差的方法，求得设备的绝对静态朝向θstatic。再利用三轴角速度积分求解设备动态朝向θdynamic，将两者计算的朝向利用互补滤波融合得到比较稳定的设备朝向θ。
(5)将三轴加速度带入加速度-步长理论模型
Figure BDA0001693731970000051
Figure BDA0001693731970000052
粗略估计最近一秒钟运动的步长S，其中K1和K2为参数， Accavg,Accmax,Accmin分别为加速度模长|Acc|的平均值最大值和最小值。
(6)将(3)-(5)中计算得到的步长S，朝向θ和步数N共同构成步伐向量
Figure BDA0001693731970000053
(7)将每次计算得到的步伐向量
Figure BDA0001693731970000054
累加，利用向量加法规则，得到在二维平面上的连续的运动轨迹T。
(8)采集GPS经纬度。
(9)利用粒子滤波将GPS数据和实时更新的运动轨迹进行融合。计步器得到的运动轨迹作为***预测模型，GPS数据作为观测信息，最终得到高精度的定位结果。
佩戴有本发明所述定位***的测试人员，按照如图2所述的路径从起点走到终点，行走过程中，实时采用现有的GPS定位技术和本发明的定位技术进行定位，如图3所示，从图中可以看出，本发明的定位精度相比于现有技术有大大提高，几乎与实际路径吻合。

Claims (4)

1.一种行人室外定位***的高精度定位方法，其特征在于，所述***包含一个具有惯性传感器、磁力传感器和GPS接收器的移动电子设备；通过以下方法实现高精度定位：
(1)对惯性传感器，磁力计进行校准；
(2)惯性传感器连续采集三轴加速度数据Accx,Accy,Accz，三轴角速度数据Gyrox,Gyroy,Gyroz，磁力传感器连续采集三轴磁场数据Magx,Magy,Magz，并将数据保存；
(3)计算最近一秒钟时间内各个采样点的加速度向量的模长
Figure FDA0002501923100000011
Figure FDA0002501923100000012
及其方差σAcc，如果方差小于0.01m2/s4，则判断行人当前处于静止状态；否则进一步计算最近一秒钟内加速度模长变化的周期τAcc以及这段时间的周期数N，N同时也是一秒钟内步行的步数；
(4)将惯性传感器获得的加速度数据近似为重力场方向，磁力传感器获得的磁场数据近似为正北方向，根据加速度计和磁力计的测量结果求得设备的绝对静态朝向θstatic；再利用三轴角速度积分求解设备动态朝向θdynamic，将两者计算的朝向利用互补滤波融合得到比较稳定的设备朝向θ；
(5)将三轴加速度带入加速度-步长理论模型
Figure 1
Figure FDA0002501923100000014
粗略估计最近一秒钟运动的步长S，其中K1和K2为加速度-步长理论模型参数，Accavg,Accmax,Accmin分别为加速度模长|Acc|的平均值、最大值和最小值；
(6)将步骤(3)-(5)中计算得到的步长S，朝向θ和步数N共同构成步伐向量
Figure FDA0002501923100000015
(7)将每秒计算得到的步伐向量
Figure FDA0002501923100000016
累加，得到在二维平面上的连续的运动轨迹T；
(8)利用粒子滤波将GPS信号接收器获取的GPS定位数据和实时更新的运动轨迹进行融合；计步器得到的运动轨迹作为***预测模型，GPS数据作为观测信息，最终得到高精度的定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，惯性传感器和磁力计的采样频率在30Hz以上。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述绝对静态朝向θstatic采用最小化角度误差的方法获得。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，运动轨迹T是利用步伐向量
Figure FDA0002501923100000021
利用向量加法规则得到。
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