CN109298436A - 一种多信息融合的室内定位与导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多信息融合的室内定位与导航方法，涉及室内导航和定位方法。本方法包括以下步骤：首先，获取包括GPS位置信息、地磁数据信息和路径数据的室内空间分布信息平面图；其次，移动终端通过内置惯性传感器信息推算当前位置；然后，获取当前位置的地磁数据，通过地磁匹配算法实现室内地磁定位；进一步，依据室内校正点的蓝牙基站进行当前位置的校正；最后，然后利用多信息融合得到用户的位置信息，结合平面图的路径数据可实现室内导航。本发明结合多种定位方法，有效的提高了室内定位的精度和获取室内位置的GPS信息，并完成室内的路径导航，具有广泛的应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及一种室内定位和导航方法，尤其涉及一种多信息融合的室内定位与导航方法。
背景技术
如今，GPS***已经可以有效的解决户外的导航问题，例如几乎每辆汽车都安装了GPS 接收器作为车载导航。由于卫星信号穿透墙壁时会发生严重衰减，因此室内无法接收足够精确的GPS信号实现定位与导航。在大型室内区域，例如飞机场、博物馆、地下商场、地下变电站房等，室内定位与导航问题尤为突显。
随着手机等智能终端开始内置丰富的高精度和可靠的传感器，室内定位越来越成为了人们关注和研究的热点之一。目前，主要有两种室内定位方式：基站定位和无源定位。基站定位主要是通过接收基站信号，利用信号特性进行三边测量或强度匹配等方式确定与基站的相对位置，在结合基站坐标位置确定当前室内位置，如无线定位、红外定位和超声波定位都属于基站定位。该定位方式的主要缺陷是需要部署额外的设备，这将大大增加成本，同时基站信号往往会受限于室内复杂的结构，因此该方法定位误差较大，精度不够。为了节约室内定位成本，无源定位方式受到了人们的重视。无源定位主要是利用设备自带的传感器解决定位问题，如摄像机、激光测距器、磁力计和惯性测量单元。
最近，微机电***的快速发展，更多廉价和体积小的器件被内置于便携式设备内。因此，人们可以利用惯性测量单元追踪行人的相对起始点的位置。利用惯性测量单元追踪行人位置的方式包括：惯性导航和航迹推算。其中，惯性导航主要是利用加速度传感器和陀螺仪获取载体的加速度和方向，然后通过加速度的两次积分得到位移，结合陀螺仪数据获取载体方向，便可以得到位置信息。惯性导航的主要问题是误差累计，对于低精度传感器，静止状态下位置累计偏差在短时间内就会达到不可接受的范围。航迹推算是现在行人室内定位的主要方式，它主要是通过对行人步态的检测，利用步长和步频计算行人的位置。该方法原理简单，对传感器要求不高。但是该方法的难点是步长的估计，因此对于不同的行人步长估算将决定行人导航精度。
此外，地磁定位作为一种辅助定位方式，近年也越来越成为研究重点，其主要是通过建立室内地磁数据库，通过采集当前位置地磁数据，通过一定的匹配算法实现地磁定位。地磁定位的精度主要取决于采样间隔点，一般在1m左右。地磁匹配的优点在于误差的不累积，定位误差不会随着时间而增大。
综合上述，现有的室内定位技术都有自己的优点和缺陷，单一方式往往受限于室内结构，或精度不高。因此，现有室内导航和定位技术还有待改进。
发明内容
有鉴于此，本发明目的在于克服现有技术的缺陷，提供了一种多信息融合的室内定位与导航方法，通过组合多种室内定位方式，并结合室内空间分布信息平面图，提高室内定位精度，实现室内路径导航。
为了达到上述目的，本发明提供的基于多方式组合实现室内导航定位的方法，包括以下步骤：
S1：获取包括GPS位置信息、地磁数据信息和路径数据的室内空间分布信息平面图；
S2：移动终端通过内置惯性传感器信息推算当前位置；
S3：获取当前位置的地磁数据，通过地磁匹配算法实现室内地磁定位；
S4：依据室内校正点的蓝牙基站进行当前位置的校正；
S5：然后利用多信息融合得到用户的位置信息，结合平面图的路径数据可实现室内导航。
进一步，所述步骤S1中的获取包括GPS位置信息、地磁数据信息和路径数据的室内空间分布信息平面图的方法包括以下步骤：
S11：获取室内环境的平面图，对平面图矢量化，形成包含房间、墙壁和路径等要素的矢量模型；
S12：将所述平面图网格化，并建立合适的地面坐标系；
S13：将已获取的室内网格点的GPS位置信息和地磁数据与所述平面图的坐标进行对应关联；
S14：对所述平面图路径区域上的网格点进行筛选，并将分布在路径上的离散点进行拟合，形成室内路径数据；
S15：将上述信息进行整合，形成室内空间分布信息平面图。
进一步，所述步骤S13中的获取室内网格点的GPS位置信息和地磁数据的方法包括以下步骤：获取建筑物信标点的GPS位置信息；依据已知GPS位置信息和平面图的网格点坐标转换计算室内网格点位置的GPS位置信息；以及，采用移动终端内置磁力计对室内网格点位置进行磁场强度数据采集。
进一步，所述步骤S2中的移动终端通过内置惯性传感器信息推算当前位置的方法包括以下步骤：
S21：惯性导航位置、方向初始化；
S22：利用移动终端内置的加速度计以频率采集加速度数据at，获取t时刻位移量 Xt＝[xt,yt]T和速度矢量Vt＝[vxt,vyt]T；
S23：利用方向传感器获取设备与正北方向的夹角θ，结合航向角θ信息和位移量Xt，计算出每一时间间隔的位置坐标变化量，推算得到实时当前位置，即状态移动模型：
Vt＝Vt-1+Ts(at-1+a′t-1)
其中，a′t-1表示随机噪声。
进一步，所述步骤S3中的获取当前位置的地磁数据，通过地磁匹配算法实现室内地磁定位的方法，采用粒子滤波算法，包括以下步骤：
S31：粒子滤波初始化，在室内区域随机平均产生N个粒子
S32：当位移发生变化时进行一次迭代，由上述状态移动模型预测下时刻的粒子状态
S33：利用当前位置采集的地磁数据与平面图中位置的地磁强度数据，根据目标观测似然函数计算粒子权值并归一化，目标观测似然函数为：
粒子权值归一化：
其中，Zt是当前位置采集的地磁数据，D(Xt)是平面图中Xt状态的地磁强度数据，σ为测量噪声标准差。
S34：对粒子集进行重采样N个新粒子即复制权值大的粒子，去除权值小的粒子；
S35：利用所有粒子的状态加权平均值来估计室内位置：
进一步，所述步骤S4中的依据室内校正点的蓝牙基站进行当前位置的校正的方法包括以下步骤：
S41：蓝牙基站选择校正点安装，并进行功率控制，限制信号区域；
S42：移动终端在接近校正点时接收蓝牙基站的信号强度；
S43：根据信号强度值计算移动终端设备与蓝牙基站的距离值：
其中，RSS是蓝牙信号强度，d0为已知参考距离，RSS0是参考距离d0处的平均信号强度， p为信号衰减指数。
S44：结合基站坐标和室内平面图路径数据，可对定位导航进行校正。
进一步，所述步骤S5中的利用多信息融合得到用户的位置信息的方法包括：将上所述方法求得位置分别与实测位置比较，获取经验权重；利用加权位置信息求得最后用户的位置。
本发明的优点在于：其一，本发明提出了一种多信息融合的室内定位与导航方法，不仅实现室内定位，而且很大程度上提高了室内定位精度；其二，利用室内空间分布信息平面图进行辅助室内定位，可以减少室内结构对室内定位方法的局限；其三，利用已知GPS信息可以获取室内位置的GPS位置信息，实现从而实现室内外兼容定位；其四，本发明具有通用性、可行性，具有广泛的应用价值。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为一种多信息融合的室内定位与导航方法流程图；
图2为室内空间分布信息平面图；
图3为一种多信息融合的室内定位与导航方法***结构示意图；
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
图1为一种多信息融合的室内定位与导航方法流程图，图2为室内空间分布信息平面图，图3为一种多信息融合的室内定位与导航方法***结构示意图，如图所示：本发明提供的一种多信息融合的室内定位与导航方法，包括以下步骤：
S1：获取包括GPS位置信息、地磁数据信息和路径数据的室内空间分布信息平面图；
S2：移动终端通过内置惯性传感器信息推算当前位置；
S3：获取当前位置的地磁数据，通过地磁匹配算法实现室内地磁定位；
S4：依据室内校正点的蓝牙基站进行当前位置的校正；
S5：然后利用多信息融合得到用户的位置信息，结合平面图的路径数据可实现室内导航。
进一步，所述步骤S1中的获取包括GPS位置信息、地磁数据信息和路径数据的室内空间分布信息平面图的方法包括以下步骤：
S11：获取室内环境的平面图，对平面图矢量化，形成包含房间、墙壁和路径等要素的矢量模型；
S12：将所述平面图网格化，并建立合适的地面坐标系；
S13：将已获取的室内网格点的GPS位置信息和地磁数据与所述平面图的坐标进行对应关联；
S14：对所述平面图路径区域上的网格点进行筛选，并将分布在路径上的离散点进行拟合，形成室内路径数据；
S15：将上述信息进行整合，形成室内空间分布信息平面图。
进一步，所述步骤S13中的获取室内网格点的GPS位置信息和地磁数据的方法包括以下步骤：获取建筑物信标点的GPS位置信息；依据已知GPS位置信息和平面图的网格点坐标转换计算室内网格点位置的GPS位置信息；以及，采用移动终端内置磁力计对室内网格点位置进行磁场强度数据采集。
进一步，所述步骤S2中的移动终端通过内置惯性传感器信息推算当前位置的方法包括以下步骤：
S21：惯性导航位置、方向初始化；
S22：利用移动终端内置的加速度计以频率采集加速度数据at，获取t时刻位移量 Xt＝[xt,yt]T和速度矢量Vt＝[vxt,vyt]T；
S23：利用方向传感器获取设备与正北方向的夹角θ，结合航向角θ信息和位移量Xt，计算出每一时间间隔的位置坐标变化量，推算得到实时当前位置，即状态移动模型：
Vt＝Vt-1+Ts(at-1+a′t-1)
其中，a′t-1表示随机噪声。
进一步，所述步骤S3中的获取当前位置的地磁数据，通过地磁匹配算法实现室内地磁定位的方法，采用粒子滤波算法，包括以下步骤：
S31：粒子滤波初始化，在室内区域随机平均产生N个粒子
S32：当位移发生变化时进行一次迭代，由上述状态移动模型预测下时刻的粒子状态
S33：利用当前位置采集的地磁数据与平面图中位置的地磁强度数据，根据目标观测似然函数计算粒子权值并归一化，目标观测似然函数为：
粒子权值归一化：
其中，Zt是当前位置采集的地磁数据，D(Xt)是平面图中Xt状态的地磁强度数据，σ为测量噪声标准差。
S34：对粒子集进行重采样N个新粒子即复制权值大的粒子，去除权值小的粒子；
S35：利用所有粒子的状态加权平均值来估计室内位置：
进一步，所述步骤S4中的依据室内校正点的蓝牙基站进行当前位置的校正的方法包括以下步骤：
S41：蓝牙基站选择校正点安装，并进行功率控制，限制信号区域；
S42：移动终端在接近校正点时接收蓝牙基站的信号强度；
S43：根据信号强度值计算移动终端设备与蓝牙基站的距离值：
其中，RSS是蓝牙信号强度，d0为已知参考距离，RSS0是参考距离d0处的平均信号强度， p为信号衰减指数。
S44：结合基站坐标和室内平面图路径数据，可对定位导航进行校正。
进一步，所述步骤S5中的利用多信息融合得到用户的位置信息的方法包括：将上所述方法求得位置分别与实测位置比较，获取经验权重；利用加权位置信息求得最后用户的位置。
本实施例提供了一种多信息融合的室内定位与导航方法，通过组合多种室内定位方式，并结合室内空间分布信息平面图，提高室内定位精度，实现室内路径导航。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种多信息融合的室内定位与导航方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：获取包括GPS位置信息、地磁数据信息和路径数据的室内空间分布信息平面图；
S2：移动终端通过内置惯性传感器信息推算当前位置；
S3：获取当前位置的地磁数据，通过地磁匹配算法实现室内地磁定位；
S4：依据室内校正点的蓝牙基站进行当前位置的校正；
S5：然后利用多信息融合得到用户的位置信息，结合平面图的路径数据可实现室内导航。
2.根据权利要求1所述的一种多信息融合的室内定位与导航方法，其特征在于：所述步骤S1中的获取包括GPS位置信息、地磁数据信息和路径数据的室内空间分布信息平面图的方法包括以下步骤：
S11：获取室内环境的平面图，对平面图矢量化，形成包含房间、墙壁和路径等要素的矢量模型；
S12：将所述平面图网格化，并建立合适的地面坐标系；
S13：将已获取的室内网格点的GPS位置信息和地磁数据与所述平面图的坐标进行对应关联；
S14：对所述平面图路径区域上的网格点进行筛选，并将分布在路径上的离散点进行拟合，形成室内路径数据；
S15：将上述信息进行整合，形成室内空间分布信息平面图。
3.根据权利要求2所述的一种多信息融合的室内定位与导航方法，其特征在于所述步骤S13中的获取室内网格点的GPS位置信息和地磁数据的方法包括以下步骤：获取建筑物信标点的GPS位置信息；依据已知GPS位置信息和平面图的网格点坐标转换计算室内网格点位置的GPS位置信息；以及，采用移动终端内置磁力计对室内网格点位置进行磁场强度数据采集。
4.根据权利要求1所述的一种多信息融合的室内定位与导航方法，其特征在于：S2中的移动终端通过内置惯性传感器信息推算当前位置的方法包括以下步骤：
S21：惯性导航位置、方向初始化；
S22：利用移动终端内置的加速度计以频率采集加速度数据at，获取t时刻位移量Xt＝[xt,yt]T和速度矢量Vt＝[vxt,vyt]T；
S23：利用方向传感器获取设备与正北方向的夹角θ，结合航向角θ信息和位移量Xt，计算出每一时间间隔的位置坐标变化量，推算得到实时当前位置，即状态移动模型：
Vt＝Vt-1+Ts(at-1+a′t-1)
其中，a′t-1表示随机噪声。
5.根据权利要求1所述的一种多信息融合的室内定位与导航方法，其特征在于：所述步骤S3中的获取当前位置的地磁数据，通过地磁匹配算法实现室内地磁定位的方法，采用粒子滤波算法，包括以下步骤：
S31：粒子滤波初始化，在室内区域随机平均产生N个粒子
S32：当位移发生变化时进行一次迭代，由上述状态移动模型预测下时刻的粒子状态
S33：利用当前位置采集的地磁数据与平面图中位置的地磁强度数据，根据目标观测似然函数计算粒子权值并归一化，目标观测似然函数为：
粒子权值归一化：
其中，Zt是当前位置采集的地磁数据，D(Xt)是平面图中Xt状态的地磁强度数据，σ为测量噪声标准差。
S34：对粒子集进行重采样N个新粒子即复制权值大的粒子，去除权值小的粒子；
S35：利用所有粒子的状态加权平均值来估计室内位置：
6.根据权利要求1所述的一种多信息融合的室内定位与导航方法，其特征在于：所述步骤S4中的依据室内校正点的蓝牙基站进行当前位置的校正的方法包括以下步骤：
S41：蓝牙基站选择校正点安装，并进行功率控制，限制信号区域；
S42：移动终端在接近校正点时接收蓝牙基站的信号强度；
S43：根据信号强度值计算移动终端设备与蓝牙基站的距离值：
其中，RSS是蓝牙信号强度，d0为已知参考距离，RSS0是参考距离d0处的平均信号强度，p为信号衰减指数。
S44：结合基站坐标和室内平面图路径数据，可对定位导航进行校正。
7.根据权利要求1所述的一种多信息融合的室内定位与导航方法，其特征在于：所述步骤S5中的利用多信息融合得到用户的位置信息的方法包括：将上所述方法求得位置分别与实测位置比较，获取经验权重；利用加权位置信息求得最后用户的位置。
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