CN113048977B - 一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法 - Google Patents

一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，包括离线阶段和在线阶段，离线阶段采集阶段包括如下步骤：通过移动终端对待定位区域进行数据采集后生成相应的信号空间地图；在线定位阶段中，包括以下步骤：a、根据移动终端中惯性传感器计算出的相对位置点A；b、根据移动终端中的Wi‑Fi、i Beacon和地磁信号采用指纹法计算位置；c、在上述步骤a)和步骤b)的基础上将PDR计算出的相对位置A和Wi‑F i信号、i Beacon信号及地磁信号计算出的绝对位置B进行融合得到融合位置C。本发明其设计合理，其在不改变室内定位的精度的前提下，旨在融合无线电波及惯性传感器来进一步简化室内定位，避免基于地磁信号室内定位需大规模部署硬件，也有利于室内定位。

Description

一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法
技术领域
本发明涉及室内定位处理技术领域，尤其涉及一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法。
背景技术
在过去三十年间以GPS为代表的全球卫星导航***重塑了人类生活，成为现代社会的一个重要技术里程碑。基于GPS全球卫星导航***位置的服务已经成为了生活的一部分，在商业和社交中举足轻重。尤其是移动终端及其他无线设备的普遍使用，更是直接引爆了对室内位置数据的市场需求。然而由于非视线通信问题，GPS无法在室内条件下提供可靠的位置数据。因此，室内定位技术正在成为学术研究和行业应用的热点领域。
现有的商用室内定位***依据其所依托的定位技术一般可以分为四类，第一类以计算机视觉技术为基础的室内定位***、第二类以无线通讯技术为基础的室内定位***、第三类以LED可见光技术为基础的室内定位***和第四类以地磁匹配为基础的室内定位***。现有使用较为普通的是第四类以地磁匹配为基础的室内定位***，对于基于地磁的室内定位***的构建无需大规模部署硬件，且地磁信号不存在非视线通信问题，也没有无线电波的阴影效应及多路效应等的干扰，只要室内空间结构保持大体不变，地磁信号就是相对稳定的。但是，目前的基于地磁信号的室内定位算法存在以下几个问题：
第一，并非所有的室内地点都存在较强的地磁指纹特征，而地磁定位算法通常会采用深度学习技术提取地磁信号的高阶相关特征，并构建复杂的指纹算法。对于基于地磁信号的室内定位***通常都需要部署计算能力较强的云服务器，不仅提高了室内定位***的落地成本，而且大大增加了***实现的复杂度；
第二，为了进一步解决地磁指纹特征不足的问题，基于地磁的室内定位算法通常都会融合其他类型的室内信号如Wi-Fi或者iBeacon信号等等。为了获得较好的定位效果，融合算法通常选用卡尔曼算法或是粒子滤波算法，这类算法建模复杂，且计算量较大，并且在室内定位***的落地过程中，经常要根据客户及场馆的实际情况定制化设计算法，大大增加了项目落地的周期，提高了人力成本。
综上所述，对于现有的室内地磁定位技术作出改进，已经成为急切的需求。
发明内容
针对现有技术中的不足，本发明提供了一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，其设计合理，其在不改变室内定位的精度的前提下，旨在融合无线电波及惯性传感器来进一步简化室内定位，避免基于地磁信号室内定位需大规模部署硬件。
为了实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：
一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，包括离线阶段和在线阶段，
离线阶段采集阶段包括如下步骤：
1)通过移动终端对待定位区域进行数据采集：用户拿着移动终端在待定位区域内采集无线电波信号和地磁信号数据一段时间，所述无线电波信号为无Wi-Fi信号和iBeacon信号；
2)通过移动终端采集无线电波信号和地磁信号数据一段时间后生成相应的信号空间地图；
在线定位阶段中，其基于在上述离线阶段采集阶段基础之上进行的，包括以下步骤：
a、根据移动终端中惯性传感器计算出的相对位置点A；
1)初始化，用户拿着移动终端开始走动之前对移动终端初始化设置；
2)用户拿着移动终端开始走动，通过获取移动终端上加速度计信号，然后通过移动终端上应用步伐检测算法计算出步行时间序列；
3)通过移动终端计算出步长；
4)移动终端根据行人航向计算公式PDR和上述步骤1)、2)和3)的基础上计算惯性传感器估算出的相对位置点A；
b、根据移动终端中的Wi-Fi、iBeacon和地磁信号采用指纹法计算位置；
1)将指纹法的备选位置点限定在PDR输出位置点的附近；
2)分别对Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号根据欧氏距离公式计算备选位置点在信号空间地图中的信号值与定位时观测信号值的匹配分数，其中设定近邻阈值为K，于是对于每一种信号源都有各自不同的匹配分数集合；
3)对于Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号进行成对备选点之间的信号区分度打分，计算公式如下：
Figure BDA0002968293900000031
其中，
Figure BDA0002968293900000032
表示信号源k时，备选点i和j之间的区分度分数，
Figure BDA0002968293900000033
表示备选点i的匹配分数，
Figure BDA0002968293900000034
表示备选点j的匹配分数；
4)对于Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号计算单个备选点的信号区分度，计算公式如下：
Figure BDA0002968293900000035
其中，N表示备选点的个数，
Figure BDA0002968293900000041
高表明信号源k在备选点i具有较高的区分度，并将
Figure BDA0002968293900000042
做归一化处理得到权重分数
Figure BDA0002968293900000043
5)对于每一个备选点计算其所有信号源的权重分数的总和，选择最高的备选点作为Wi-Fi/iBeacon/地磁信号输出的绝对位置B，其计算公式如下：
Figure BDA0002968293900000044
其中，
Figure BDA0002968293900000045
表示在信号源维度上归一化处理后的信号源k在备选点i的区分度分数，并选择FSi最高的备选点作为Wi-Fi/iBeacon/地磁信号输出的绝对位置B；c、在上述步骤a)和步骤b)的基础上将PDR计算出的相对位置A和Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号计算出的绝对位置B进行融合，计算得到融合位置C，其计算公式如下：
x＝(1-α)*xPDR+α*xRF-MAG
y＝(1-α)*yPDR+α*yRF-MAG
其中α为：
Figure BDA0002968293900000046
其中，D(PPDR，PPrev)表示PDR位置与上一次位置的距离，D(PRF-MAG，PPrew)表示Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号计算出的位置与上一次位置的距离。当FSRF-MAG值较大也就是当Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号给出的区分度分数较高时，此时更加信任Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号所计算出的融合位置C。同样地，当PDR距离距离上一次位置更远时，此时也更加信任Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号所计算出的融合位置C。
优选地，所述移动终端中惯性传感器是加速度传感器、角速度传感器或磁传感器；或者由加速度传感器与角速度传感器的单、双或三轴组合与解算电路组成的惯性测量单元IMU，或者由加速度传感器、角速度传感器及磁传感器的单、双或三轴组合与解算电路组成的姿态参考***AHRS；
优选地，所述移动终端中惯性传感器是微机电***MEMS传感器。
优选地，所述步骤3)中通过移动终端计算出步长具体如下：第一步，移动终端中的三轴加速度传感器获取人行走时产生的三轴加速度值，再利用特征匹配的计步算法，检测出人行走的步伐，并记录该步伐的时间戳；第二步，根据移动终端中的方向传感器获取检测到人行走步伐时的方向；第三步，根据检测到人行走相邻步伐的时间戳的差值，计算人行走时的步频，再根据人行走时的步频和身高的关系表，估算人行走时的步长。
优选地，所述行人航向计算公式PDR为：
Figure BDA0002968293900000051
Er和Nr表示用户在ENU坐标系中东向和北向坐标，Sr表示该步的步长，αr表示该步的航向。注意，该公式有个前提，假设用户在第一步(单步或复步)内的航向是不变的，即该步内走直线，根据经验可知，这个假设是合理的。
优选地，所述移动终端采用的是智能终端，所述智能终端是智能电话、平板电脑、个人数码助理、掌上游戏机、个人导航设备、可穿戴设备、智能眼镜、智能手表、虚拟显示设备或显示增强设备中的一种或多种。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明通过采用移动终端，其并不需要部署计算能力较强的云服务器，不仅提高了室内定位***的落地成本，而且大大减少了***实现的复杂度；
(2)本发明中并不需要融合卡尔曼算法或/和粒子滤波算法，这样就会减少了对大的处理器需求与安装，也有利于减少成本的投入；
(3)本发明中只需通过移动设备结合室内的Wi-Fi信号和iBeacon信号，然后在与地磁信号相结合，最终得到融合位置，其设计合理，其在不改变室内定位的精度的前提下，旨在融合无线电波及惯性传感器来进一步简化室内定位，避免基于地磁信号室内定位需大规模部署硬件，使得在室内定位精度更高，更加能够室内定位需求。
附图说明
图1是本发明流程示意图。
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，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。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。
参阅图1，一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，包括离线阶段和在线阶段，
离线阶段采集阶段包括如下步骤：
1)通过移动终端对待定位区域进行数据采集：用户拿着移动终端在待定位区域内采集无线电波信号和地磁信号数据一段时间，无线电波信号为无Wi-Fi信号和iBeacon(蓝牙)信号；
其中Wi-Fi路由器主要是为了满足商场、商家、顾客的上网需求，现在一般商场内都会安装Wi-Fi路由器作为商场内通信基础设施的一部分(在安装Wi-Fi路由器时会考虑信号覆盖问题，因此Wi-Fi路由器的分布一般在考虑施工条件地基础上会尽可能均匀分布设置)，而且很多商家也会安装蓝牙iBeacon设备用于门店优惠券、小程序、自定义页面等营销推广活动，因此，可以认为Wi-Fi路由器或蓝牙iBeacon设备是商场常有的设备，地磁信号的来源是地球磁场，无需人造硬件就有。
2)通过移动终端采集无线电波信号和地磁信号数据一段时间后生成相应的信号空间地图；
其中，对于信号空间地图是指纹法里常用的技术，就是指通过采集过程得到的数据库，数据就是“位置点-信号”的对应关系，这个信号在本文中指的是无线电波(Wi-Fi和iBeacon)和地磁信号数据的混合数据结构。在生成信号空间地图的过程中，有两个步骤：第一步做插值，无线电波数据没有做插值，地磁信号做了线性插值算法，主要是在采集过程中没有采集到的位置点通过插值算法来求取；第二步做网格化，网格的中心点作为采集位置点，同网格内部的数据做平均化处理。
对于离线阶段采集阶段，首先对待定位区域(目标区域)进行采样(间隔遍历采样)，然后将每个定位点所接受到的附近多个AP的RSSI值作为该定位点的位置指纹信息并存储起来。
在线定位阶段中，其基于在上述离线阶段采集阶段基础之上进行的，包括以下步骤：
a、根据移动终端中惯性传感器计算出的相对位置点A；
1)初始化，用户拿着移动终端开始走动之前对移动终端初始化设置；
2)用户拿着移动终端开始走动，通过获取移动终端上加速度计信号，然后通过移动终端上应用步伐检测算法计算出步行时间序列；
3)通过移动终端根据Weinberg(温伯格)步行估计算法计算出步长；
其中，根据移动终端中的三轴加速度传感器获取人行走时产生的三轴加速度值，再利用特征匹配的计步算法，检测出人行走的步伐，并记录该步伐的时间戳；根据移动终端中的方向传感器获取检测到人行走步伐时的方向；根据检测到人行走相邻步伐的时间戳的差值，计算人行走时的步频，再根据人行走时的步频和身高的关系表，估算人行走时的步长。
4)移动终端根据行人航向计算公式PDR和上述步骤1)、2)和3)的基础上计算惯性传感器估算出的相对位置点A；
其中，行人航向计算公式PDR为：
Figure BDA0002968293900000081
其中，Er和Nr表示用户在ENU坐标系中东向和北向坐标，Sr表示该步的步长，αr表示该步的航向。注意，该公式有个前提，假设用户在第一步(单步或复步)内的航向是不变的，即该步内走直线，根据经验可知，这个假设是合理的。b、根据移动终端中的Wi-Fi、iBeacon和地磁信号采用指纹法计算位置，其中Wi-Fi信号来自移动终端的Wi-Fi芯片，iBeacon信号来自移动终端的蓝牙芯片，地磁信号来自移动终端的磁力计；
1)将指纹法的备选位置点限定在PDR输出位置点的附近；
其中，备选点就是以PDR输出的位置点为中心，一定距离R内的所有的采集位置点，也就是指纹法采集过程中的采集点，R是算法参数，PDR输出位置点为行人航向计算公式PDR输出的位置点。
2)分别对Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号根据欧氏距离公式计算备选位置点在信号空间地图中的信号值与定位时观测信号值的匹配分数，其中设定近邻阈值为K，于是对于每一种信号源都有各自不同的匹配分数集合；
其中，欧氏距离公式可获得更详细的参考资料以及其他的资源，例如在https:// baike.***.com/item/％E6％AC％A7％E5％87％A0％E9％87％8C％E5％BE％97％E5％ BA％A6％E9％87％8F/1274107？fromtitle＝％E6％AC％A7％E6％B0％8F％E8％B7％9D％ E7％A6％BB&fromid＝1798948上。
3)对于Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号进行成对备选点之间的信号区分度打分，计算公式如下：
Figure BDA0002968293900000091
其中，
Figure BDA0002968293900000092
表示信号源k(Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号)时，备选点i和j之间的区分度分数(Discriminating Score)，
Figure BDA0002968293900000093
表示备选点i的匹配分数(MatchingScore)，
Figure BDA0002968293900000094
表示备选点j的匹配分数(Matching Score)；4)对于Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号计算单个备选点的信号区分度，计算公式如下：
Figure BDA0002968293900000095
其中，N表示备选点的个数，
Figure BDA0002968293900000096
高表明信号源k在备选点i具有较高的区分度，并将
Figure BDA0002968293900000097
做归一化处理得到权重分数
Figure BDA0002968293900000098
5)对于每一个备选点计算其所有信号源的权重分数的总和，选择最高的备选点作为Wi-Fi/iBeacon/地磁信号输出的绝对位置B，其计算公式如下：
Figure BDA0002968293900000101
其中，
Figure BDA0002968293900000102
表示在信号源维度上归一化处理后的信号源k在备选点i的区分度分数，并选择FSi最高的备选点作为Wi-Fi/iBeacon/地磁信号输出的绝对位置B；
c、在上述步骤a)和步骤b)的基础上将PDR计算出的相对位置A和Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号计算出的绝对位置B进行融合，计算得到融合位置C，其计算公式如下：
x＝(1-α)*xPDR+α*xRF-MAG
y＝(1-α)*yPDR+α*yRF-MAG
其中α为：
Figure BDA0002968293900000103
其中D(PPDR，PPrev)表示PDR位置与上一次位置的距离，D(PRF-MAG，PPrew)表示Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号计算出的位置与上一次位置的距离。当FSRF-MAG值较大也就是当Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号给出的区分度分数较高时，此时更加信任Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号所计算出的融合位置C。同样地，当PDR距离距离上一次位置更远时，此时也更加信任Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号所计算出的融合位置C。
对于在线定位阶段将移动终端在某未知位置所接收的格AP的RSSI组成的位置指纹利用匹配算法与数据库中已知位置的指纹信息进行匹配，从而得到匹配度最高的位置即为终端当前所处的位置，主要实现定位功能。
其中，移动终端是指可以感测行人在空间中的运动、位置和/或航向的设备或装置。例如，移动终端可以包含但不限于惯性测量单元、摄像头、气压计等。移动终端也就是智能终端，智能终端可以是智能电话(智能手机)、平板电脑、个人数码助理(pda)、掌上游戏机、个人导航设备(pnd)、可穿戴设备、智能眼镜、智能手表、虚拟显示设备或显示增强设备(如***glass、oculusrift、hololens、gearvr)等中的一种或多种。移动终端可以与运送设备的平台相关联。平台可以包括但不限于行人、输送行人的车辆船舶等。智能终端可以是固定在平台上或不固定在平台上，智能终端其与平台可通过网络连接，其中的一系列计算算法存在平台中，从而有利于减轻智能终端存储的负担，减少占用的内存。本发明中的移动终端最优选的是智能手机，应用广，方便携带。
其中，移动终端中惯性传感器是加速度传感器、角速度传感器或磁传感器；或者由加速度传感器与角速度传感器的单、双或三轴组合与解算电路组成的惯性测量单元IMU，或者由加速度传感器、角速度传感器及磁传感器的单、双或三轴组合与解算电路组成的姿态参考***AHRS；移动终端中惯性传感器是微机电***MEMS传感器。
本发明中为了解决当前地磁室内定位领域内面临的算法设计复杂、***架构复杂、耗电量大的问题，同时又能够有效利用基于地磁信号室内定位算法无需大规模部署硬件的优点，本发明提供一种轻量化的融合室内环境中的无线电波及惯性传感器的地磁定位算法。
对于移动终端来说电量是非常宝贵的资源，无论是苹果公司封闭的iOS操作***还是由谷歌公司开源的，还是众多手机厂商二次开发的安卓操作***。为了提升移动终端整体的能效比，抢占市场份额，都在为移动终端应用的电量消耗增加更多的限制和监控。对于现有的地磁算法计算量大的特性，使得其难以在消费电子市场中进一步推广，而通过本发明其会相应的减少限制和监控，这样就会减少移动终端的电量消耗，此种会大大延长移动终端电量使用时长。
总之，本发明解决了当前地磁室内定位领域内面临的算法设计复杂、***架构复杂、耗电量大的问题，同时又能够有效利用基于地磁信号室内定位算法无需大规模部署硬件的优点。
需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明专利的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，其特征在于，包括离线阶段和在线阶段，
离线阶段采集阶段包括如下步骤：
1)通过移动终端对待定位区域进行数据采集：用户拿着移动终端在待定位区域内采集无线电波信号和地磁信号数据一段时间，所述无线电波信号为Wi-Fi信号和iBeacon信号；
2)通过移动终端采集无线电波信号和地磁信号数据一段时间后生成相应的信号空间地图；
在生成信号空间地图的过程中，有两个步骤：第一步做插值，无线电波数据没有做插值，地磁信号做了线性插值算法，在采集过程中没有采集到的位置点通过插值算法来求取；第二步做网格化，网格的中心点作为采集位置点，同一网格内部的数据做平均化处理；
在线定位阶段中，其基于上述离线阶段采集阶段进行，包括以下步骤：
a、根据移动终端中惯性传感器计算出的相对位置点A；
1)初始化，用户拿着移动终端开始走动之前对移动终端初始化设置；
2)用户拿着移动终端开始走动，通过获取移动终端上加速度计信号，然后通过移动终端上应用步伐检测算法计算出步行时间序列；
3)通过移动终端计算出步长；
4)移动终端根据行人航向计算公式PDR和上述步骤1)、2)和3)的基础上计算惯性传感器估算出的相对位置点A；
b、根据移动终端中的Wi-Fi、iBeacon和地磁信号采用指纹法计算位置；
1)将指纹法的备选位置点限定在PDR输出位置点的附近；
2)分别对Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号根据欧氏距离公式计算备选位置点在信号空间地图中的信号值与定位时观测信号值的匹配分数，其中设定近邻阈值为K，于是对于每一种信号源都有各自不同的匹配分数集合；
3)对于Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号进行成对备选点之间的信号区分度打分，计算公式如下：
Figure FDA0004121565110000021
其中，
Figure FDA0004121565110000022
表示信号源k时，备选点i和j之间的区分度分数，
Figure FDA0004121565110000023
表示备选点i的匹配分数，
Figure FDA0004121565110000024
表示备选点j的匹配分数；
4)对于Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号计算单个备选点的信号区分度，计算公式如下：
Figure FDA0004121565110000025
其中，N表示备选点的个数，
Figure FDA0004121565110000026
高表明信号源k在备选点i具有较高的区分度，并将
Figure FDA0004121565110000027
做归一化处理得到权重分数
Figure FDA0004121565110000028
5)对于每一个备选点计算其所有信号源的权重分数的总和，选择最高的备选点作为Wi-Fi/iBeacon/地磁信号输出的绝对位置B，其计算公式如下：
Figure FDA0004121565110000029
其中，
Figure FDA00041215651100000210
表示在信号源维度上归一化处理后的信号源k在备选点i的区分度分数，并选择FSi最高的备选点作为Wi-Fi/iBeacon/地磁信号输出的绝对位置B；c、在上述步骤a)和步骤b)的基础上将PDR计算出的相对位置A和Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号计算出的绝对位置B进行融合，计算得到融合位置C，其计算公式如下：
x＝(1-α)*xPDR+α*xRF-MAG
y＝(1-α)*yPDR+α*yRF-MAG
其中α为：
Figure FDA0004121565110000031
其中，D(PPDR，PPrev)表示PDR位置与上一次位置的距离，D(PRF-MAG，PPrew)表示Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号计算出的位置与上一次位置的距离；当FSRF-MAG值较大也就是当Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号给出的区分度分数较高时，此时更加信任Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号所计算出的融合位置C；同样地，当PDR距离距离上一次位置更远时，此时也更加信任Wi-Fi信号、iBeacon信号及地磁信号所计算出的融合位置C；所述行人航向计算公式PDR为：
Figure FDA0004121565110000032
Er和Nr表示用户在ENU坐标系中东向和北向坐标，Sr表示该步的步长，αr表示该步的航向；假设用户在第一步单步或复步内的航向是不变的，即该步内走直线。
2.如权利要求1所述一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，其特征在于，所述移动终端中惯性传感器是微机电***MEMS传感器。
3.如权利要求1或2所述一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，其特征在于，所述步骤3)中通过移动终端计算出步长具体如下：第一步，移动终端中的三轴加速度传感器获取人行走时产生的三轴加速度值，再利用特征匹配的计步算法，检测出人行走的步伐，并记录该步伐的时间戳；第二步，根据移动终端中的方向传感器获取检测到人行走步伐时的方向；第三步，根据检测到人行走相邻步伐的时间戳的差值，计算人行走时的步频，再根据人行走时的步频和身高的关系表，估算人行走时的步长。
4.如权利要求1或2所述一种融合无线电波及惯性传感器的室内地磁定位方法，其特征在于，所述移动终端采用的是智能终端，所述智能终端是智能手机、平板电脑、个人数码助理、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、虚拟显示设备或显示增强设备中的一种或多种。
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