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基于微机电传感器、WiFi定位、磁场匹配的室内导航方法技术

技术编号:12305565 阅读:94 留言:0更新日期:2015-11-11 15:09
本发明专利技术公开了一种基于微机电传感器、WiFi定位、磁场匹配的室内导航方法,针对消费电子产品的室内定位方法,充分利用了消费类电子产品中内置的MEMS传感器和公共场合中的WiFi信号,不需格外的人工外业工作量,即可得到比传统室内导航方法更可靠稳定的导航结果。在导航环境恶劣(如WiFi信号弱、WiFi热点分布差、室内磁场梯度不明显)的情况下,本发明专利技术通过MEMS传感器和WiFi信号的相互配合,可有效降低定位误匹配率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及室内定位、无线通讯和微机电系统
,尤其涉及一种基于微机电传感器、WiFi定位、磁场匹配的室内导航方法
技术介绍
随着面对公众的位置服务(LBS)时代的来临及智能手机等移动终端的日益普及,随时随地获取个人位置及周边服务信息的需求日益增大。作为获取空间位置信息的主要手段,导航定位是LBS的一项核心技术。尤其是人们平均有70%以上的时间都在室内,因此,实时、准确的室内定位技术至关重要。室内定位的难点在于在室内无法接收到全球导航定位系统(GNSS)信号、室内导航环境复杂、以及消费类电子产品中的传感器性能差等。尽管基于射频信号的定位技术,如WiFi、蓝牙、RFID、UWB,ZigBee等,能够进行定位,但是,这些技术通常需要专门的设备布设和维护,且需要专门的信号接收设备。一个特例是WiFi定位技术,由于公共场合大多已经有WiFi热点(路由器)布设,且目前消费产品中已有WiFi接收芯片。因此,WiFi定位得到了广泛关注。WiFi定位的难点在于:1)作为一种绝对定位技术,WiFi定位的性能取决于WiFi热点的布设。在没有热点或者热点分布不好的地方,WiFi精度难以得到保证;2)WiFi信号强度不稳定,在室内容易受到干扰、衰减及多路径效应的影响;3)不同设备中WiFi接收芯片性能的差异,也将造成定位误差。这些因素将导致WiFi结果的不稳定性,容易出现“误匹配”或“误定位”,造成巨大(可能达到数十米)的定位误差。近年来随着微机电系统MEMS(Micro-ElectroMechanicalSystems)技术的发展而产生的MEMS传感器(如陀螺、加速度计、磁强计)具有成本低(大批量时)、尺寸小、重量轻、功耗低、可靠性高等优点,使其广泛应用于消费类电子产品。行人航迹推算(PDR)技术可利用陀螺和加速度计的信息能够不断推算用户的位置。PDR技术的最大优势在于其自主性,即不依赖于任何外部设备的布设,因此也不容易受到环境干扰。但是,PDR技术的缺点在于其只能提供短期的高精度,而长期的导航精度因为传感器误差的存在和导航计算中的积分算法,而迅速降低。虽然使用加速度计可以计算设备的水平姿态角(即俯仰角、横滚角)并加以补偿,航向姿态角在没有其他信息约束时会迅速增加并造成位置误差。虽然,使用磁强计可以通过感应地磁场,来确定设备的航向。但是,在室内环境下,环境磁场受到人工设施的干扰而不再是地磁场。因此,磁强计在室内难以给出可靠的航向。室内磁场异常是使用磁强计测航向和行人导航面临的一个大问题。另一方面,研究者们也已经利用了室内的磁场异常,并将其作为一种指纹来用于定位。磁场匹配定位的前提条件是室内磁场在时间上稳定,并在空间上存在差异性。磁场匹配和WiFi指纹识别的思想类似,但存在两个优势:1)磁场无处不在,不需要任何发射设备。2)消费电子产中磁强计的采样率高(通常高于10Hz)。磁场匹配的难点在于磁场指纹只有三个维度。而因为导航过程中,航向信息不准确,导致只能使用加速度计区分出两个磁场维度,即水平磁场和垂向磁场(或总磁场和磁倾角)。为了在不额外增加传感器的情况下提高磁场指纹的维度,研究者们已经提出了连续匹配的方法。连续匹配的方法是将一段时间的连续导航信息(即测量轨迹)都存下来,然后与数据库中的一系列连续已知点(即候选轨迹)进行比较,来寻找匹配程度最高的点。批量匹配的方法已经用于室外的高精度的重力、地磁、以及地形匹配导航,且有相对成熟的定位算法,如TERCOM、ICCP等。为了保证匹配的准确定,需要确保测量轨迹与候选轨迹的长度相同。所以,高精度自主导航系统中装备有一台高等级的惯性导航系统(INS),并使用约束条件(如非完整性约束(NHC)、零速修正(ZUPT)等)来提供高精度的唯一测量。但是,消费电子产品中的惯性传感器误差大,无法提供精确的位移测量;且行人动态复杂,难以挖掘出有效的约束信息(除非将设备固定,如安装在脚上或腰上)。因此,当前室内磁场匹配技术、或惯性辅助的磁场匹配技术存在一定的误匹配率。一旦误匹配,导航误差可能达到数十米甚至更多,极大地影响用户体验。综上所述,WiFi、PDR及磁场匹配技术均存在一定局限性:WiFi信号强度易波动,且精度受热点数目和分布的影响;PDR能提供短期导航结果,但长期精度迅速降低;磁场匹配技术精度高但容易出现误匹配。以上技术或者其现有组合,如PDR技术和WiFi定位技术的组合、PDR技术和磁场匹配技术的组合,均存在使用场景的局限性,尚不能满足消费类产品任何时候、任何地点均能进行准确可靠实时定位的需求。
技术实现思路
针对现有技术的局限性,本专利技术提出了一种基于微机电传感器、WiFi定位、磁场匹配的室内导航方法,该方法可利用消费类电子产品中内置的MEMS传感器(包括陀螺、加速度计和磁强计)和公共场合中的WiFi信号,完成准确可靠的室内定位。为解决上述技术问题,本专利技术采用如下的技术方案:一、WiFi指纹识别辅助的磁场匹配定位方法,包括步骤:S1沿规划的测绘轨迹采集数据,结合数据及数据采集时位置构建WiFi指纹和磁场指纹的数据库,所述的数据包括WiFi数据和磁场数据,WiFi数据包括WiFi信号强度和mac地址,磁场数据包括陀螺、加速度计和磁强计的数据;S2采用WiFi指纹识别法对待定位点进行定位,获得待定位点的WiFi定位结果;S3基于WiFi定位结果确定磁场匹配搜索区域,在磁场匹配搜索区域内对待定位点进行磁场匹配,获得待定位点的磁场匹配定位结果;磁场匹配搜索区域是以WiFi定位结果为圆心或中心的圆或轴对称多边形,圆半径或轴对称多边形边长为经验值。S1进一步包括:1.1根据目标区域地图规划测绘轨迹,获取测绘轨迹关键节点位置,所述的关键节点包括起点、终点、交叉路口节点和拐弯节点;1.2沿测绘轨迹采集WiFi数据和磁场数据;1.3WiFi参考点的WiFi数据和位置构成WiFi指纹,磁场参考点的磁场数据和位置构成磁场指纹;WiFi参考点即WiFi数据更新时刻的脚步点,磁场参考点即脚步点及相邻脚步点间按预设内插距离内插获得的内插点;1.4构建WiFi指纹和磁场指纹的数据库。上述脚步点位置采用如下方法获得:根据测绘轨迹上相邻两关键节点位置及该相邻关键两节点间的脚步数,经内插得到测绘轨迹上各脚步点位置。上述磁场指纹包括根据磁场数据获得的磁场向量mk=[BBDBH],其中,B=|B|,为总磁场强度,B为磁强计的三轴输出向量;BD和BH分别为磁场强度的垂向分量和水平分量。S2本文档来自技高网
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【技术保护点】
WiFi指纹识别辅助的磁场匹配定位方法,其特征在于,包括步骤:S1沿规划的测绘轨迹采集数据,结合数据及数据采集时位置构建WiFi指纹和磁场指纹的数据库,所述的数据包括WiFi数据和磁场数据,WiFi数据包括WiFi信号强度和mac地址,磁场数据包括陀螺、加速度计和磁强计的数据;S2采用WiFi指纹识别法对待定位点进行定位,获得待定位点的WiFi定位结果;S3基于WiFi定位结果确定磁场匹配搜索区域,在磁场匹配搜索区域内对待定位点进行磁场匹配,获得待定位点的磁场匹配定位结果;磁场匹配搜索区域是以WiFi定位结果为圆心或中心的圆或轴对称多边形,圆半径或轴对称多边形边长为经验值。

【技术特征摘要】
1.WiFi指纹识别辅助的磁场匹配定位方法,其特征在于,包括步骤:
S1沿规划的测绘轨迹采集数据,结合数据及数据采集时位置构建WiFi指纹和磁场
指纹的数据库,所述的数据包括WiFi数据和磁场数据,WiFi数据包括WiFi信号强度
和mac地址,磁场数据包括陀螺、加速度计和磁强计的数据;
S2采用WiFi指纹识别法对待定位点进行定位,获得待定位点的WiFi定位结果;
S3基于WiFi定位结果确定磁场匹配搜索区域,在磁场匹配搜索区域内对待定位点
进行磁场匹配,获得待定位点的磁场匹配定位结果;磁场匹配搜索区域是以WiFi定位
结果为圆心或中心的圆或轴对称多边形,圆半径或轴对称多边形边长为经验值。
2.如权利要求1所述的WiFi指纹识别辅助的磁场匹配定位方法,其特征在于:
S1进一步包括:
1.1根据目标区域地图规划测绘轨迹,获取测绘轨迹关键节点位置,所述的关键节
点包括起点、终点、交叉路口节点和拐弯节点;
1.2沿测绘轨迹采集WiFi数据和磁场数据;
1.3WiFi参考点的WiFi数据和位置构成WiFi指纹,磁场参考点的磁场数据和位置
构成磁场指纹;WiFi参考点即WiFi数据更新时刻的脚步点,磁场参考点即脚步点及相
邻脚步点间按预设内插距离内插获得的内插点;
1.4构建WiFi指纹和磁场指纹的数据库。
3.如权利要求2所述的WiFi指纹识别辅助的磁场匹配定位方法,其特征在于:
脚步点位置采用如下方法获得:
根据测绘轨迹上相邻两关键节点位置及该相邻关键两节点间的脚步数,经内插得到
测绘轨迹上各脚步点位置。
4.如权利要求1所述的WiFi指纹识别辅助的磁场匹配定位方法,其特征在于:
所述的磁场指纹包括根据磁场数据获得的磁场向量mk=[BBDBH],其中,
B=|B|,为总磁场强度,B为磁强计的三轴输出向量;BD和BH分别为磁场强度的垂向
分量和水平分量。
5.如权利要求1所述的WiFi指纹识别辅助的磁场匹配定位方法,其特征在于:
S2中所述的WiFi指纹识别法为基于k邻近点的WiFi指纹识别法,具体为:
将待定位点处的WiFi信号强度和数据库中各WiFi参考点处的WiFi信号强度进行
比对,找到与待定位点的信号强度距离最近的k个WiFi参考点,将该k个WiFi参考点

\t位置的加权平均值作为待定位点位置,权值为待定位点和各WiFi参考点的信号强度距
离。
6.如权利要求1所述的WiFi指纹识别辅助的磁场匹配定位方法,其特征在于:
S3中,所述的圆的半径或轴对称多边形的边长设为ε·σwifi,ε为根据实际情况人为
设定的自然数,σwifi为WiFi定位精度;
所述的WiFi定位精度根据WiFi定位结果统计获得,具体为:<...

【专利技术属性】
技术研发人员:牛小骥李由张鹏庄园程政
申请(专利权)人:武汉大学
类型:发明
国别省市:湖北;42

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