一种基于多传感器融合技术的行人导航装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于多传感器融合技术的行人导航装置和方法，装置包括手持智能设备、观测量处理单元和融合滤波器；方法包括如下步骤：(1)手持智能设备利用自身硬件获取IMU、磁力计、压力计、WiFi、BLE和GNSS等的原始数据；(2)观测量处理单元处理手持智能设备提供的原始数据以提供位置或速度等观测量给融合滤波器；(3)融合滤波器利用运动学模型作为系统模型，观测量处理单元的结果建立观测模型，经过融合滤波器的处理最终得到行人导航结果。本发明专利技术克服了在没有其他辅助系统的情况下，导航误差会迅速累积的缺点；IMU处理模块考虑了手持智能设备的多种模式，突破了传统多传感器融合IMU需和载体固定的限制；提高了行人导航的精确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及多传感器融合和行人导航领域，尤其是一种基于新型多传感器融合技术的行人导航装置和方法。
技术介绍
随着移动互联网的发展，室内外的行人导航应用蓬勃发展，例如大型商场室内导航、医院病人追踪、超市人流分析等。国内外多个市场分析报告一致认为行人导航将是一个有巨大市场的研究方向。与此同时，便携式智能设备，例如：智能手机、平板电脑和智能手表等在过去十年中一直超高速发展，已成为人们生活不可缺少的一部分。这些便携式设备大多数具备强大的处理器、无线收发器、摄像头、全球导航卫星系统GNSS接收机和众多传感器。因此，这些便携式智能设备已成为多传感器融合和行人导航相关应用的理想平台。目前单一行人导航技术都存在不同程度的缺陷。基于WiFi和蓝牙等无线系统的行人导航技术通常具有无线信号强度在恶劣的环境下波动较大，无法提供完整的导航信息如三维位置、速度和姿态，系统性能高度依赖于发射设备的分布和数量，位置信息不连续平滑等缺陷。基于微惯性单元的行人导航技术短期精准，但导航误差累积较快。基于摄像头的视觉定位在复杂环境下视觉传感器标定较慢、特征信息提取错误率高、导航信息计算慢等缺陷。因此，多传感器融合已成为目前行人导航的主流方案。目前，现有的多传感器融合技术一般包括以下几个步骤：(1)以惯性单元(三轴加速度计和三轴陀螺仪)的测量数据通过惯性机械编排算法计算跟踪物体的位置、速度和姿态信息；(2)建立与惯性机械编排算法对应的误差模型，并作为融合滤波器的系统模型；(3)将其他辅助系统(GPS、WiFi、蓝牙、RFID、GNSS等)建立为融合滤波器的观测模型；(4)通过融合滤波器的预测和更新过程估计出系统状态量误差；和(5)将系统状态量误差补偿惯性单元误差和基于惯性机械编排算法的位置、速度和姿态信息，得出最终的位置信息、速度和姿态信息。现有多传感器融合技术具有以下两个致命缺点(1)在没有其他辅助系统的情况下，导航误差会迅速累积；(2)当惯性单元与载体不固定的情况下，例如：行人导航中的手机和行人，传统的多传感器融合技术无法正确估计出载体的信息。因此，现有多传感器融合技术在很多场景下无法提供准确的行人导航信息。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于新型多传感器融合技术的行人导航装置和方法，达到提升行人导航精度和可用性的效果。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于新型多传感器融合技术的行人导航装置和方法，包括：手持智能设备平台、观测量处理单元以及融合滤波器；手持智能设备利用自身硬件获取惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)、磁力计、压力计、WiFi、低耗能蓝牙(Bluetooth Low Energy，BLE)和全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)的原始数据，观测量处理单元处理手持智能设备提供的原始数据以提供位置或速度等观测量给融合滤波器，融合滤波器利用运动学模型作为系统模型，观测量处理单元的结果建立观测模型，经过融合滤波器的处理最终得到行人导航结果。优选的，手持智能设备平台包括现有智能设备常见的IMU、磁力计、压力计、WiFi、低耗能蓝牙和GNSS等；IMU提供加速度和角速度的原始数据；所述磁力计提供地磁的原始数据；压力计提供大气气压的原始数据；WiFi提供WiFi接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的原始数据；BLE提供BLERSS的原始数据；GNSS接收机提供GNSS的原始数据；智能设备平台任何可以提供观测信息的其他传感器都可以包含在所提出的多传感器融合算法中。优选的，观测量处理单元包括：IMU处理单元、磁力计处理单元、压力计处理单元、WiFi处理单元、BLE处理单元和GNSS处理单元等；IMU处理单元处理所述IMU提供的加速度和角速度的原始数据以得到IMU位置信息并传送给所述融合滤波器；磁力计处理单元处理所述磁力计提供的地磁的原始数据以得到地磁位置信息并传送给所述融合滤波器；压力计处理单元处理所述压力计提供的大气气压的原始数据以得到高程信息并传送给所述融合滤波器；WiFi处理单元处理所述WiFi提供的RSS原始数据以得到WiFi位置信息并传送给所述融合滤波器；BLE处理单元处理所述BLE提供的RSS原始数据以得到BLE位置信息并传送给所述融合滤波器；GNSS处理单元处理所述GNSS接收机提供的位置和速度信息并传送给所述融合滤波器。观测量处理单元还包括其他处理单元以处理智能设备平台的其他传感器来得到位置或速度信息并传送给融合滤波器。优选的，融合滤波器包括系统模型和观测模型；系统模型使用运动学模型对待测目标的位置和速度信息进行预测，并传送给观测模型；观测模型将系统模型预测的位置、速度信息与观测量处理单元提供的基于IMU、磁力计、压力计、WiFi、BLE和GNSS等的位置、速度等信息结合，更新待测目标的的最终位置和速度信息。优选的，IMU处理单元包括用户运动模式和设备使用模式识别模块、航向角偏差估计模块、改进航位推算算法模块，用户运动模式和设备使用模式识别模块根据所述手持智能设备平台的IMU和其他可选的硬件(例如磁力计)提供的原始数据识别出静止、行走、跑步等用户运动模式和手持、短信、电话、导航、口袋、背包等设备使用模式；航向角偏差估计模块根据所述用户运动模式和设备使用模式识别模块输出的用户运动模式和设备使用模式和所述手持智能设备平台的IMU和其他可选的硬件(例如磁力计)提供的原始数据估计出航向角偏差；改进航位推算算法模块根据所述航向角偏差估计模块输出的航向角偏差和所述手持智能设备平台的IMU和其他可选的硬件(例如磁力计)提供的原始数据得到IMU位置信息并传送给所述融合滤波器。优选的，改进航位推算算法模块包括测姿系统模块、航向角偏差补偿模块、步伐检测模块、步长估计模块、航位推算算法模块，测姿系统模块根据所述手持智能设备平台的IMU和其他可选磁力计提供的原始数据识别出手持智能设备的姿态信息；航向角偏差补偿模块读取航向角偏差估计模块输出的航向角偏差并补偿给行人航向角、输出给航位推算算法；步伐检测模块算法模块根据所述手持智能设备平台的IMU的原始数据检测出行人的步数反馈给步长估计模块；步长估计模块根据所述步伐检测模块的结果和所述手持智能设备平台的IMU的原始数据估计出行人的步长，并反馈给所述的航位推算模块；航位推算模块根据所述步长估计模块输出的步长信息和所述航向角偏差补偿模块输出的行人航向角信息计算出IMU位置观测量并反馈给所述的融合滤波器。相应地，本专利技术还提供了一种基于新型多传感器融合技术的行人导航方法，包括以下步骤：(1)手持智能设备利用自身硬件获取IMU、磁力计、压力计、WiFi、BLE和GNSS的原始数据；(2)观测量处理单元处理手持智能设备提供的原始数据以提供位置或速度等观测量给融合滤波器；(3)融合滤波器利用运动学模型作为系统模型，观测量处理单元的结果建立观测模型，经过融合滤波器的处理最终得到行人导航结果。优选的，观测量处理单元处理手持智能设备提供的原始数据以提供位置或速度等观测量给融合滤波器包括如下步骤：(1)IMU处理单元处理所述IMU提供的加速度和角速度本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于新型多传感器融合技术的行人导航装置，其特征在于，包括：手持智能设备(1)、观测量处理单元(2)以及融合滤波器(3)；所述的手持智能设备(1)利用自身硬件获取观测量原始数据，所述观测量处理单元(2)处理手持智能设备(1)提供的原始数据以提供位置或速度等观测量给融合滤波器(3)，所述融合滤波器利用运动学模型作为系统模型(32)，观测量处理单元的结果建立观测模型(33)，经过融合滤波器(3)的处理最终得到行人导航结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于新型多传感器融合技术的行人导航装置，其特征在于，包括：手持智能设备(1)、观测量处理单元(2)以及融合滤波器(3)；所述的手持智能设备(1)利用自身硬件获取观测量原始数据，所述观测量处理单元(2)处理手持智能设备(1)提供的原始数据以提供位置或速度等观测量给融合滤波器(3)，所述融合滤波器利用运动学模型作为系统模型(32)，观测量处理单元的结果建立观测模型(33)，经过融合滤波器(3)的处理最终得到行人导航结果。2.如权利要求1所述的基于新型多传感器融合技术的行人导航装置，其特征在于，所述手持智能设备1自身硬件包括：惯性测量单元IMU(11)、磁力计(12)、压力计(13)、WiFi(14)、低耗能蓝牙BLE(15)和全球导航卫星系统GNSS(16)；所述IMU(11)提供加速度和角速度的原始数据；所述磁力计(12)提供地磁的原始数据；所述压力计(13)提供大气气压的原始数据；所述WiFi(14)提供WiFi接收信号强度RSS的原始数据；所述BLE(15)提供BLERSS的原始数据；所述GNSS接收机(16)提供GNSS的原始数据；手持智能设备(1)还可以包括提供观测信息的其他传感器。3.如权利要求1所述的基于新型多传感器融合技术的行人导航装置，其特征在于，观测量处理单元模块(2)包括：IMU处理单元(21)、磁力计处理单元(22)、压力计处理单元(23)、WiFi处理单元(24)、BLE处理单元(25)和GNSS处理单元(26)；所述IMU处理单元(21)处理所述IMU(11)提供的加速度和角速度的原始数据以得到IMU位置信息并传送给所述融合滤波器(3)；所述磁力计处理单元(22)处理所述磁力计(12)提供的地磁的原始数据以得到地磁位置信息并传送给所述融合滤波器(3)；所述压力计处理单元(23)处理所述压力计提供(13)的大气气压的原始数据以得到高程信息并传送给所述融合滤波器(3)；所述WiFi处理单元处理(24)所述WiFi(14)提供的RSS原始数据以得到WiFi位置信息并传送给所述融合滤波器(3)；所述BLE处理单元处理(25)所述BLE(15)提供的RSS原始数据以得到BLE位置信息并传送给所述融合滤波器(3)；所述GNSS处理单元(26)处理所述GNSS接收机(16)提供的位置和速度信息并传送给所述融合滤波器(3)；观测量处理单元模块(2)还包括其他处理单元以处理智能设备平台的其他传感器来得到位置或速度信息并传送给融合滤波器(3)。4.如权利要求1所述的基于新型多传感器融合技术的行人导航装置，其特征在于，所述IMU处理单元(21)包括用户运动模式和设备使用模式识别模块、航向角偏差估
\t计模块、改进航位推算算法模块，所述用户运动模式和设备使用模式识别模块根据所述手持智能设备平台的IMU和其他可选的硬件提供的原始数据识别出静止、行走、跑步等用户运动模式和手持、短信、电话、导航、口袋、背包等设备使用模式；所述航向角偏差估计模块根据所述用户运动模式和设备使用模式识别模块输出的用户运动模式和设备使用模式和所述手持智能设备平台的IMU和其他可选的硬件提供的原始数据估计出航向角偏差；改进航位推算算法模块根据所述航向角偏差估计模块输出的航向角偏差和所述手持智能设备平台的IMU和其他可选的硬件提供的原始数据得到IMU位置信息并传送给所述融合滤波器。5.如权利要求4所述的基于新型多传感器融合技术的行人导航装置，其特征在于，所述改进航位推算算法模块包括测姿系统模块、航向角偏差补偿模块、步伐检测模块、步长估计模块、航位推算算法模块，所述测姿系统模块根据所述手持智能设备平台的IMU和其他可选磁力计提供的原始数据识别出手持智能设备的姿态信息；所述航向角偏差补偿模块读取航向角偏差估计模块输出的航向角偏差并补偿给行人航向角、输出给航位推算算法；步伐检测模块算法模块根据所述手持智能设备平台的IMU的原始数据检测出行人的步数反馈给步长估计模块；步长估计模块根据所述步伐检测模块的结果和所述手持智能设备平台的IMU的原始数据估计出行人的步长，并反馈给所述的航位推算模块；航...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄园，杨军，戚隆宁，李由，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32