一种基于终端的行人定位方法及行人定位装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于终端的行人定位方法及行人定位装置，所述方法包括：获取行人的初始位置和初始航向角；识别行人携带终端的实时姿态；基于预先设置的对应关系，对载体坐标系下的加速度数据进行坐标系的转换，将与实时姿态对应的坐标系的轴向加速度或加速度模值设置为参考加速度；对参考加速度进行预处理，利用波峰检测算法对预处理后的参考加速度进行筛选，并根据筛选出的波峰统计行人的步数；确定行人的步长和航向偏移量；根据步数、步长及航向偏移量、初始位置以及初始航向角，确定行人的目标位置，由此，可以提高步数统计的精确性，从而可以提高行人的定位精度，尤其是针对室内定位、导航而言，具有较高的实际应用价值。

A Pedestrian Location Method Based on Terminal and Pedestrian Location Device

【技术实现步骤摘要】
一种基于终端的行人定位方法及行人定位装置
本专利技术涉及定位
，尤其涉及一种基于终端的行人定位方法及行人定位装置。
技术介绍
全球卫星定位系统(如GPS等)已广泛应用于智能手机、汽车、飞机等设备和交通工具上，在陆上、航空、航海等领域定位导航发挥着巨大的作用。但是，卫星定位系统在室内、高楼密集的环境中会受到削弱甚至屏蔽，从而失去定位导航功能。随着室内定位需求的不断增加，室内定位导航技术的研究潜藏着巨大的社会和经济效益。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种基于终端的行人定位方法及行人定位装置，以至少解决相关技术中室内定位性能差的问题。为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于终端的行人定位方法，包括：获取行人的初始位置和初始航向角；识别行人携带终端的实时姿态；基于预先设置的对应关系，对载体坐标系下的加速度数据进行坐标系的转换，将与实时姿态对应的坐标系的轴向加速度或加速度模值设置为参考加速度；对参考加速度进行预处理，利用波峰检测算法对预处理后的参考加速度进行筛选，并根据筛选出的波峰统计行人的步数；确定行人的步长和航向偏移量；根据步数、步长及航向偏移量、初始位置以及初始航向角，确定行人的目标位置。为实现上述目的，本专利技术实施例还提供一种行人定位装置，包括：传感器组件、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，程序被处理器执行时实现如上的行人定位方法的步骤。采用本专利技术实施例，通过对行人携带终端的实时姿态的识别，并针对不同的姿态选择不同载体坐标系下的轴向加速度或加速度模值，以利用波峰检测算法进行步数统计，可以提高步数统计的精确性，从而可以提高行人的定位精度，以进一步满足对导航可靠性的要求，尤其是针对室内定位、导航而言，具有较高的实际应用价值。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1是本专利技术实施例中基于终端的行人定位方法的流程图；图2是本专利技术实施例中基于终端的行人定位方法的部分流程图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。随着定位技术的发展，针对室内行人定位导航系统的研究已取得了极大的进展，其中，基于智能手机内置多种惯性传感器的室内行人航位推算算法(PedestrianDeadReckoning，PDR)以其可靠性好、精度高、无依赖性等优点，表现出良好的应用前景。相关技术中，行人航位推算算法通常是采用通用算法，而没有针对不同的持握姿态提出差异化的行人航位推算算法，不适用于现实生活中行人移动过程中持握智能手机姿态的不确定性和可变化性。为了解决相关技术中没有针对不同的持握姿态提出差异化的行人航位推算算法、造成定位精度低的问题，一方面，如图1所示，本专利技术实施例提供一种基于终端的行人定位方法，包括：S101，获取行人的初始位置和初始航向角。例如，可以通过GPS获取行人的初始位置和初始航向角。S102，识别行人携带终端的实时姿态。行人携带终端的姿态可以有多种，例如胸前握持终端姿态、终端随手摆动姿态、终端在裤子口袋姿态或其他姿态等。行人携带终端的实时姿态可以通过终端中的元器件(如传感器组件或摄像头等)进行识别。S103，基于预先设置的对应关系，对载体坐标系下的加速度数据进行坐标系的转换，将与实时姿态对应的坐标系的轴向加速度或加速度模值设置为参考加速度。可以理解的是，行人携带终端的姿态与参考加速度的确定公式之间具有确定的对应关系，例如，行人携带终端的姿态与参考加速度的确定公式一一对应，根据实时识别的行人携带终端的实时姿态确定其对应的参考加速度的确定公式，参考加速度可以为载体坐标系下的轴向加速度或载体坐标系下加速度的模值，参考加速度也可以为地球坐标系下的轴向加速度或地球坐标系下加速度的模值。这里，需要说明的是，“加速度模值”可以为载体坐标系下三轴加速度的和的模值或地球坐标系下三轴加速度的和的模值。另外，地球坐标系可以为东北天坐标系，其中x轴指向水平东方，y轴指向水平北方，z轴垂直于水平面且指向上方。载体坐标系原点位于载体(如终端)质心，x轴沿载体横轴向右(如终端的宽度方向且指向终端的右方)，y轴沿载体纵轴向后(如终端的长度方向且指向终端的后方)，z轴沿载体竖轴向下(如终端的厚度方向且指向终端的下方)。S104，对参考加速度进行预处理，利用波峰检测算法对预处理后的参考加速度进行筛选，并根据筛选出的波峰统计行人的步数。需要说明的是，这里所提到的预处理可以为对参考加速度进行滤波处理。利用波峰检测算法对预处理后的参考加速度进行筛选，筛选出的波峰用于统计行人的步数，筛选出的波峰的数量即为行人的步数。S105，确定行人的步长和航向偏移量。S106，根据步数、步长及航向偏移量、初始位置以及初始航向角，确定行人的目标位置。本专利技术实施例的基于终端的行人定位方法，通过对行人携带终端的实时姿态的识别，并针对不同的姿态选择载体坐标系或地球坐标系下不同的轴向加速度或加速度模值，以利用波峰检测算法进行步数统计，可以提高步数统计的精确性，从而可以提高行人的定位精度，以进一步满足对导航可靠性的要求，尤其是针对室内定位、导航而言，具有较高的实际应用价值。在本专利技术的一些实施例中，行人携带终端的姿态可以包括胸前握持终端姿态、终端随手摆动姿态、终端在裤子口袋姿态和其他姿态。当实时姿态为胸前握持终端姿态，确定终端在地球坐标系下的z轴加速度为参考加速度；当实时姿态为终端随手摆动姿态，确定终端在载体坐标系下的x轴加速度为参考加速度；当实时姿态为终端在裤子口袋姿态，确定终端在载体坐标系下的z轴加速度为参考加速度；当实时姿态为其他姿态，确定终端在载体坐标系下三轴加速度的模值为参考加速度。在本专利技术的一些实施例中，为了简化对行人携带终端的实时姿态的识别、提高行人移动过程中对行人携带终端的实时姿态的识别率，步骤S102可以包括：S201，采集传感器组件的检测数据，构建采样点的特征向量。其中，在一些实施例中，传感器组件可以包括加速度传感器和陀螺仪传感器，采集传感器组件的检测数据可以包括采集加速度传感器的第一三轴数据[ax，ay，az]、采集陀螺仪传感器的第二三轴数据[ωx，ωy，ωz]，并根据公式1构建所述采样点的特征向量f：f＝[axayazamagωxωyωzωmag]公式1；在公式1中，amag为第一三轴数据的模值，ωmag为第二三轴数据的模值。S202，构建包含有多个采样点的样本，确定样本内所有采样点的特征向量的属性集，其中，属性集包括静态属性、频域属性和时域属性中的至少一个。静态属性可以包括一个或多个，例如，静态属性可以包括样本中所有采样点的特征向量的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于终端的行人定位方法，其特征在于，包括：获取所述行人的初始位置和初始航向角；识别所述行人携带所述终端的实时姿态；基于预先设置的对应关系，对载体坐标系下的加速度数据进行坐标系的转换，将与所述实时姿态对应的坐标系的轴向加速度或加速度模值设置为参考加速度；对所述参考加速度进行预处理，利用波峰检测算法对预处理后的所述参考加速度进行筛选，并根据筛选出的波峰统计所述行人的步数；确定所述行人的步长和航向偏移量；根据所述步数、所述步长及所述航向偏移量、所述初始位置以及所述初始航向角，确定所述行人的目标位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于终端的行人定位方法，其特征在于，包括：获取所述行人的初始位置和初始航向角；识别所述行人携带所述终端的实时姿态；基于预先设置的对应关系，对载体坐标系下的加速度数据进行坐标系的转换，将与所述实时姿态对应的坐标系的轴向加速度或加速度模值设置为参考加速度；对所述参考加速度进行预处理，利用波峰检测算法对预处理后的所述参考加速度进行筛选，并根据筛选出的波峰统计所述行人的步数；确定所述行人的步长和航向偏移量；根据所述步数、所述步长及所述航向偏移量、所述初始位置以及所述初始航向角，确定所述行人的目标位置。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述行人携带所述终端的实时姿态包括：采集传感器组件的检测数据，构建采样点的特征向量；构建包含有多个采样点的样本，确定所述样本内所有采样点的特征向量的属性集，其中，所述属性集包括静态属性、频域属性和时域属性中的至少一个；基于所述属性集，通过分类器所训练得到的姿态分类模型识别所述行人携带所述终端的实时姿态。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集传感器组件的检测数据，构建采样点的特征向量包括：采集所述传感器组件中加速度传感器的第一三轴数据[ax，ay，az]；采集所述传感器组件中陀螺仪传感器的第二三轴数据[ωx，ωy，ωz]；根据公式1构建所述采样点的特征向量f：f＝[axayazamagωxωyωzωmag]公式1；其中amag为所述第一三轴数据的模值，ωmag为所述第二三轴数据的模值。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别所述行人携带所述终端的实时姿态还包括：当前样本的实时姿态与前一个样本的实时姿态不相同时，以当前样本的起始时间点延迟第一时间段后的时间点作为后一个样本的起始时间点，确定所述第一时间段内的实时姿态与所述前一个样本的实时姿态相同。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先设置的对应关系包括：当所述实时姿态为胸前握持终端姿态，确定所述终端在地球坐标系下的z轴加速度为所述参考加速度；当所述实时姿态为终端随手摆动姿态，确定所述终端在载体坐标系下的x轴加速度为所述参考加速度；当所述实时姿态为终端在裤子口袋姿态，确定所述终端在载体坐标系下的z轴加速度为所述参考加速度；当所述实时姿态为其他姿态...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔺博，张乔坤，黄河清，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司电子科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11