一种基于MEMS惯性器件与安卓智能手机融合的室内定位方法技术

一种基于MEMS惯性器件与安卓智能手机融合的室内定位方法属于数据处理和移动终端应用领域。本发明专利技术在利用MEMS惯性传感器与安卓智能手机融合定位的前提下，基于室内定位行人的运动特征和MEMS惯性器件中本身的漂移误差，采用了基于卡尔曼滤波的零速度修正累积误差消除算法；在行人运动航向角的确定中，基于陀螺仪和电子罗盘的优缺点以及行人的运动特点，本课题设计了不同数据采样方式并融合粒子滤波的航向角确定算法，进一步增加了行人航向的精度。该方法能降低惯导解算过程中的累积误差，并得出较精确的行人位移信息和航向角信息。

【技术实现步骤摘要】

： 本专利技术属于数据处理和移动终端应用领域。是一种利用传感器技术、蓝牙数据传 输技术、计算机技术、数字信号处理技术、android编程技术等实现的MEMS惯性器件与安卓 智能手机融合的室内定位方法。该方法能降低惯导解算过程中的累积误差，并得出较精确 的行人位移息和航向角息。
技术介绍
： 室内是人类活动最密集的场所，因此对于室内位置服务的研究具有重要意义。由 于室内环境存在多径、非视距、复杂多变等特点，因此室内不能应用像GPS等广泛用于室外 的定位技术。基于MEMS惯性传感器的室内定位与导航技术因其设备简单，工作时完全独立 于外界环境，且抗干扰，而成为近年来室内定位技术研究的焦点。而累积误差的消除方法是 决定惯性导航成功与否的关键因素。 目前基于MEMS惯性传感器的定位技术以航迹推算定位技术为主，按照计算运 动距离的方法来分类，基于MEMS传感器的定位技术主要又可以分为两类，惯性导航系统 INS (Inertial Navigation System)和基于运动模型的航迹推算技术（Dead-reckoning)。 惯性导航系统INS主要依靠对传感器加速度或者速度的积分来计算运动距离，它主要用于 车载、飞机、武器等导航领域，而基于运动模型的航迹推算技术主要依靠运动模型来计算人 的运动步长，从而估算运动距离，该技术主要用于室内的行人定位和导航系统中。 对于室内的行人定位与导航系统，国际上有许多学者做了大量的研究工作。美国 卡内基梅隆大学的机器人工程中心研究人员研究出一款基于IMU(Inertial measurement unit)的鞋式个人导航系统，此系统正常行走一小时定位误差可控制在一米之内。德国航空 航天中心DLR实验室在2008年提出了一种基于鞋绑式惯性传感器的双层贝叶斯-位置估 计框架算法，此算法主要由底层卡尔曼滤波和顶层粒子滤波算法组成。瑞典皇家工学院信 号处理实验室在2012年提出了一个开源的、实时的基于鞋绑式的惯性导航系统，其样本造 价800美元，在100米内导航误差范围为（0.2% -1% )。国内西北工业、国防科技、上海交 通等大学也陆续开展了一些基础理论、算法的研究和实验研制工作，部分研究单位取得了 初步的实验室成果，但相对国外成熟产品的性能还有较大的差距。 综上可知：惯性导航技术对于短期定位是一种很好的定位方法。该技术的优点 是定位方法简单、易实现且价格便宜，但存在累积误差且随着行人移动距离和航向角的增 加，其累积误差越来越大进而导致定位精度下降。各研究机构通过设计各种修正算法，消 除系统的累积误差。目前，在考虑系统实时性及计算复杂度的前提下，最普遍的方法是基于 卡尔曼滤波来消除漂移误差，l〇〇m范围内定位精度控制在lm内。但长时间工作后，系统误 差无法维持收敛状态，定位误差将急剧升高，导致室内定位的失败。本文提出了一种基于 MEMS惯性器件与安卓智能手机融合来消除累积误差的室内定位方法。
技术实现思路
： 针对MEMS惯性传感器在导航算法中存在累积误差而导致定位失败，本专利技术提出 了一种基于MEMS惯性器件与安卓智能手机融合来消除累积误差的室内定位方法。 本专利技术基于MEMS惯性器件的室内定位与导航方法的研究，定位系统主要由 MPU6050MEMS数据采集模块、蓝牙数据无线传输模块、安卓智能手机数据采集与处理模块组 成。通过相应的导航解算算法，最终在手机上显示行人的三维空间运动轨迹，实现行人的定 位与导航功能。 本专利技术在利用MEMS惯性传感器与安卓智能手机融合定位的前提下，基于室内定 位行人的运动特征和MEMS惯性器件中本身的漂移误差，采用了基于卡尔曼滤波的零速度 修正累积误差消除算法；在行人运动航向角的确定中，基于陀螺仪和电子罗盘的优缺点以 及行人的运动特点，本课题设计了不同数据采样方式并融合粒子滤波的航向角确定算法， 进一步增加了行人航向的精度。本专利技术包括以下内容： (1)基于MPU6050加速度数据和陀螺仪数据的行人实时位移算法 本专利技术主要针对基于MEMS惯性器件的行人导航方法进行研究，由于惯性导航是 一种推算方式的导航，加速度通过一次积分得到速度，通过二次积分得到位移，角速度通过 一次积分得到旋转角度，进而确定目标的位移和方向。具体导航算法是从已知的位置出发， 利用加速度和角速度信息估测下一个位置，进而连续估测目标的当前位置。由于导航结果 是通过积分计算获得的，积分误差会随着时间的推移而累积，如何找到一个合适的方法来 减少累积误差是定位成功与否的关键。本专利技术基于行人的运动特点，采用卡尔曼滤波的零 速度修正算法，对定位过程产生的累积误差进行实时修正，从而提高算法的成功率与准确 性。具体步骤如下： 1)首先对MPU6050采集的行人运动的初始数据滤波处理，降低漂移误差和行人行 走带来的误差； 2)其次，对滤波处理的数据一方面进行惯性导航解算，一方面进行"三条件判断 法"的零速度检测； 3)当检测到行人运动的"零速度"时，触发零速修正的卡尔曼滤波模块； 4)经过零速度修正的卡尔曼滤波模块的算法，求解出其它状态向量的误差信息， 并以步数为单位划分，取出单步数据段的状态误差估计信息； 5)将4)步得出的状态误差估计信息反馈到位移解算单元对导航参数信息进行校 正，最后输出相对精确的行人位置信息。 (2)基于MPU6050陀螺仪数据和手机电子罗盘数据的行人航向角算法 在个人航迹推算导航系统中，对运动方向的估算主要是使用陀螺仪和电子罗盘这 两种航向传感器，这两种传感器的用法和特点各不相同。 根据以上两种传感器的用法和特点，本专利技术提出了鞋绑式陀螺仪结合手持手机中 电子罗盘的指南针功能，并利用粒子滤波算法，得出较准确的行人运动航向。 基于陀螺仪数据和电子罗盘数据的行人航向角算法具体包括以下内容： 1)基于MPU6050陀螺仪和手机电子罗盘的融合方法对于陀螺仪和电子罗盘融合 计算航向的方法，是采用交替使用的简单融合方法，对于陀螺仪积分的航向和手机电子罗 盘的航向两个航向值，根据运动航向是否处于较大改变状态来选择使用陀螺仪积分航向还 是选择使用电子罗盘的航向。 2)粒子滤波方法以提高电子罗盘的精度由于电子罗盘易受周围环境，包括墙壁、 桌椅、磁场等的影响，使输出的航向角数据产生漂移，所以本系统采用粒子滤波的方法进一 步减少漂移误差，输出相对精确的导航航向角数据。 (3)基于智能手机气压计数据的行人实时水平高度的算法 1)气压高度计是根据测量大气压、利用大气压与高度海拔之间的关系来计算海拔 高度的传感器。在个人航迹推算系统中，高度计测量的高度信息可以帮助判断人的运动状 态是否为爬楼、上坡等，还可以利用高度计判断行人所在的海拔高度、楼层信息等。 2)由于楼层高度一般在5m以上，而气压计的分辨率会在0. 25m左右，所以高度计 的高度结果精度足以判别出楼层，因此可以根据高度当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于MEMS惯性器件与安卓智能手机融合的室内定位方法，其特征在于，步骤如下：(1)基于陀螺仪数据的行人实时位移算法1)首先对陀螺仪采集的行人运动的初始数据滤波处理；2)其次，对滤波处理后的数据一方面进行惯性导航解算，一方面进行“三条件判断法”的零速度检测；3)当检测到行人运动的“零速度”时，触发零速修正的卡尔曼滤波模块；4)经过零速度修正的卡尔曼滤波模块的算法，求解出其它状态向量的误差信息，并以步数为单位划分，取出单步数据段的状态误差估计信息；5)将4)步得出的状态误差估计信息反馈到位移解算单元对导航参数信息进行校正，最后输出相对精确的行人位置信息；对于陀螺仪和电子罗盘融合计算航向的方法，根据运动航向是否处于较大改变状态来选择使用陀螺仪积分航向还是选择使用电子罗盘的航向，如果陀螺仪测量数据有较大偏差则采用电子罗盘，采用粒子滤波方法以提高电子罗盘的精度；否则采用陀螺仪；基于智能手机气压计数据的行人实时水平高度。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张会清，代汝勇，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11