基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法技术

一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法包括：粒子初始化，指定粒子携带的状态信息；粒子传播，根据航位推算公式计算下一时刻粒子的状态向量；粒子更新，判断粒子传播过程中是否与地图中的障碍物相交，如果存在相交则该粒子灭亡；目标位置确定，根据粒子更新后存活的粒子所在位置的加权和来确定目标的最终位置；粒子重采样和位置自适应修正，采用随机采样方法在存活粒子中随机选取粒子作为补偿粒子，对补偿粒子的生成位置做自适应调整，从而对目标位置进行修正。本发明专利技术减小了位置更新过程中的累积误差，有效的提高了定位精度。

Interior location method of particle filter based on map information and position adaptive correction

A particle filter method for indoor positioning map information and adaptive location based on modified particle initialization, including: state information specified particles; particle propagation, according to the state vector of dead reckoning formula next time particle; particle update, determine whether the particles spread in the process of intersection and obstacles in the map, if there is intersection the particle extinction; determine the target location, according to the weighted particle update survival after particle location and the final location to determine the target; resampling and position adaptive correction, using random sampling method in survival were randomly selected as the particle particle particle generation position on compensation, compensation of particles with adaptive adjustment, thus correction of target position. The invention reduces the accumulated error during the updating process, and effectively improves the positioning accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法
本专利技术涉及目标定位、目标跟踪等领域，尤其涉及基于智能移动设备的室内定位领域。
技术介绍
随着智慧城市、移动互联网、智能移动设备等技术的发展，作为这些领域的共性技术——位置服务显得尤为重要。同时，人们对室内定位的需求日益增加，如何通过有效的技术手段来实现室内精确定位已经成为亟待解决的问题。行人航位推算(PedestrianDeadReckoning，PDR)是近些年室内定位领域的研究热点，它是通过采集高精度传感器数据，以计步检测和航向估计为基础，从已知起始位置进行航位推算的目标定位技术。PDR在没有GPS信号的室内也能正常运用，因此广泛应用于室内定位。但是，PDR的定位误差会随着时间而累积，在使用一定时间后，PDR会出现误差逐步增大，定位精度逐步下降的问题。由于在室内进行目标定位，目标的移动受到建筑物的墙壁等障碍物的约束，因此，一种有效遏制累积误差的方法是利用已知的室内地图信息在定位过程中进行地图匹配来提高定位精度。粒子滤波是一种基于粒子仿真的概率估计算法，其核心思想是通过计算一组随机样本的蒙特卡洛估计来表征待估计的后验概率分布，因此，被广泛应用于定位系统中。粒子实际就是对状态空间中未知或者隐藏状态的采样。在定位系统中，一个粒子就表征目标一个可能的位置，当粒子数量足够大时，粒子极大概率出现在目标正确的位置上。
技术实现思路
为了克服当前的航位推算室内定位算法误差会随着时间累积导致定位精度随时间下降、定位精度较低的不足，本专利技术提出一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法，在定位过程中使用地图信息，在粒子滤波算法中对补偿粒子的位置进行自适应调整，从而修正目标位置，减小位置更新过程中的误差，可有效克服航位推算算法的累积误差，提高定位精度。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法，包括以下步骤：步骤1，粒子初始化为指定粒子携带的状态信息为其中是初始时刻t0第i个粒子的状态向量，分别是时刻t0第i个粒子的横坐标、纵坐标和权重，初始权重设为1，N是粒子数量，是由目标初始位置加上偏移量得到，偏移量服从均值为0，方差为σ2的高斯分布；步骤2，粒子传播，根据式(1)由k-1时刻粒子状态向量Sk-1计算出粒子在k时刻的状态向量Sk，其中是k时刻第i个粒子的坐标，是k-1时刻第i个粒子的坐标，Lk-1是k-1时刻目标的行进步长，Lk是k时刻目标的行进步长，由式(2)计算得到，其中α，β是步长模型参数，是在离线阶段根据已知步长和步频通过线性回归计算得到，freqk是k时刻的目标步频，根据目标行进过程中采集到的加速度传感器数据通过波峰检测算法计算得到，是k时刻第i个粒子的航向，是k-1时刻第i个粒子的航向，由方向传感器采集得到；Lk＝α·freqk+β(2)步骤3，粒子更新，判断粒子在传播过程中是否与地图中的墙壁等障碍物相交，如果存在相交则该粒子灭亡，权重置为0；步骤4，目标位置确定，根据式(3)计算得到目标在k时刻的最终位置，其中(Xk，Yk)是k时刻由粒子滤波算法估算出的目标最终位置坐标，是k时刻第i个粒子的坐标，是k时刻第i个粒子的权重；步骤5，粒子重采样和位置自适应修正，设步骤3中得到的存活粒子数为Ns，在存活的粒子中随机抽取N-Ns个粒子用于补偿损失的粒子；在粒子补偿时对补偿的粒子位置根据式(4)进行调整，其中是在k时刻随机抽取的存活粒子的位置坐标，是在k时刻补偿粒子的位置坐标，是k时刻的航向偏差修正参数，分别是的x轴分量和y轴分量，由式(5)计算得到，是k时刻重采样粒子i的位置偏移量，服从均值为0，方差为σ2的高斯分布，分别是的x轴分量和y轴分量；是k时刻存活粒子位置距离目标位置的平均偏移量，分别是的x轴分量和y轴分量，是k-1时刻重采样后粒子位置距离目标位置的平均偏移量，分别是的x轴分量和y轴分量；μk是k时刻的位置修正增益参数，由式(10)计算得到，其中表示本专利技术的有益效果主要表现在：为了克服航位推算目标定位算法的累积误差，利用地图信息，在粒子重采样中对补偿粒子位置进行自适应调整，从而修正目标位置，减小了位置更新过程中的累积误差，有效的提高了定位精度。附图说明图1为本专利技术基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法的流程图。图2为本专利技术方法和其他方法的室内定位效果比较图。图3为本专利技术方法和其他方法的定位误差比较图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明。参照图1～图3，一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法，在安卓手机平台上实施，采用手机平台的传感器采集到的数据做测试。目标在行进过程中，有两个传感器数据需要采集——加速度传感器数据和方向传感器数据。测试选择在一段长约53米的室内曲线型路段进行，路面宽约2.5米，路面两侧为墙壁。加速度传感器数据处理包括采用波峰检测算法检测出目标行进步数，同时计算出实时的步频，用于航位推算系统中行进距离的计算；方向传感器数据用于估计目标行进方向。为了克服现有航位推算的累积误差，本专利技术采用一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法，可以根据定位误差自适应调整粒子位置来修正目标位置，得到更高的定位精度，简称为PA-PF。该方法的步骤如下：步骤1，初始化粒子为指定粒子携带的状态信息为其中是初始时刻t0第i个粒子状态向量，分别是时刻t0第i个粒子的横坐标、纵坐标和粒子权重，是由目标初始位置加上偏移量得到，偏移量服从均值为0，方差σ2＝22的高斯分布；取粒子数为N＝200，初始权重设为1，每个粒子都代表用户一个可能的运动状态，也就是目标一个可能的位置；步骤2，粒子传播，每个粒子根据航位推算公式，即通过步数和步长的乘积来获得目标的相对位移，根据式(1)由k-1时刻粒子状态向量Sk-1计算出粒子在k时刻的状态向量Sk；其中，是k时刻第i个粒子的坐标，是k-1时刻第i个粒子的坐标；是k-1时刻第i个粒子的航向；Lk-1是k-1时刻目标的行进步长，Lk是k时刻目标的行进步长；由式(2)计算得到，其中α，β是步长模型参数，是在离线阶段根据已知步长和步频通过线性回归计算得到，freqk是k时刻的目标步频，根据目标行进过程中采集到的加速度传感器数据通过波峰检测算法计算得到，是k时刻第i个粒子的航向，由方向传感器采集得到；Lk＝α·freqk+β(2)步骤3，粒子更新，判断粒子传播的每一步中是否与地图中的障碍物相交，如果存在相交则该粒子灭亡，权重置为0；步骤4，目标位置确定，根据式(3)通过存活的粒子所在位置的加权和来确定目标在k时刻的最终位置，其中(Xk，Yk)是k时刻目标由粒子滤波算法估算出的最终位置的坐标，是k时刻第i个粒子的坐标，是k时刻第i个粒子的权重；步骤5，粒子重采样和位置自适应修正，随着滤波时间的增加，由于粒子的灭亡会出现粒子退化现象，需要对其进行重采样，增加对精确定位更加可靠的粒子数；本专利技术采用随机采样方法，设粒子更新中得到的存活粒子数为Ns，从存活下来的粒子中随机选取N-Ns个粒子用于补偿损失的粒子，在对粒子补偿过程中根据粒子灭亡的情况通过式(4)对补偿粒子的生成位置做自适应调整，从而对目标位置进行修正；其中，是在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法，其特征在于：所述定位方法包括以下步骤：步骤1，粒子初始化为

【技术特征摘要】
1.一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法，其特征在于：所述定位方法包括以下步骤：步骤1，粒子初始化为指定粒子携带的状态信息为其中是初始时刻t0第i个粒子的状态向量，分别是时刻t0第i个粒子的横坐标、纵坐标和权重，初始权重设为1，N是粒子数量，是由目标初始位置加上偏移量得到，偏移量服从均值为0，方差为σ2的高斯分布；步骤2，粒子传播，根据式(1)由k-1时刻粒子状态向量Sk-1计算出粒子在k时刻的状态向量Sk，其中是k时刻第i个粒子的坐标，是k-1时刻第i个粒子的坐标，Lk-1是k-1时刻目标的行进步长，Lk是k时刻目标的行进步长，由式(2)计算得到，其中α，β是步长模型参数，是在离线阶段根据已知步长和步频通过线性回归计算得到，freqk是k时刻的目标步频，根据目标行进过程中采集到的加速度传感器数据通过波峰检测算法计算得到，是k时刻第i个粒子的航向，是k-1时刻第i个粒子的航向，由方向传感器采集得到；Lk＝α·freqk+β(2)步骤3，粒子更新，判断粒子在传播过程中是否与地图中的墙壁等障碍物相交，如果存在相交则该粒子灭亡，权重置为0；步骤4，目标位置确定，根据式(3)计算得到目标在k时刻的最终位置，其中(Xk，Yk)是k时刻由粒子滤波算法估算出的目标最终位置坐标，是k时刻第i个粒子的坐标，是k时刻第i个粒子的权重；步骤5，粒子重采样和位置自适应修正，设步骤3中得到的存活粒子数为Ns，在存活的粒子中随机抽取N-Ns个粒子用于补偿损失的粒子；...

【专利技术属性】
技术研发人员：宦若虹，陈月，陶一凡，杨鹏，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33