一种基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法，包括如下步骤：(1)将MEMS惯性传感器固联在行人脚上，使MEMS惯性传感器感测到足部的运动状态，实时获取足部导航信息，并通过蓝牙实现传输；(2)行人手持安卓手机，在安卓客户端实时接收并保存MEMS惯性传感器提供的数据；(3)对数据进行去噪处理；(4)首先采用零速检测算法得到零速度区间，其次采用零速修正算法结合状态估计算法进行误差修正；(5)安卓客户端通过用户界面实时显示经过误差修正和补偿后的数据。本发明专利技术不需要额外的辅助基础设置；对室内定位中各种复杂的运动状态都能保持良好的定位精度；采用移动端实时修正和补偿误差，通过用户交互界面实时显示行走轨迹。

A high precision indoor positioning method based on MEMS inertial sensors

The invention discloses a high-precision indoor positioning method based on MEMS inertial sensors, which comprises the following steps: (1) the MEMS inertial sensor is fixedly connected to a pedestrian on the feet, the MEMS inertial sensor to sense the state of motion of the foot, foot to obtain navigation information in real time, and realize the transmission via Bluetooth; (2) a pedestrian Android mobile phone, Android provides client real-time receiving and storing the MEMS inertial sensor data; (3) to the data; (4) the first zero velocity interval with zero velocity detection algorithm, followed by zero velocity update algorithm based on state estimation algorithm for error correction; (5) Android client through the user interface in real time display after error correction and compensation data. The invention does not need auxiliary extra settings; the movement state of the indoor positioning complex can maintain good positioning accuracy; the mobile terminal real-time correction and error compensation, through the user interface display real-time walking trajectory.

【技术实现步骤摘要】
一种基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法
本专利技术涉及室内定位方法，尤其涉及一种无需安装额外基础设施的基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法。
技术介绍
由于互联网的发展、移动设备和个人设备的流行，LBS(LocationBasedServices)变得越来越重要，用户获得定位信息并将其用于导航、跟踪、监测、信息推送等服务。GPS能够方便地提供室外的个人定位信息，但是由于GPS需要至少接收4颗卫星才能实现定位，因此其定位效果受接收到的卫星信号影响较大，而在室内环境下由于遮挡收不到卫星信号，严重影响了其定位效果。惯性导航系统具有自主性强，输出频率高，短时精度高等优点，特别是近年来MEMSIMU的迅速发展，使其变得体积小，成本低。利用MEMSIMU室内定位采用行人航位推算(PedestrianDeadReckoning,PDR)的方式，可以很好地发挥其自主导航的优势。从目前的室内定位研究状况来看，MEMS室内定位在国外已经是一大研究热点，通过MEMS惯性传感器输出的信息，通过先判断载体运动状态，再进行零速区间检测，进而进行零速修正(ZeroVelocityUpdate),可以很好的抑制MEMS惯性传感器误差积累的情况，同时针对低成本的MEMSIMU陀螺精度较低，不能按照高精度的惯性导航系统初始对准方法进行初始对准，由于磁强计比陀螺稳定因此，引入磁强计辅助航向对准和提供航向补偿。在MEMS惯性传感器室内定位的过程中，采用零速修正来修正一个漫步周期内积累的误差，因此此过程在提高MEMS惯性传感器定位精度过程中具有重要的意义，而对行走过程中零速区间的检测直接决定了零速修正的精度，国内外查到的资料关于零速区间的检测方法多是设定一个阈值，将相应的检测量与该阈值进行比较，而此阈值的选择往往具有片面性，只能针对某一特定运动状态，而室内脚步可能有多种复杂的运动状态，如走、跑、上楼、下楼等状态，因此检测精度亟待提高。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种适合室内环境下自主定位，无需额外安装基础设施的基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法。技术方案：为实现本专利技术的目的，采用如下技术方案：一种基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法，包括如下步骤：(1)将MEMS惯性传感器固联在行人脚上，使MEMS惯性传感器感测到足部的运动状态，实时获取足部的导航信息，导航信息通过蓝牙传输模块实现传输；(2)行人手持安卓手机，在安卓客户端实时接收导航足部运动状态的MEMS惯性传感器提供的数据，并将数据进行保存；(3)对数据进行去噪处理；(4)针对MEMS惯性传感器定位精度低的问题，首先采用零速检测算法得到零速度区间，其次采用零速修正算法结合状态估计算法进行误差修正提高定位精度；其中，零速度区间探测为通过安卓客户端获取到MEMS惯性传感器传送的数据，采用滑动窗口的方法检测零速区间，具体步骤如下：(a)根据MEMS惯性传感器的加速度计和陀螺仪的噪声特性，在不同运动状态下进行反复实验，得到在相应的运动状态下零速区间段阈值，所述不同运动状态包括正常行走、跑步、上楼梯或者下楼梯；(b)根据安卓客户端获取到的加速度计的加速度信息，首先通过分析滑动窗口内的加速度的特点、比较相邻时刻加速度的变化以及窗口内加速度最大值和最小值的情况，确定此刻脚步所处于的运动状态，并自动选择该运动状态所对应的零速度检测的阈值；(c)分别判断在该滑动窗口区间内，比力模值、比力方差以及角速度模值三者是否在阈值范围之内，如果三者同时满足阈值条件则可以断定该区间为零速度区间，获得零速区间后，则该区间即为足部处于零速度的区间；此时再采用零速修正结合自适应卡尔曼滤波算法，消除一个漫步区间内积累的误差。(5)安卓客户端通过用户界面显示模块实时显示经过误差修正和补偿后的数据，将运动状态实时呈现给用户。所述MEMS惯性传感器提供的数据包括三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁强计测量的数据。安卓客户端具有对上述数据进行校准的功能，同时可以记录数据和实时处理数据。所述安卓客户端具有实时显示用户行走轨迹的功能。步骤(3)中，针对MEMS惯性传感器在足部受剧烈抖动时产生的噪声问题，所述去噪处理方法为小波去噪，可以去除包含在高频信号中的噪声和干扰信号。步骤(4)中，针对低成本惯性传感器其误差容易随时间发散的问题，所述状态估计算法为自适应卡尔曼滤波算法，采用零速修正算法结合状态估计算法进行误差修正的步骤如下：通过前述的零速度检测算法可以得到较为精确的零速度区间，在零速区间过程中速度为零，因此导航解算输出的速度即为速度误差。速度误差与陀螺漂移，加速度零偏，姿态角误差之间的关系可以用误差微分方程描述。在误差方程的基础上建立卡尔曼滤波方程，将速度误差作为观测量，估计出姿态角误差、位置误差和其他误差量反馈给导航解算模块，从而达到对系统的误差进行修正的目的。姿态角误差方程速度误差方程位置误差方程在误差方程的基础上建立卡尔曼滤波方程，将速度误差作为观测量，估计出姿态角误差、位置误差和其他差量反馈给导航解算模块，选取卡尔曼滤波器的状态量为：其中表示姿态角误差，δvn表示速度误差；δpn表示位置误差；ε表示陀螺常值漂移，表示加速度计常值零偏，卡尔曼的系统方程表示为X(t)＝FX(t)+W(t)量测方程速度误差，即Zk＝[δvn]＝HkXk量测量只有在零速区间可以获取，并且量测量和具体运动和干扰情况有关，在通过上述的零速检测算法检测到零速区间后，卡尔曼滤波作时间更新和量测更新，并将估计的误差反馈给系统，进行误差补偿。所述MEMS惯性传感器和蓝牙模块采用贴片式的硬件设计方法，具有体积小的优点。有益效果：本专利技术根据人体行走动力学模型，采用了低成本的MEMS惯性传感器，具有体积小，重量轻的优点，相比与无线定位方式，该系统结构不需要额外的辅助基础设置就可以实现自主定位；本专利技术采用自适应的阈值匹配方法，对室内定位过程中各种脚步复杂的运动状态都能保持良好的定位精度，具有较强的普及性；针对当前较流行的移动终端，设计了移动端实时接受蓝牙传送的惯性传感器的测量数据，并具有对数据进行保存和处理功能，实时对数据进行误差修正和补偿，同时设计用户交互界面实时的显示用户的行走轨迹。附图说明图1为MEMS惯性传感器室内定位系统结构图；图2为MEMS惯性传感器去噪之前和去噪平滑之后曲线；图3为零速区间探测方法流程图；图4为零速区间检测效果图；图5为安卓客户端界面；图6为本专利技术二维平面行走轨迹图；图7为本专利技术三维上下楼梯行走轨迹图。具体实施方式下面结合实施例和附图对本专利技术的技术方案作进一步详细说明。如图1所示，本专利技术采用的高精度室内定位设备包括：低成本MEMS惯性传感器如MPU9260，MPU6050等、蓝牙传输模块、安卓客户端；其中，安卓客户端包括数据校准模块、数据保存模块、数据处理模块及用户界面显示模块。将MEMS惯性传感器固联在脚上，敏感脚步状态的变化并通过蓝牙传输模块传送测得的参数，并通过安卓客户端接受蓝牙传输模块传送的数据。安卓客户端首先通过数据校准模块分别对三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁强计进行校准，保存和实时处理数据的同时，将数据实时显示在用户界面上。上述MEMS惯性传感器和蓝牙模块均采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将MEMS惯性传感器固联在行人脚上，使MEMS惯性传感器感测到足部的运动状态，实时获取足部的导航信息，导航信息通过蓝牙传输模块实现传输；(2)行人手持安卓手机，在安卓客户端实时接收导航足部运动状态的MEMS惯性传感器提供的数据，并将数据进行保存；(3)对数据进行去噪处理；(4)首先采用零速检测算法得到零速度区间，其次采用零速修正算法结合状态估计算法进行误差修正；其中，零速度区间探测为通过安卓客户端获取到MEMS惯性传感器传送的数据，采用滑动窗口的方法检测零速区间，具体步骤如下：(a)根据MEMS惯性传感器的加速度计和陀螺仪的噪声特性，在不同运动状态下进行反复实验，得到在相应的运动状态下零速区间段阈值，所述不同运动状态包括正常行走、跑步、上楼梯或者下楼梯；(b)根据安卓客户端获取到的加速度计的加速度信息，首先通过分析滑动窗口内的加速度的特点、比较相邻时刻加速度的变化以及窗口内加速度最大值和最小值的情况，确定此刻脚步所处于的运动状态，并自动选择该运动状态所对应的零速度检测的阈值；(c)分别判断在该滑动窗口区间内，比力模值、比力方差以及角速度模值三者是否在阈值范围之内，如果三者同时满足阈值条件则可以断定该区间为零速度区间，获得零速区间后，则该区间即为足部处于零速度的区间；(5)安卓客户端通过用户界面显示模块实时显示经过误差修正和补偿后的数据。...

【技术特征摘要】
1.一种基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将MEMS惯性传感器固联在行人脚上，使MEMS惯性传感器感测到足部的运动状态，实时获取足部的导航信息，导航信息通过蓝牙传输模块实现传输；(2)行人手持安卓手机，在安卓客户端实时接收导航足部运动状态的MEMS惯性传感器提供的数据，并将数据进行保存；(3)对数据进行去噪处理；(4)首先采用零速检测算法得到零速度区间，其次采用零速修正算法结合状态估计算法进行误差修正；其中，零速度区间探测为通过安卓客户端获取到MEMS惯性传感器传送的数据，采用滑动窗口的方法检测零速区间，具体步骤如下：(a)根据MEMS惯性传感器的加速度计和陀螺仪的噪声特性，在不同运动状态下进行反复实验，得到在相应的运动状态下零速区间段阈值，所述不同运动状态包括正常行走、跑步、上楼梯或者下楼梯；(b)根据安卓客户端获取到的加速度计的加速度信息，首先通过分析滑动窗口内的加速度的特点、比较相邻时刻加速度的变化以及窗口内加速度最大值和最小值的情况，确定此刻脚步所处于的运动状态，并自动选择该运动状态所对应的零速度检测的阈值；(c)分别判断在该滑动窗口区间内，比力模值、比力方差以及角速度模值三者是否在阈值范围之内，如果三者同时满足阈值条件则可以断定该区间为零速度区间，获得零速区间后，则该区间即为足部处于零速度的区间；(5)安卓客户端通过用户界面显示模块实时显示经过误差修正和补偿后的数据。2.根据权利要求1所述的基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，杨书天，朱永云，陈浩，颜亚雄，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32