一种运动行为辅助的室内融合定位方法及装置、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种运动行为辅助的室内融合定位方法及装置、存储介质，其中，所述方法包括：基于智能终端在多使用模式下的运动行为获取行人的运动轨迹数据以及智能手机接收到的无线信号数据；对所述运动轨迹数据以及无线信号数据进行参数化表达，构建多源数据融合模型并获得行人在连续位置之间的转移概率公式；根据所述多源数据融合模型以及转移概率公式推算行人当前所处位置。本发明专利技术构建的多源数据融合模型在运动行为识别的技术上融合多源观测数据，降低了对单模数据的依赖程度，提高了基于智能终端室内定位的精度。

An indoor fusion positioning method and device and storage medium assisted by motion behavior

The present invention provides a motion aided fusion indoor positioning method and device, storage medium, wherein, the method comprises the following steps: in the use of motion trajectory data acquisition under the pedestrian behavior model and wireless signal data received by the intelligent mobile phone intelligent terminal based on the trajectory data; and a wireless signal data the parameters of the expression construct transfer probability formula of multi-source data fusion model and obtain the pedestrians in between consecutive positions; according to the multi-source data fusion model and transfer probability formula for the estimation of the current location of the pedestrian. The multi-source data fusion model constructed by the invention integrates multi-source observation data in motion behavior recognition technology, reduces the dependence on single mode data, and improves the accuracy of indoor location based on intelligent terminals.

【技术实现步骤摘要】
一种运动行为辅助的室内融合定位方法及装置、存储介质
本专利技术涉及室内定位领域，尤其涉及一种运动行为辅助的室内融合定位方法及装置、存储介质。
技术介绍
近年来，室内定位成为位置服务领域的一大研究热点。基于智能手机实现室内定位无需用户携带额外设备，有利于室内定位技术的推广和普及。智能手机内置多种传感器获取的多源数据均可用于室内定位。然而，受价格成本的约束，目前智能手机内置传感器的精度均不高，依靠单一传感器的定位方法(Wifi定位、惯性定位、蓝牙定位等)精度较差，无法满足室内定位的需求。随着智能手机内置传感器功能的日益增强，通过智能手机多传感器采集的数据可以识别行人的行为，通过运动行为识别可以推算相对运动轨迹以及关联智能手机获取的时序多源观测数据。另外，行人在室内环境中的行为包含了丰富的情景信息，受室内建筑结构的约束，行人在室内特殊位置会呈现不同的运动状态，产生与位置相关的行为，例如在乘电梯时会出现超重和失重状态。室内场景复杂多样，具有不同的拓扑结构，且可能布设不同的室内定位信号源(WiFi路由器等)，具有不同的地磁场分布；智能手机用户具有不同的身体特征(身高、步长等)；不同的智能手机使本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种运动行为辅助的室内融合定位方法，其特征在于，包括步骤：A、基于智能终端在多使用模式下的运动行为获取行人的运动轨迹数据以及智能手机接收到的无线信号数据；B、对所述运动轨迹数据以及无线信号数据进行参数化表达，构建多源数据融合模型并获得行人在连续位置之间的转移概率公式；C、根据所述多源数据融合模型以及转移概率公式推算行人当前所处位置。

【技术特征摘要】
1.一种运动行为辅助的室内融合定位方法，其特征在于，包括步骤：A、基于智能终端在多使用模式下的运动行为获取行人的运动轨迹数据以及智能手机接收到的无线信号数据；B、对所述运动轨迹数据以及无线信号数据进行参数化表达，构建多源数据融合模型并获得行人在连续位置之间的转移概率公式；C、根据所述多源数据融合模型以及转移概率公式推算行人当前所处位置。2.根据权利要求1所述运动行为辅助的室内融合定位方法，其特征在于，所述无线信号数据包括Wifi信号数据和地磁信号数据。3.根据权利要求2所述运动行为辅助的室内融合定位方法，其特征在于，所述步骤B具体包括：B1、结合运动轨迹数据与室内地图模型计算得到行为识别的特征函数；B2、计算Wifi信号数据与位置指纹数据库中各个位置信号强度之间的欧式距离，通过欧氏距离的倒数归一化得到Wifi定位的特征函数；B3、计算地磁信号数据与地磁数据库中各个位置信号强度之间的欧式距离，通过欧式距离的倒数归一化得到地磁定位的特征函数；B4、采用条件随机场模型融合所述行为识别特征函数、Wifi定位特征函数以及地磁定位特征函数得到多源数据融合模型公式其中，Sk表示k时刻行人的室内位置，表示k时刻的第n种多源观测数据，表示k时刻在Sk位置观测到第n种观测数据的概率，λi为特征函数的权值参数；B5、根据运动轨迹数据获得行人在连续位置之间的转移概率其中，d表示观测距离，θ表示观测距离，σd和σθ分别为方向和距离估计的标准差。4.根据权利要求3所述运动行为辅助的室内融合定位方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：根据所述多源数据融合模型公式以及转移概率公式获得推算行人当前所处位置的公式：P(Sk)＝P(Sk-1)·P(Sk|Sk-1)·P(Sk|Zk)，其中，P(Sk|Zk)表示基于观测数据经过多源数据融合模型公式计算出的当前状态的归一化概率值。5.根据权利要求1所述运动行为辅助的室内融合定位方法，其特征在于，所述智能终端包括智能手机、智能平板、智能手环或智能手表。6.一种运动行为辅助的室内融合定位装置，其特征在于，包括：处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：周宝定，李清泉，朱家松，涂伟，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44