用于组合传感器数据的方法和系统技术方案

一种组合来自至少一个传感器的数据的方法，该至少一个传感器被配置为进行可以从中确定位置或运动的测量。方法包括：在第一时间段内，从安装在第一平台上的第一传感器获得第一数据(602)；在第二时间段内，从所述第一传感器和/或安装在第一平台或第二平台上的第二传感器获得第二数据(603)；确定第一时间实例和第二时间实例之间的感兴趣度量的演变，其中，第一时间实例和第二时间实例中的至少一个在第一时间段和第二时间段中的至少一个内；并且其中，感兴趣度量的演变受第一数据、第二数据以及第一平台和/或第二平台的运动模型中的至少一个约束(604)。

Methods and systems for combining sensor data

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于组合传感器数据的方法和系统
本专利技术涉及一种用于组合由传感器获得的数据的方法和系统，并且在导航系统领域中具有特定的应用。
技术介绍
传统的惯性导航系统使用标准力学方程将来自惯性测量单元(例如，加速度计、陀螺仪等)的测量结果转换为导航数据，诸如速率、取向和位置。这种系统的一个已知问题是数值积分误差的问题，其表现为导出的导航数据中误差快速增加。惯性导航方程典型地涉及通过对连续的转速和加速度测量结果进行数值积分来确定取向、速率和位置。测量结果误差(例如，由于传感器噪声、偏差、比例因子和对准误差而引起)的积分会导致速率误差不断增加，而速率误差继而会累积到甚至更加快速增加的位置误差中。在低成本惯性测量单元(IMU)的情况下，数值积分误差的影响尤其明显，该低成本IMU的传感器相对嘈杂，具有较大的对准误差和比例因子误差，并且具有可能随时间或随着温度的变化而显著漂移的偏差。低成本IMU的可用性正变得越来越广泛，并且像这样，导航系统正变得越来越普遍，例如在诸如智能手机和健身追踪器的智能装置中。然而，这些低成本IMU通常具有相对较低的质量，这意味着误差漂移典型地是很大的，从而给用户提供了虚假的和无用的结果。全球导航卫星系统(GNSS)接收器(诸如GPS和GLONASS)可以与IMU结合使用，以便帮助提高导航解算(navigationsolution)的准确性。但是，GNSS覆盖范围并不总是很容易获得(例如在建筑物内部)，并且GNSS单元本身在某些情况下(例如在“城市峡谷”中)可能会提供不准确的导航数据。此外，诸如智能手机之类的智能装置可以相对于用户以各种不同的位置和取向来携带，该用户可以频繁地改变他或她的运动方式。例如，智能手机用户可以通过伴随着智能手机放在口袋中行走来开始行程。收到呼叫后，电话可能会被移动到用户的耳朵，在这段时间期间，用户务必跑步去乘公共汽车，此后，用户将花费其余的行程乘公共汽车旅行。与例如其中相对于其主机平台以固定的位置和取向提供惯性测量单元的传统捷联系统(strap-downsystem)相比而言，用户的运动以及装置相对于用户的相对位置和取向的这种变化可能将进一步的误差引入最终的导航解算中。然而，使用低成本IMU的这种导航系统的用户仍将需要准确且可靠的定位信息，并且因此在本领域中需要解决上面概述的问题。
技术实现思路
根据本专利技术的第一方面，提供了一种组合来自至少一个传感器的数据的方法，所述至少一个传感器被配置为进行从中可以确定位置或移动的测量，以便确定感兴趣度量随时间的演变，所述方法包括：在第一时间段内，从安装在第一平台上的第一传感器获得第一数据；在第二时间段内，从第一传感器和/或安装在第一平台或第二平台上的第二传感器获得第二数据；确定第一时间实例和第二时间实例之间的感兴趣度量的演变，其中，第一时间实例和第二时间实例中的至少一个在第一时间段和第二时间段中的至少一个内；并且其中，感兴趣度量的演变受到第一数据、第二数据以及第一平台和/或第二平台的运动模型中的至少一个约束。专利技术人已经认识到，通过本专利技术的方法可以克服上述在介绍部分中概述的问题。相对于使用统计噪声滤波器(诸如Kalman滤波器)以通过将瞬时数据与来自模型的对应瞬时估计进行比较而对数据进行滤波的现有Markovian方法，该方法提供了显着的改进。与此形成对照，本专利技术的方法使用各种长度的多个时间段(或时间“窗口”)来处理多个传感器数据流，以便在给定的时期将传感器测量结果与运动模型结合(或“融合”)，从而与传统的“单时期”方法相比而言可以具有更大的置信度和准确性。当第一传感器和/或第二传感器是典型地质量低并且具有很大固有偏差的低成本传感器(例如，如在智能手机中所看到的)时，该方法发现了特别的益处。在此，术语“演变(evolution)”用于意指感兴趣度量的值随时间的变化。例如，感兴趣度量可以是装置的位置，并且因此可以确定装置的位置随时间的演变，从而提供装置所进行的行程的准确轮廓。通常，感兴趣的度量可包括可以从传感器确定出的任何度量，该传感器被配置为进行从中可以确定位置或移动的测量。此类度量的示例包括位置、范围、速度、速率、轨迹、高度、姿态(取向)、指南针航向、步调、步长、行进距离、运动上下文、位置上下文、输出功率、卡路里计数、传感器偏差、传感器比例因子和传感器对准误差。对于本领域技术人员显而易见的是，其他度量也可以包括在该列表中。至少一个传感器被配置为进行从中可以确定位置或移动的测量。传感器可以对位置或移动直接测量，例如其中测量值是位置或移动值的GNSS传感器；或间接测量，例如可以从中推断出传感器的位置的光传感器，例如其在诸如包之类的封闭空间中。在第一时间段和第二时间段中获得第一数据和第二数据，并在第一时间实例和第二时间实例之间确定出感兴趣度量的演变，其中第一时间实例和第二时间实例中的至少一个位于第一时间段和第二时间段中的至少一个内。在此，“时间段”是在两个间隔开的时间实例之间经过的一段时间，这两个间隔开的时间实例可以是或可以不是第一时间实例和第二时间实例。在一些示例中，第一时间实例和第二时间实例可以定义第一时间段。在优选实施例中，该方法还包括：在相应的第一时间段和/或第二时间段的至少一部分内分析第一数据和/或第二数据，以便评估第一数据和/或第二数据的可靠性和/或准确性。此外，该方法可以包括：在相应的第一时间段和/或第二时间段的至少一部分内分析第一数据和/或第二数据，以便获得校正后的第一数据和/或校正后的第二数据。感兴趣度量的演变受到校正后的第一数据、校正后的第二数据以及第一平台和/或第二平台的运动模型中的至少一个约束。典型地，所述校正后的第一数据和/或校正后的第二数据比相应的第一数据和/或第二数据更准确和/或更可靠。可以通过校正所获得的第一数据和/或第二数据中的至少一个误差来获得校正后的第一数据和/或第二数据。对第一数据和第二数据的这种分析相对于在处理所获得的数据并提供它们的感兴趣解算的度量之前不执行这种分析的现有方法提供了进一步优势。本专利技术有益地允许将更可靠和/或准确的数据用于感兴趣度量的确定，从而为用户提供更准确和可靠的解算。分析第一数据和/或第二数据可以包括执行自我一致性(self-consistency)检查，该自我一致性检查可以例如包括跨其对应的时间段分析来自给定传感器的数据。典型地，这可以包括分析数据以确保其不违反公认的物理定律。例如，可以从GNSS传感器获得第一数据和/或第二数据，并示出平滑的定位踪迹(trace)，其中以1s的更新间隔的位置之间的距离为1m，然后在返回接近原始位置序列之前在1km之外突然示出单个值。由此我们可以推断出“1km”数据点与其余数据不一致，并且因此在确定感兴趣度量的演变时可以被忽略。无法通过(pass)这种自我一致性分析的数据的其他示例包括对本地地磁场有效的那些磁力计值之外的磁力计值、以及在其他平滑或不变的气压计数据中的峰值，该峰值与将表明实际高度变化的加速度数据中的峰值不一致。对第一数据和/或第二数据的分析可以包括将所述数据彼此进行比较和/或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种组合来自至少一个传感器的数据的方法，所述至少一个传感器被配置为进行能从中确定位置或移动的测量，以便确定感兴趣度量随时间的演变，所述方法包括：/n在第一时间段内，从安装在第一平台上的第一传感器获得第一数据；/n在第二时间段内，从所述第一传感器和/或安装在所述第一平台或第二平台上的第二传感器获得第二数据；/n确定第一时间实例和第二时间实例之间的感兴趣度量的演变，其中，第一时间实例和第二时间实例中的至少一个在所述第一时间段和所述第二时间段中的至少一个内；并且/n其中，所述感兴趣度量的演变受到所述第一数据、所述第二数据以及第一平台和/或第二平台的运动模型中的至少一个所约束。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171026 GB 1717632.2;20180212 US 15/894,8411.一种组合来自至少一个传感器的数据的方法，所述至少一个传感器被配置为进行能从中确定位置或移动的测量，以便确定感兴趣度量随时间的演变，所述方法包括：
在第一时间段内，从安装在第一平台上的第一传感器获得第一数据；
在第二时间段内，从所述第一传感器和/或安装在所述第一平台或第二平台上的第二传感器获得第二数据；
确定第一时间实例和第二时间实例之间的感兴趣度量的演变，其中，第一时间实例和第二时间实例中的至少一个在所述第一时间段和所述第二时间段中的至少一个内；并且
其中，所述感兴趣度量的演变受到所述第一数据、所述第二数据以及第一平台和/或第二平台的运动模型中的至少一个所约束。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括：在相应的第一时间段和/或第二时间段的至少一部分上分析所述第一数据和/或第二数据，以便评估所述第一数据和/或第二数据的可靠性和/或准确性。


3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，还包括：在所述相应的第一时间段和/或第二时间段的至少一部分上分析所述第一数据和/或第二数据，以便获得校正后的第一数据和/或校正后的第二数据，并且其中；
所述感兴趣度量的演变受到所述校正后的第一数据、所述校正后的第二数据以及所述第一平台和/或第二平台的运动模型中的至少一个所约束。


4.根据权利要求2或权利要求3所述的方法，其中分析所述第一数据和/或第二数据的步骤包括执行自我一致性检查。


5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其中分析所述第一数据和/或第二数据的步骤包括将所述数据彼此进行比较和/或与所述运动模型进行比较。


6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其中，选择第一时间段和第二时间段的持续时间和/或相对于彼此的重叠量，以便允许对所述第一数据和/或第二数据进行最佳分析。


7.根据权利要求6所述的方法，其中，响应于相关联的传感器数据的可靠性和/或准确性的变化，动态地调整时间段的持续时间及其相对于其他一个或多个时间段的重叠量以及所述第一时间实例和所述第二时间实例。


8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在时间上向后分析所述第一数据和第二数据中的至少一个。


9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在时间上向前和/或向后迭代地分析所述第一数据和/或第二数据。


10.根据权利要求9所述的方法，其中，对所述第一数据和/或第二数据的第一分析基于至少一个置信度阈值，并且在所述第一分析之后修改所述至少一个置信度阈值；其中，所述第一数据和/或第二数据的后续分析基于修改后的置信度阈值。


11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述运动模型包括：包含第一平台和/或第二平台的运动上下文的运动上下文分量以及包含所述第一平台和/或第二平台的位置上下文的位置上下文分量中的至少一个。


12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述运动模型包括：定量地描述所述运动的方面的至少一个参数、和/或能用于确定定量地描述所述运动的方面的参数的至少一个函数。


13.根据权利要求12所述的方法，其中所述至少一个参数是以下各项之一：行人步长、行人速度、行人高度、行人腿长、梯段高度、梯段水平距或指南针航向与运动方向的偏移。


14.根据权利要求12或13所述的方法，其中，所述至少一个函数是确定所述行人步长或速度的函数。


15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述运动模型的至少一个分量由用户手动定义。


16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，从对所述第一数据和/或第二数据的分析来自动确定所述运动模型的至少一个分量。


17.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在对感兴趣度量的演变的至少一个先前确定期间，根据对从所述第一传感器和/或第二传感器获得的数据的分析来自动确定所述运动模型的至少一个分量。


18.根据权利要求11至17中任一项所述的方法，其中，给定运动模型的至少一个参数和/或函数被存储在由所述运动上下文、所述位置上下文或所述第一平台和/或第二平台的标识中的至少一个进行索引的可寻址存储中。


19.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第一平台和/或第二平台的运动模型是预先选择的运动模型。


20.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述运动模型是自动选择的运动模型。


21.根据当从属于权利要求11时的权利要求20所述的方法，其中，通过由所述第一传感器和/或第二传感器在所述第一时间段和/或第二时间段期间、和/或在所述第一时间实例和第二时间实例之间的时间段期间所获得的数据的分析而确定所述第一时间实例与第二时间实例之间的运动上下文和位置上下文中的至少一个来自动选择所述运动模型。


22.根据权利要求21所述的方法，还包括：使用所述第一平台和/或第二平台的标识、确定出的运动上下文和确定出的位置上下文中的至少一个，从可寻址存储中调用使用所述第一平台和/或第二平台的标识、运动上下文和位置上下文中的至少一个进行索引的至少一个运动模型参数和/或函数。


23.根据权利要求20或21所述的方法，还包括：确定所述运动模型的至少一个运动模型参数和/或函数，并将所述至少一个运动模型参数和/或函数存储在可寻址存储中，其使用所述第一平台和/或第二平台的标识、运动上下文和位置上下文中的至少一个来进行索引。


24.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对所述感兴趣度量的演变的约束包括：确定所述第一传感器和/或第二传感器的测量偏差并校正所述偏差。


25.根据前述权利要求中任一项所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：拉姆齐·迈克尔·法拉格，罗伯特·马克·克罗克特，彼得·杜菲特史密斯，
申请(专利权)人：焦点定位有限公司，
类型：发明
国别省市：英国;GB