本发明专利技术提供了一种基于多传感器融合的行人定位系统及方法，包括：足部模块：包括足部IMU模块和GNSS模块，根据行人足部运动特征，融合足部IMU模块和压力传感器检测不同步态；利用EFK滤波器对磁强计零偏变量在足部非静止状态下进行在线校准，并在零速度时同时利用零速度修正算法和航向约束降低误差，GNSS模块用于定位；头部模块：包括鱼眼摄像头和头部IMU模块，鱼眼摄像头固定并朝向天顶方向，利用鱼眼摄像头结合头部IMU模块筛选反射卫星提升GNSS定位的可靠性。本发明专利技术通过在头部增加一个结合了IMU和鱼眼摄像头的模块，精确捕捉头部朝向姿态并据此识别并过滤多径效应和NLOS效应造成的偏差，能够与GNSS有效融合，综合提高其导航精度。航精度。航精度。
【技术实现步骤摘要】
基于多传感器融合的行人定位方法及系统
[0001]本专利技术涉及行人导航
，具体地，涉及一种基于多传感器融合的行人定位方法及系统。
技术介绍
[0002]以GPS为代表的全球卫星导航系统(GNSS)广泛运用于户外定位并提供地图导航等服务。随着城市化发展，越来越多的摩天大楼、综合商超、交通枢纽和体育场馆已成为城市日常生活不可或缺的一部分。这些现代化的大型建筑，都拥有错综复杂的多层大面积室内空间。但在建筑物周边和室内环境中，由于存在卫星信号盲区或严重信号衰减和多径效应，GNSS并不适用于因室内定位。在火灾救援等极端状况下，室内空间可能供电中断并充满浓烟。依赖于室内署大量的beacon设备的无线信号定位(Wi
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Fi、蓝牙、RFID)、依赖于计算机视觉(摄像头)和可见光技术(LED)并不能提供稳定有效的定位方案。MEMS IMU以其高自主性、高信号采集频率、高短时精度、低成本和小体积等特点成为室内行人导航系统的理想传感器设备。基于低成本惯导传感器的自主式定位导航解决方案主要分为基于捷联惯导和基于行人航位推算(PDR)的导航系统。基于捷联惯导的方法将从足部、腰部、胸部等位置采集惯性测量与初始测量多重积分换算到方向，速度和位置信息，从而估算行人姿态和位置。基于航位推算的方法利用惯性测量数据先检测行人步数，其后预测每步步长，最后综合磁力计和陀螺仪估计的航向角估算行人的位置。为了适用室内外连续定位的场景的精确定位，单一的导航系统很难满足这一要求。GNSS和惯性导航(INS)互补性强，其组合导航方案时一种很好的行人导航方案。然而由于多径效应和反射信号(NLOS)在城市峡谷中的存在，使得GNSS和INS组合导航在行人导航系统的应用上仍存在很大挑战。例如，在被高层玻璃覆盖的建筑物环绕的区域中移动时会发生非常强烈的多径传播。基于足部INS和GNSS的组合导航主要误差来源为：航向角误差，城区GNSS定位误差和跑步状态下定位误差。由于陀螺的漂移误差，解算的航向角误差逐渐积累；由于城区GNSS信号的多径效应和遮挡，在建筑物附近的室外环境定位精度低；现有基于足部INS的方案在正常行走步态时表现较好，处理复杂跑动步态时定位精度明显下降。但在消防救援等应用中不可避免会出现复杂跑步步态。
[0003]多径通常包含直射(LOS)和反射/衍射信号，但NLOS只包含反射和衍射信号。NLOS是GNSS的定位误差主要来源，在城市峡谷地区其造成的测距误差可达数十米。相对来说，载波相位观测误差一般为厘米级，多径效应导致的伪距观测误差一般为米级。由于消防员在城区不可避免的在复杂城市环境中活动，其主要环境干扰因素为高楼和树木。树叶树枝使LOS衰减，地面反射的信号与衰减后的LOS信号叠加容易产生多径效应。核心城区的居民楼和大型商场等高楼可能有几十米甚至更高，这种环境下的可见天空狭长，容易发生NLOS并且此时的反射路径大大长于直射路径。因此有效规避NLOS信号能大大提高GNSS定位的准确性。现有的消防员GNSS和INS组合导航往往使用双极化天线来提高GNSS定位性能，但由于真实空间环境的复杂性，仅仅依赖单一手段的GNSS信号过滤算法难以取得预期效果。因此，如不能很好解决GNSS的定位精度问题，GNSS信号无法有效补偿INS计算位置的累计误差引起
的“惯导漂移”现象。
[0004]专利文献WO2019228417A1(申请号：PCT/CN2019/089079)公开了一种行人导航定位系统(100)，包括：GNSS接收模块(110)，用于确定行人的初始位置信息；气压传感器(120)内置于行人的鞋垫或鞋底的腔体内，用于检测腔体内的气压；步态识别模块(130)用于周期性地对气压传感器(120)输出的气压测量数据进行采样，并根据采集到的气压测量数据确定腔体内的气压变化规律，并根据采集到的气压测量数据和气压变化规律计算行人行走的步数、步长信息和高度变化值；行走方向确定模块(140)，用于确定行人的行走方向；导航定位模块(150)用于根据初始位置信息、步数、步长信息、高度变化值以及行走方向信息，基于PDR算法计算行人的当前位置。但该专利技术头部模块没有结合IMU和鱼眼摄像头的模块，不能精确捕捉头部朝向姿态并据此识别并过滤多径效应和NLOS效应造成的偏差。
技术实现思路
[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于多传感器融合的行人定位方法及系统。
[0006]根据本专利技术提供的一种基于多传感器融合的行人定位系统，包括：
[0007]足部模块：包括足部IMU模块和GNSS模块，根据行人足部运动特征，融合足部IMU模块和压力传感器检测不同步态；利用EFK滤波器对磁强计零偏变量在足部非静止状态下进行在线校准，并在零速度时同时利用零速度修正算法和航向约束降低误差，GNSS模块用于定位；
[0008]头部模块：包括鱼眼摄像头和头部IMU模块，鱼眼摄像头固定并朝向天顶方向，利用鱼眼摄像头结合头部IMU模块筛选反射卫星提升GNSS定位的可靠性。
[0009]优选地，在所述足部模块中：
[0010]步骤A1：执行步态分类和零速度区间检测；
[0011]步骤A2：进行误差校正；
[0012]步骤A3：当足部处于运动状态，对磁强计零偏进行实时估计并修正磁强计输出；
[0013]步骤A4：当足部处于零速度状态时，对误差进行估计并反馈校正。
[0014]优选地，在所述步骤A1中：
[0015]利用三轴加速度、角速度和压力在步态检测模块中执行步态分类和零速度区间检测，分别做步态分类，包括步行、慢跑、快跑和上楼梯；
[0016]在所述步骤A2中：
[0017]ZUPT是利用足部触地时INS速度为零的特点进行误差校正，根据不同的步态分类，把导航坐标系X、Y、Z三个方向上的零速度作为虚拟观测量，并计算出INS在导航坐标系的速度输出与虚拟观测量之差作为惯导系统速度误差状态的观测量。
[0018]优选地，在所述步骤A3中：
[0019]对于外部缓变的干扰磁场，设为缓变磁场零偏，计算导航坐标系下的磁强，并判断足部运动状态，如果足部处于运动状态，利用Kalman类滤波器对磁强计零偏进行实时估计并修正磁强计输出。
[0020]优选地，在所述步骤A4中：
[0021]当足部处于零速度状态时，利用ZUPT和磁航向角约束的Kalman类滤波器对水平姿
态角误差、速度误差、位置误差进行估计并反馈校正，从而降低惯导解算误差。
[0022]优选地，在所述头部模块中：
[0023]步骤B1：IMU模块解算头部姿态和航向；
[0024]步骤B2：图像处理模块补偿Z轴方向的头部摆动，并利用航向信息把在全局坐标下采集的原始图片换算到局部坐标，进行去噪和分割天际线轮廓；
[0025]步骤B3：反射信号卫星检测模块把从GNSS模块中产生的星座位置换算到局部坐标并映射到天际线轮廓；
[0026]步骤B4：星座视距建模利用非实现星座位置和星座信号本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的行人定位系统，其特征在于，包括：足部模块：包括足部IMU模块和GNSS模块，根据行人足部运动特征，融合足部IMU模块和压力传感器检测不同步态；利用EFK滤波器对磁强计零偏变量在足部非静止状态下进行在线校准，并在零速度时同时利用零速度修正算法和航向约束降低误差，GNSS模块用于定位；头部模块：包括鱼眼摄像头和头部IMU模块，鱼眼摄像头固定并朝向天顶方向，利用鱼眼摄像头结合头部IMU模块筛选反射卫星提升GNSS定位的可靠性。2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的行人定位系统，其特征在于，在所述足部模块中：步骤A1：执行步态分类和零速度区间检测；步骤A2：进行误差校正；步骤A3：当足部处于运动状态，对磁强计零偏进行实时估计并修正磁强计输出；步骤A4：当足部处于零速度状态时，对误差进行估计并反馈校正。3.根据权利要求2所述的基于多传感器融合的行人定位系统，其特征在于：在所述步骤A1中：利用三轴加速度、角速度和压力在步态检测模块中执行步态分类和零速度区间检测，分别做步态分类，包括步行、慢跑、快跑和上楼梯；在所述步骤A2中：ZUPT是利用足部触地时INS速度为零的特点进行误差校正，根据不同的步态分类，把导航坐标系X、Y、Z三个方向上的零速度作为虚拟观测量，并计算出INS在导航坐标系的速度输出与虚拟观测量之差作为惯导系统速度误差状态的观测量。4.根据权利要求2所述的基于多传感器融合的行人定位系统，其特征在于，在所述步骤A3中：对于外部缓变的干扰磁场，设为缓变磁场零偏，计算导航坐标系下的磁强，并判断足部运动状态，如果足部处于运动状态，利用Kalman类滤波器对磁强计零偏进行实时估计并修正磁强计输出。5.根据权利要求2所述的基于多传感器融合的行人定位系统，其特征在于，在所述步骤A4中：当足部处于零速度状态时，利用ZUPT和磁航向角约束的Kallman类滤波器对水平姿态角误差、速度误差、位置误差进行估计并反馈校正，从而降低惯导解算误差。6.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的行人定位系统，其特征在于，在所述头部模块中：步骤B1：IMU模块解算头部姿态和航向；步骤B2：图像处理模块补偿Z轴方向的头部摆动，并利用航向信息把在全局坐标下采集的原始图片换算到局部坐标，进行去噪和分割天际线轮廓；步骤B3：反射信号卫星检测模块把从GNSS模块中产生的星座位置换算到局部坐标并映射到天际线轮廓；步骤B4：星座视距建模利用非实现星座位置和星座信号状态进行不确定度建模；步骤B5：导航状态解算模块利用卫星系数、伪距和卫星信息计算出位置、速度和姿态信息。
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹熠峰，杨勇，严磊，
申请(专利权)人：江苏德一佳安防科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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