針對室內(nèi)樓層定位的實(shí)際應(yīng)用需求,提出了一種基于PDR/地磁匹配融合的樓層三維定位方法。不同于傳統(tǒng)的定位整層位置,該算法主要研究了樓層間樓梯部分的行人定位方法。行人可利用手機(jī)等設(shè)備獲取加速度、陀螺儀、氣壓計(jì)以及地磁數(shù)據(jù)。通過對加速度、氣壓值分析識別上下樓狀態(tài),根據(jù)樓梯角度和階梯高度進(jìn)而獲得位置高度信息。由于行人航位推算(PDR)方法存在累積誤差的問題,通過獲得的地磁數(shù)據(jù)構(gòu)建地磁基準(zhǔn)圖,并融合粒子濾波的方法修正PDR累積誤差以達(dá)到獲得運(yùn)動(dòng)軌跡的目的。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,該算法能有效獲取行人樓梯位置,精度優(yōu)于1m,滿足室內(nèi)樓層三維定位的基本需求。

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【部分圖文】：

圖2總加速度波形

式中:Ax、Ay、Az分別表示x,y,z三個(gè)軸的加速度值,A表示三軸總加速度。通過對加速度的特征分析存在多種步頻檢測方法,常見的有峰值零點(diǎn)交叉法[6]以及自相關(guān)檢測法[7]。其中峰值檢測法的原理是行人行走時(shí)加速度波形會(huì)如圖2呈現(xiàn)正弦規(guī)律,通過計(jì)算固定時(shí)間窗口內(nèi)連續(xù)的波峰和波谷,就....

圖3航向估計(jì)流程圖

對于航向的估計(jì),本文融合磁力計(jì)、加速度計(jì)和陀螺儀輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波(ExtendedKalmanFilter,EKF)處理[10],此方法有效抑制磁力計(jì)誤差,提高航向精度,其過程如圖3所示。本文采用基于四元數(shù)表征的姿態(tài)估計(jì)算法,通過融合多個(gè)傳感器信息得到準(zhǔn)確的航向角[11....

圖4數(shù)據(jù)處理過程

xi=0.01xi-2+0.01xi-1+0.9xi+0.03xi+1+0.05xi+2(14)行人在上下樓的時(shí)候隨著臺(tái)階樓層高度的變化導(dǎo)致氣壓的變化,所以從氣壓變化的特征可以分辨行人上下樓狀態(tài)[13]。實(shí)驗(yàn)者從一樓行走到五樓,再回到一樓的實(shí)時(shí)氣壓高度變化見圖5。

圖5上下樓過程氣壓變化曲線圖

ε=k1Ν-1∑i=2Ν(Pi-Pi-1)(15)式中,Pi是氣壓計(jì)在某一時(shí)刻的輸出值,N是數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù),k是系數(shù)。這個(gè)特性用來表示氣壓計(jì)的輸出是上升還是下降,從而判決行人的是上樓還是下樓,避免了不同時(shí)刻氣壓受溫度、天氣影響而產(chǎn)生的不穩(wěn)定性。

本文編號：3964177