基于慣性傳感器和地圖匹配的行人室內(nèi)定位算法.pdf

1、基于位置的服務(wù)已經(jīng)興起多年，隨著這種服務(wù)的不斷發(fā)展，針對(duì)如何確定位置的研究也逐漸深入。室外位置感知目前已經(jīng)有比較成熟的系統(tǒng)，基于衛(wèi)星、基站定位系統(tǒng)已經(jīng)完全融于生活服務(wù)，而室內(nèi)定位領(lǐng)域雖然存在眾多定位系統(tǒng)，卻至今仍沒(méi)有統(tǒng)一的系統(tǒng)或標(biāo)準(zhǔn)出現(xiàn)。
　　本文在深入研究了基于慣性傳感器的定位系統(tǒng)和熟悉了WiFi室內(nèi)定位系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出了利用智能手機(jī)中的慣性傳感器和地圖匹配算法實(shí)現(xiàn)的室內(nèi)定位解決方案?；趹T性傳感器的定位部分的核心是行人航跡推

2、算算法，該算法主要通過(guò)檢步、步長(zhǎng)估計(jì)及航向估計(jì)三大步驟實(shí)現(xiàn)，在初始化一個(gè)位置之后，根據(jù)每一步的步長(zhǎng)和航向角求取每一個(gè)邁步之后到達(dá)的位置。針對(duì)不同的行走場(chǎng)景中對(duì)應(yīng)的不同手機(jī)姿態(tài)，將手機(jī)姿態(tài)分為四大類，基本囊括了常見(jiàn)的場(chǎng)景，并在此基礎(chǔ)上提出一種具有普適性的檢步算法，該檢步算法解決了傳統(tǒng)峰值、谷值檢步中無(wú)法區(qū)分靜止動(dòng)作的問(wèn)題，從了提高了檢步的準(zhǔn)確率。根據(jù)檢步算法可以監(jiān)聽(tīng)步態(tài)事件，根據(jù)陀螺儀測(cè)量的數(shù)據(jù)計(jì)算局部旋轉(zhuǎn)矩陣，結(jié)合電子羅盤(pán)解算出行走中的

3、航向角，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中加速值進(jìn)行分析，得到一種較為合理的步長(zhǎng)估計(jì)方法，從而可以隨著步態(tài)事件的改變不斷推算更新位置信息，即實(shí)現(xiàn)了位置跟蹤。
　　然而，單純的使用行人航跡推算得到的位置信息可靠性并不高，所以本文引入了融合地圖信息的方法，主要體現(xiàn)在粒子濾波算法和地圖匹配算法中。粒子濾波算法利用地圖中不可穿越的分界線的位置來(lái)修正粒子群的權(quán)值，使得在所有粒子生成后，對(duì)粒子群的位置加權(quán)求和得到的位置最大程度的不出現(xiàn)穿越分界線的情況，為了保證粒

4、子群不會(huì)退化引入了粒子重采樣方法。雖然粒子濾波能從一定程度上解決粒子越界問(wèn)題，但當(dāng)所有粒子都出現(xiàn)越界行為時(shí)，會(huì)導(dǎo)致粒子濾波失去作用，因此引入地圖匹配算法，首先利用某些特殊地理位置對(duì)應(yīng)的行走特征和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)特征，生成地圖路標(biāo)，當(dāng)檢測(cè)到這種行走特征或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)特征時(shí)則匹配到該路標(biāo)上，從而修正角度、步長(zhǎng)等參數(shù)，為了最大程度的保持行走的路徑特征，最后利用路徑匹配算法將歷史路徑匹配到最相似的預(yù)設(shè)路徑，從而根據(jù)這種路徑進(jìn)行后續(xù)路徑追蹤和篩選。在論文最后