基于慣性傳感器和地圖匹配的行人室內(nèi)定位算法.pdf

1、基于位置的服務已經(jīng)興起多年，隨著這種服務的不斷發(fā)展，針對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，而室內(nèi)定位領域雖然存在眾多定位系統(tǒng)，卻至今仍沒有統(tǒng)一的系統(tǒng)或標準出現(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)的基礎上，提出了利用智能手機中的慣性傳感器和地圖匹配算法實現(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，該算法主要通過檢步、步長估計及航向估計三大步驟實現(xiàn)，在初始化一個位置之后，根據(jù)每一步的步長和航向角求取每一個邁步之后到達的位置。針對不同的行走場景中對應的不同手機姿態(tài)，將手機姿態(tài)分為四大類，基本囊括了常見的場景，并在此基礎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、谷值檢步中無法區(qū)分靜止動作的問題，從了提高了檢步的準確率。根據(jù)檢步算法可以監(jiān)聽步態(tài)事件，根據(jù)陀螺儀測量的數(shù)據(jù)計算局部旋轉(zhuǎn)矩陣，結(jié)合電子羅盤解算出行走中的

3、航向角，通過對數(shù)據(jù)庫中加速值進行分析，得到一種較為合理的步長估計方法，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修正粒子群的權(quán)值，使得在所有粒子生成后，對粒子群的位置加權(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題，但當所有粒子都出現(xiàn)越界行為時，會導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應的行走特征和無線網(wǎng)絡特征，生成地圖路標，當檢測到這種行走特征或無線網(wǎng)絡特征時則匹配到該路標上，從而修正角度、步長等參數(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設路徑，從而根據(jù)這種路徑進行后續(xù)路徑追蹤和篩選。在論文最后