文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2017.04.023
中文引用格式: 王亞娜,蔡成林,李思民,等. 基于行人航跡推算的室內(nèi)定位算法研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2017,43(4):86-89,93.
英文引用格式: Wang Yana,Cai Chenglin,Li Simin,et al. The research on indoor positioning algorithm based on pedestrian dead reckoning[J].Application of Electronic Technique,2017,43(4):86-89,93.
0 引言
目前已有大量關(guān)于室內(nèi)定位技術(shù)的研究,包括紅外技術(shù)IR[1]、無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)WLAN[2]、藍(lán)牙技術(shù)Blue Tooth[3]、計(jì)算機(jī)視覺(jué)Computer Vision[4]等。而基于自包含傳感器的定位技術(shù)是近幾年比較熱門(mén)的一種室內(nèi)定位手段,其突出優(yōu)勢(shì)在于可抗干擾地提供實(shí)時(shí)、連續(xù)、精準(zhǔn)的位置信息。
目前國(guó)內(nèi)外已有不少對(duì)基于自包含傳感器的定位技術(shù)的研究。FOXLIN E[5]等人提出基于慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)的傳統(tǒng)導(dǎo)航機(jī)制,通過(guò)將加速度兩次積分得到行走距離,將陀螺儀積分得到航向變化值,最終得到較為精確的定位結(jié)果,然而其高精度性能的基礎(chǔ)是價(jià)格昂貴的IMU,在行人定位中并不能普及;LEVI R W和JUDD T[6]提出了行人航跡推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)行人定位,該算法利用加速度信號(hào)的周期性來(lái)確定用戶(hù)的步頻,采用相關(guān)模型估計(jì)步長(zhǎng),利用從陀螺儀獲得的方向信息推算出行人的速度、位置和距離等信息,算法簡(jiǎn)單,比傳統(tǒng)慣性導(dǎo)航機(jī)制的定位精度更高。然而,為了得到明顯的行人步頻特性,采集原始數(shù)據(jù)時(shí)需將傳感器固定在腿部,在實(shí)際生活中并不實(shí)用。
基于上述原因,本文從新的角度提出一種基于PDR的室內(nèi)定位方法,并且設(shè)計(jì)了相應(yīng)的基于Android平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集軟件,行走時(shí)以正常持手機(jī)的方式即可采集到數(shù)據(jù),這種手持式的數(shù)據(jù)采集方式在不影響精度的情況下,可以提高PDR算法的實(shí)用性。
1 PDR定位原理
PDR算法的基本原理是利用加速度信號(hào)的周期性來(lái)確定用戶(hù)行走時(shí)的步頻,采用相關(guān)模型估計(jì)步長(zhǎng),結(jié)合從角度傳感器獲得的方向信息推算出行人的位置、距離、速度和方向等信息[7]。該算法包含4個(gè)核心問(wèn)題:步頻探測(cè)、步長(zhǎng)估計(jì)、方向確定和位置計(jì)算。
2 步頻探測(cè)算法
正常人行走時(shí)的加速度具有周期性,本文采用峰值探測(cè)和零點(diǎn)交叉法來(lái)確定行人的步頻。為了避免系統(tǒng)誤差,忽略加速度計(jì)具體朝向帶來(lái)的影響,計(jì)算時(shí)采用三軸總加速度,這樣三軸加速度值的波形就保持在一個(gè)固定的數(shù)值范圍[0,2g]內(nèi)變化[8]。
步頻探測(cè)算法步驟如下:
(1)初始化,獲取加速度數(shù)據(jù);
(2)初始化滑動(dòng)窗口,剔除重力加速度值并平滑;
(3)零點(diǎn)探測(cè);
(4)峰值探測(cè);
(5)如果探測(cè)到的峰值大于預(yù)設(shè)的峰值閾值,且相鄰兩個(gè)峰值之間的時(shí)間差大于規(guī)定時(shí)間閾值,該峰值記為有效峰值[9];
(6)探測(cè)跨步結(jié)束點(diǎn),統(tǒng)計(jì)步頻。
3 步長(zhǎng)估計(jì)算法
其中,β是比例因子,定位之前將得到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)經(jīng)最小二乘法擬合得到。
4 方向估計(jì)算法
4.1 陀螺儀估計(jì)方向角
表征姿態(tài)有很多種方法,本文選取四元數(shù)來(lái)確定行人方向角?;谒脑獢?shù)的剛體運(yùn)動(dòng)學(xué)方程如式(3)所示:
假設(shè)在一個(gè)采樣周期內(nèi)角速度是常量,對(duì)式(4)求差分可得離散域的四元數(shù)公式,如式(5)所示:
4.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)
本文用EKF來(lái)融合各傳感器數(shù)據(jù),以提高方向角的解算精度。EKF模型如式(6)所示[11]:
觀測(cè)方程表明,狀態(tài)矢量和測(cè)量矢量之間的關(guān)系是非線(xiàn)性的,將式(8)線(xiàn)性化可求得關(guān)系矩陣[12]。
5 位置估計(jì)
在二維平面內(nèi),行人的運(yùn)動(dòng)軌跡可由步長(zhǎng)和方向角計(jì)算得到。本文簡(jiǎn)化了定位問(wèn)題,將行人運(yùn)動(dòng)模型簡(jiǎn)化為行人運(yùn)動(dòng)方向估計(jì)和步長(zhǎng)的估計(jì)[13]。若已知起始時(shí)刻的位置坐標(biāo)為(E(t0),N(t0)),那么ti時(shí)刻的位置坐標(biāo)為:
6 仿真結(jié)論
為了驗(yàn)證算法的性能,開(kāi)發(fā)了基于Android操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集軟件,并且用MATLAB軟件對(duì)上述算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。選擇華為手機(jī)為數(shù)據(jù)采集設(shè)備,數(shù)據(jù)的采集頻率是50 Hz。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地選擇大學(xué)圖書(shū)館四樓的走廊,其平面結(jié)構(gòu)圖如圖1所示,三角形標(biāo)注為起點(diǎn),圍繞走廊一圈的虛線(xiàn)是預(yù)先設(shè)定的參考軌跡,實(shí)驗(yàn)人員手持手機(jī)沿著該軌跡進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試,最后將得到的數(shù)據(jù)信息在MATLAB軟件中利用上述算法進(jìn)行處理。
6.1 步頻檢測(cè)
首先檢測(cè)步頻探測(cè)算法的性能,本文采用過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)和峰值檢測(cè)來(lái)確定步頻,最后檢測(cè)到的峰值個(gè)數(shù)即為行人的步頻。對(duì)加速度數(shù)據(jù)處理后的仿真結(jié)果如圖2所示,圖2(a)是經(jīng)處理的加速度波形圖,圖2(b)是圖2(a)的局部放大圖。加速度波形中的小圓圈表示檢測(cè)到的峰值。統(tǒng)計(jì)圓圈的個(gè)數(shù)即可得到步頻。該結(jié)果表明步頻檢測(cè)的準(zhǔn)確率接近100%。
6.2 步長(zhǎng)估計(jì)
本次試驗(yàn)用8個(gè)人的8組數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)步長(zhǎng)估計(jì)算法的性能,每次測(cè)試者行走的總長(zhǎng)度是20 m。表1是8組數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的解算距離以及誤差。表1的數(shù)據(jù)表明該步長(zhǎng)估計(jì)算法的精度可以達(dá)到1 m。
6.3 航向估計(jì)
圖3是由EKF算法得到的行人方向角,圖中虛線(xiàn)表示參考方向,在試驗(yàn)之前已經(jīng)確定,實(shí)線(xiàn)表示由MATLAB軟件仿真得到的結(jié)果。圖3表明經(jīng)EKF解算得到的方向角與參考方向基本一致,由此表明EKF算法可以解算出較高精度的方向角。
6.4 定位結(jié)果
測(cè)試之前先在走廊進(jìn)行磁力計(jì)校準(zhǔn)和步長(zhǎng)估計(jì)模型的訓(xùn)練,完成后沿預(yù)定的參考軌跡行走一圈,最終回到起點(diǎn)。將測(cè)量到的數(shù)據(jù)在MATLAB仿真軟件中進(jìn)行處理,由PDR算法得到的行走軌跡如圖4所示。
圖4中實(shí)線(xiàn)表示的是參考軌跡,虛線(xiàn)表示由PDR算法在MATLAB中仿真得到的實(shí)際軌跡。由于傳感器和算法等本身存在的誤差,使得解算軌跡(虛線(xiàn))與參考軌跡(實(shí)線(xiàn))有些許偏差。然而,在精度允許范圍內(nèi)定位到的軌跡與參考軌跡基本吻合,定位精度優(yōu)于2 m,從而驗(yàn)證該算法能夠成功實(shí)現(xiàn)室內(nèi)高精度定位。
7 結(jié)論
本文詳細(xì)討論了PDR算法的跨步探測(cè)、步長(zhǎng)估計(jì)、方向角以及位置的估算方法,最后開(kāi)發(fā)了基于Android平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集軟件。在此基礎(chǔ)上,利用學(xué)校圖書(shū)館走廊進(jìn)行了基于手機(jī)傳感器的室內(nèi)定位實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該種定位方法是可行的,且定位精度優(yōu)于2 m,有很大的實(shí)用價(jià)值。
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作者信息:
王亞娜,蔡成林,李思民,于洪剛
(桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林541004)