[发明专利]一种基于自回溯算法的室内行人导航方法

说明书

本发明公开了一种基于自回溯算法的室内行人导航方法，被导航的行人佩戴有MEMS传感器，所述导航方法的步骤包括：根据MEMS陀螺仪和MEMS加速度计进行行人步态推算得到一段时长行人的行走信息，对该时间段内的行走信息进行直线检测，判定行人在该时间段内的行走路线是否为直线，如果确定行人行走处于直线状态，根据航向角信息构建伪观测量，利用正反向自适应卡尔曼滤波算法进行导航误差检测与修正补偿；输出行人室内导航定位结果。本发明通过充分发掘行人行走时的步态特征，利用行走约束条件对行人位置与姿态信息进行导航误差的估计与补偿，从而实现了提高基于运动传感器的室内行人导航方案的定位定姿精度的目的。

技术领域

本发明涉及室内行人导航定位，具体涉及一种基于自回溯算法的室内行人导航方法。

背景技术

位置服务(Location-based Services，LBS)在军事领域、工业领域和人们的生活领域都有着急切的需求。特别是移动互联网时代的到来，位置服务在日常生活中扮演了越来越重要的角色，知名的位置服务商有Google地图、高德地图等，给人们的出行带来便利。室内导航技术是目前研究的热门方向，它有着重要的商业价值，如在购物中心的室内环境为消费者提供商铺的位置信息，能让购物更快捷；在大型停车场应用，能帮助停车用户迅速查找停车位或者反向寻车；还有在为盲人提供室内指引和紧急求助的公共服务方面具有重要的意义。由于建筑物对卫星信号的遮挡，GPS无法实现室内复杂环境下的精确定位。目前，开发低成本且具有较高定位精度的室内定位技术是许多科研机构及商业公司的热点课题。

行人室内定位导航技术主要分为以下几类，基于射频技术的定位方法(包含WIFI，低功耗蓝牙(BLE)，紫蜂(Zigbee)，超宽带(UWB)，全球移动通讯系统(如4G)等)，基于地理特征的定位(包含地磁定位，地图匹配，气压计测高，

超声波测距等)，基于运动传感器的定位(利用微机电(Micro-Electro-Mechanical System，MEMS)陀螺、加速度计进行航位推算)等等。其中，基于射频技术的定位方法和基于地理特征的定位方法是目前已初步进入商业项目的室内定位手段，主要采用无线信号强度与距离的关系以及室内的地理特征作为定位的参考依据，大量采集信号并建立比对数据库，利用指纹算法等算法估计定位位置。但是该方法需要预先在室内环境布置大量的无线发射装置以及获知相应的位标信息，同时，需要相应的采集/绘制地图工具软件以及地磁测量设备完成对室内地图信息、地磁信息的采集。这种方案成本较高，同时操作流程较为复杂。基于运动传感器的定位方案的优势在于成本低，可扩展性强，受环境影响极小，缺点在于长时间精度较差。基于运动传感器的方案长时间精度较差的原因在于受制造工艺的限制，低成本的MEMS传感器存在精度不高、随机误差大等缺点。因此国内外许多研究者研究的侧重点在于研究MEMS传感器的误差检测补偿技术。

发明内容

本发明提出一种基于自回溯算法的室内行人导航方法，首先利用直线检测算法，判定行人是否在过去一段时间内行走路线为直线，如果走的是直线，则通过确定该时间段的行人主航向进而构建伪观测量，利用在线自回溯算法结合正反向自适应Kalman算法进行导航误差检测与修正补偿，从而提高导航定位精度。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于自回溯算法的室内行人导航方法，被导航的行人佩戴有MEMS

传感器，其中，所述导航方法的步骤包括：

步骤1：根据MEMS陀螺仪和MEMS加速度计进行行人步态推算得到一段时长行人的行走信息，对该时间段内的行走信息进行直线检测，

步骤2：判定行人在该时间段内的行走路线是否为直线，如果确定行人行走处于直线状态，则执行步骤3，否则返回步骤1，所述行走信息包括行人位置、航向角和步长；

步骤3：根据航向角信息构建伪观测量，利用正反向自适应卡尔曼滤波算法进行导航误差检测与修正补偿；