[发明专利]一种融合惯性数据、地图信息以及行人运动状态的室内定位方法

权利要求书

1.一种融合惯性数据、地图信息以及行人运动状态的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，搜集地图信息：首先选取关键地标及行人特殊运动行为，然后搜集关键地标信息；

步骤2，建立行人位于关键地标处的运动模型：包括采集行人的惯性数据，处理惯性数据，划分行人正常行走以及行人停止运动的步态周期并提取运动特征，最后建立运动数据库；

步骤3，识别行人运动状态并推断行人所处位置，实现位置修正：实时采集行人运动的惯性数据，解算行人当前坐标，实时检测行人运动状态，判断行人所处的关键地标类型，修正定位坐标。

2.根据权利要求1所述的一种融合惯性数据、地图信息以及行人运动状态的室内定位方法，其特征在于，步骤1的具体过程为：

选取行人所处的室内环境中的关键地标，关键地标的定义原则为：

行人到达该类关键地标时，会有特有的、明显的且能够被惯性传感器捕捉到的运动状态的位置；

由于行人在拐角处的运动状态为转弯，此时Z轴角速度有明显变化；

在楼梯处行人的运动状态为上楼梯或是下楼梯，此时Z轴方向位移有明显变化，且加速度曲线波动较大；

在乘坐扶梯和电梯时，行人的运动状态分别为乘扶梯上行或是乘扶梯下行和乘电梯上行或是乘电梯下行，此时Z轴方向位移有明显变化，且加速度曲线更为稳定；

根据以上标准，选取拐弯的起始点和结束点、楼梯与平地的交界点、扶梯与平地的交界点以及电梯入口点作为关键地标。

3.根据权利要求1所述的一种融合惯性数据、地图信息以及行人运动状态的室内定位方法，其特征在于，所述步骤2中，采集行人的惯性数据的具体过程为：将惯性传感器放置在行人的腰部，以近似的描述人体质心的运动，传感器的布置方向为：Z轴方向与垂直于地面方向一致，X轴方向与行人前进方向一致，Y轴垂直于XZ平面，且与行人前进方向的右侧方向一致。

4.根据权利要求1所述的一种融合惯性数据、地图信息以及行人运动状态的室内定位方法，其特征在于，所述步骤2中，处理惯性数据主要包括滤波和坐标变换两个部分，具体过程为：

步骤2.1，卡尔曼滤波：为了削减惯性数据中系统中的噪声和干扰的影响，采用卡尔曼滤波处理原始数据；

采用公式(1)预测本次状态：

其中X(k)为当前时刻状态，X(k-1)为系统上一刻的状态，A为状态转移矩阵；详细的，有：

其中，a_x为X轴上的加速度，a_y为Y轴上的加速度，a_z为Z轴上的加速度，ω_x为X轴的角速度，ω_x为Y轴的角速度，ω_z为Z轴的角速度；

采用公式(2)计算数据的输出量：Y(k)＝H·X(k)(2)

其中，Y(k)为传感器的实际测量值，H＝A；

采用公式(3)预测本次协方差矩阵

其中P(k-1)为上一次的协方差矩阵，P(0)取单位矩阵，为当前协方差矩阵的预测结果，C为单位矩阵，Q为6阶对角矩阵，每个对角元素的值为对应变量的过程误差；

接着采用公式(4)，计算滤波增益矩阵：

其中，K(k)为滤波增益矩阵，R为噪声矩阵；

再然后，计算本次状态的最优估计：

其中，X(k)为最优估计值；

最后，利用公式(6)更新协方差矩阵，为下一次滤波做准备：

步骤2.2，利用欧拉角进行坐标变换

接着，使用公式(7)计算姿态角变换矩阵将惯性数据从惯性传感器自身的载体系ox_by_bz_b转移到当地导航坐标系ox_ny_nz_n：

简写为：

则载体系ox_by_bz_b和导航系ox_ny_nz_n之间的转换关系，即姿态矩阵为：

其中，α为偏航角、β为俯仰角，δ为横滚角，ox_by_bz_b为固连在汽车上的载体坐标系，ox_ny_nz_n为用于导航的导航坐标系；根据姿态矩阵，将惯性传感器输出的载体坐标系下加速度信息转换到导航坐标系下：

其中，a_bx、a_by、a_bz为载体坐标系下的XYZ三轴加速度，a′_nx，a′_ny，a′_nz为消除重力影响前的导航坐标系下三轴加速度；

再消除重力加速度的影响，得到导航坐标系下的纯线性运动加速度：

其中，a_nx、a_ny、a_nz为消除重力影响后的导航坐标系下的三轴加速度。