[发明专利]一种基于BP神经网络的行人航迹推算定位方法

说明书

本发明公开了一种基于BP神经网络的行人航迹推算定位方法，包括如下步骤：采集加速度计、陀螺仪和磁力计的三轴数据并且进行预处理；根据陀螺仪和磁力计的三轴数据进行航向估计，获得发生转向前行人的航向角；根据加速度计的三轴数据，对加速度计进行波形、均值、方差统计特征提取计算；根据获得的发生转向前行人航向角数据，利用BP神经网络，判断行人的状态是属于偏头直走还是转弯；若判定为转弯，则继续使用实时数据估计出的航向进行定位；若判定为偏头直走，则使用记录下的转向前的航向角代替实时计算的航向角，对定位轨迹路线进行纠正。本发明在不需要穿戴额外设备的情况下，能够纠正偏头造成的定位错误，抗干扰能力强，提高了定位准确度。

技术领域

本发明属于传感器应用领与信息技术领域，涉及室内定位技术，具体涉及一种基于BP神经网络的行人航迹推算定位方法。

背景技术

在室内定位领域中，基于传感器的定位不存在环境约束，没有对环境提出任何要求，自包含传感器获取外界环境观测数据，通过一些间接手段来估算自己的位置，具有独特的优势和广阔的前景。行人航位推算(PDR)是一种不依赖外部设备的，只需利用自身提供的传感器来定位的一种方法。由于其定位的高精度特性，行人航位推算逐渐成为了室内定位研究领域中重要的方法之一。

行人航位推算系统(Pedestrian dead reckoning System,PDRS)是利用加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器实现的一种定位算法。由于自身较高的精确性和鲁棒性以及不需要外部设施的辅助的特性，PDR已经成为室内定位研究领域最受欢迎的一种方法。目前市场上的移动终端如智能手机、平板电脑等大都集成了这些传感器。因此，越来越多的研究方法都是基于智能终端设备的。

但是因为PDR定位连续性的特点使得PDR定位在实际应用中存在一些问题：

(1)传感器布置位置单一，通常是人员手持内置传感器的终端或绑于脚踝部位，但是在工程实现中对操作人员有很大限制。

(2)基于传感器集成模块置于操作人员头顶的场景，存在偏头直走与转弯难以区分给PDR定位算法带来定位错误的阻碍，限制了PDR定位算法应用。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的头戴式传感器集成模块场景下偏头造成的转弯混淆问题，提供一种基于BP神经网络的行人航迹推算定位方法，其在不需要穿戴额外设备的情况下，能够纠正偏头造成的定位错误，抗干扰能力强，提高了定位准确度。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于BP神经网络的行人航迹推算定位方法，包括如下步骤：

S1：采集传感器设备的加速度计、陀螺仪和磁力计的三轴数据；

S2：对采集到的三轴数据进行预处理；

S3：根据陀螺仪和磁力计的三轴数据进行航向估计，获得发生转向前行人的航向角；根据加速度计的三轴数据，对加速度计进行波形、均值、方差统计特征提取计算；

S4：根据获得的发生转向前行人航向角数据，利用构建和训练好的BP神经网络，判断行人的状态是属于偏头直走还是转弯；

S5：若判定为转弯，则继续使用PDR定位实时数据估计出的航向进行定位；若判定为偏头直走，则使用记录下的转向前的航向角代替实时计算的航向角，对定位轨迹路线进行纠正；

S6：根据步骤S3提取到的加速度计数据和步骤S5的航向角数据，获取到行人坐标数据。

进一步地，所述步骤S2中预处理的方法为：对采集的数据进行平滑滤波和特征提取。

进一步地，所述步骤S3中加速度计的统计特征提取计算具体为：

数据统计特征均值与方差均截取当前时刻前100时刻的均值、方差，所述计算公式为：