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针对室内行人定位中累积误差发散及高程值缺失的问题,提出了一种基于智能手机传感器(磁力计、加速度计、陀螺仪和气压计)的室内行人三维定位算法。该算法在使用行人航位推算获得二维定位信息的基础上,融合多传感器输出解算行人方位角,结合电子罗盘提出加权方位角以提高解算精度;通过传感器输出检测行人行为状态,结合虚拟地标点图层及其匹配算法,将行人的位置匹配到相应的特殊位置,重置行人初始位置以消除累积误差;使用基于气压计的差分气压测高法求解行人的高程值,从而获得行人三维定位信息。在智能手机上进行实验,结果表明,该算法不仅能够提供准确、连续的二维定位信息,还能提高行人对楼层的分辨力,可为室内行人导航、跟踪等基于位置服务提供有效的定位信息。 相似文献
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针对当前WiFi-PDR室内定位中存在的WiFi信号不稳定及行人航位推算（PDR）累积误差大的问题，本文提出了一种融合上下文感知的地标检测辅助WiFi-PDR室内定位方法。该方法利用智能手机所能监测到的上下文信息建立用户模型，采用基于卷积神经网络的用户行为感知和基于WiFi-PDR室内定位的粗粒度位置感知，发现隐藏的室内地标信息，并完成用户在地标位置的位置校正，提高定位准确度。该方法在一定程度上降低了WiFi-PDR室内定位的误差，提高了用户室内定位的精度。经试验验证，该室内定位方法的精度相比于传统的WiFi-PDR方法提高了43.62%。 相似文献
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作为室内位置服务的基础,室内定位技术近年来得到了广泛的关注。针对现有室内定位技术存在成本高、精度有限以及效率不足等问题,提出了一种融合人类活动识别、行人航迹推算(pedestrian dead recko-ning,PDR)以及地标匹配修正等技术的室内行人位置推算方法。该方法使用基于智能手机的PDR技术来估算用户的位置信息,而人类活动识别技术则用来感知用户室内移动行为中的特定地标,利用这些地标信息来辅助修正PDR轨迹中产生的累积误差。此外,为了解决用户初始位置未知的问题,引入隐式马尔科夫模型进行推断,并提出了一种顾及室内环境特征的维特比算法来确定用户轨迹。实验结果显示,所提方法在提高室内行人移动行为识别和定位精度的同时,有效实现了用户室内轨迹的追踪。 相似文献
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针对行人航位推算（PDR）定位存在误差累积和地磁指纹不唯一导致的误匹配问题,本文改进了基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位方法。在PDR定位过程中利用地图信息控制粒子权重更新,得到较为准确的位置信息后,利用动态时间规整（DTW）算法在PDR推算位置基础上进行快速序列匹配,获取最优位置估计。试验结果表明,融合定位方法有效解决了行人位置穿墙问题,最大定位误差小于1.5 m,53.33%概率定位精度1 m。 相似文献
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提出了一种基于互补滤波融合WiFi和PDR的行人室内定位方法。首先改善WiFi位置指纹定位的KNN算法，通过阈值的设定，排除相似度高但实际上不可能的点，获取动态K值；然后通过行人航位推算（PDR）初始化算法，动态轨迹概率计算，确定PDR初始位置；最后在改进的WiFi和PDR的定位基础上，基于互补滤波原理，根据WiFi和PDR定位的不同特性，利用各自的定位优点，使用WiFi定位修正PDR的定位结果，通过相应权重参数的调整，输出最终融合定位结果。试验过程中，选取3种不同的室内环境区域，试验结果证明了该算法可大大提高室内定位的精度和稳定性。 相似文献
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针对单传感器室内定位存在累积误差大、连续性差的问题，本文顾及行人航迹推算(PDR)与低功耗蓝牙信标(BLE Beacon)良好的互补性，研究了基于移动智能终端的融合PDR/iBeacon的室内定位算法：首先，采用电子罗盘和陀螺仪互补修正航向角法降低了PDR的累积误差，其次结合离线指纹库并利用加权K近邻法实现了iBeacon指纹定位，最后基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现了PDR/iBeacon融合定位。两组实测结果表明，相较于传统的PDR,电子罗盘和陀螺仪互补修正航向角方法有效地抑制了航向误差的累积。室内行人航程为39和60 m时，融合PDR/iBeacon定位的平均误差分别为0.560、1.802 m,相比改进的PDR和iBeacon指纹定位精度提高了11.81%、25.53%和26.66%、11.75%。融合PDR/iBeacon的室内定位能降低PDR的误差累积和iBeacon定位的波动性，满足用户室内定位的需求。 相似文献
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针对行人航位推算算法中误差积累问题,提出并实现了地图匹配方法,辅助惯性测量装置进行自主定位。根据室内几何布局特征划分矢量域,修正方向传感器数据来确定航向角,同时通过投影匹配模型判定界点的最优坐标,最终进行最佳室内位置估计。经实验证明:在保持惯性传感器短时间内自主性强、定位精度高等优点的同时,该方法能够很好地抑制误差积累,提高定位算法的精度与稳定性。 相似文献
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相对空间比绝对空间更易于被人理解。行人导航本质是以相对于人的导航环境视觉与空间等相对语义来动态引导行人的过程,即相对导航。目前,GIS导航理论以绝对定位与空间建模为基础,没有充分理解人对相对语义的认知差异,缺乏基于相对语义的导航理论模型。首先,总结了以绝对空间定位与表达为基础的行人导航研究,提出了相对空间感知的行人导航研究新方向。然后,剖析了相对导航研究的理论研究需求,如:行人相对导航数据采集与建模、行人导航环境相对语义的提取、行人导航行为的自动感知分析、行人导航的多感官交互机制、行人导航路径选择与确认机制等。最后,展望了未来行人导航研究与重要创新的3个阶段。 相似文献
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在智能手机和互联网的普及状态下，对高精度定位技术的需求也更加显著，精确定位服务已渗透到各个领域，如物联网、无人驾驶、机器快递员、应急救援等。在室外环境下，这些服务大多由全球卫星导航系统提供；然而，在深山丛林、矿井隧道、地下室等室内环境下，由于信号衰减及多径效应的影响，GPS无法正常工作。本文针对一些特殊的室内场景，研究了基于松耦合滤波的视觉惯性融合导航方法，设计了一个面向智能手机平台的室内行人定位系统。该方法视觉前端采用了快速、稳健的稀疏直接法，后端采用了扩展卡尔曼滤波器来融合惯性信息，能够有效融合视觉和惯性信息，达到恢复单目视觉尺度、提高稳健性的效果，实现了高精度的室内行人定位。 相似文献
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针对利用惯性测量单元进行行人航位推算（PDR）时,其定位误差会随时间累积的问题,提出了一种基于多传感器融合的室内行人航位推算方法;对于智能移动设备的低成本多传感器,设计了基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的初始对准,设定4种阈值条件进行步伐状态检测;在行走过程中,针对步长和航向角误差累积的问题,利用基于UKF的零速度更新（ZUPT）对速度误差进行修正,零角速率更新（ZARU）和磁力计融合对航向角误差进行修正,从而有效提高了行人最终的位置精度。试验结果表明：使用该方法可以有效提高PDR位置精度,平均位置偏差占总路程的1.5%左右。 相似文献
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行人路网的完整性和准确性是保障步行导航服务的关键。当前的行人路网大多是基于室外道路设施构建的,缺乏室内可步行路径的数据支持,无法在导航应用中提供准确、真实的最优路径规划服务。鉴于此,本文提出了一种基于众源数据的室内外一体化行人路网构建方法,采用智能手机定位传感器与惯性传感器记录的众源轨迹,首先对缺失或者漂移的室内步行数据进行筛选,然后使用改进的行人航位推算(PDR)方法推算出准确的室内轨迹,进而采用莫尔斯理论生成涵盖室内外行人路径的完整行人路网。试验分析中对搜集到的260条步行轨迹数据进行行人路网构建,并使用高精度测量设备采集真实路网数据进行对比分析,结合OSM数据对试验结果进行综合评价。试验结果表明,本文方法能够准确、完整地生成室内外一体化行人路网。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
多行人目标连续定位与跟踪是大型室内空间安全防护、应急疏散、位置服务等应用领域共同关注的问题。基于固定相机的视觉监测是室内空间人流探测与行人定位的重要方式。然而现有单目视觉行人探测存在行人漏检、易受视觉盲区影响、行人身份难以确定等问题。针对这些问题,提出了一种结合视觉信息与惯性信息的主被动协同定位方法。该方法首先利用视觉行人检测算法探测视频图像中的多行人目标位置,构建像素-世界坐标转换模型,实现行人的被动视觉探测与空间定位。同时,利用智能手机惯性传感器感知行人的运动行为。在此基础上,分别利用视觉和惯性特征构建行人运动行为特征序列,通过特征序列匹配实现多目标行人的身份匹配,以及视觉和惯性信息的协同定位。实验结果表明,所提出的视觉与惯性协同定位方法能够实现多行人目标的身份匹配,协同定位平均精度约为25 cm,能够显著提升单纯视觉被动定位的连续性,减少行人漏检和视觉盲区的影响。 相似文献
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针对人们室内活动增多对室内位置智能化服务需求迫切的问题,该文简要阐述了主要的室内定位技术,搭建了室内位置服务云平台,并研发了终端大众位置服务软件.在云计算平台和Android平台分别提供了地图浏览与查询、定位导航、信息交互、用户管理等服务.通过蓝牙校正行人航迹推算的混合室内定位,开展了位置联动、位置感知、位置搜索等智能化位置应用研究.提供了位置信息智慧化服务模式,支撑了大众位置服务中所需的找到走失的人、找回车位、寻找和访问店铺等工作,将为推进室内定位技术应用、扩宽智慧化位置服务领域形成有益参考. 相似文献
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WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。 相似文献
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基于智能手机内置的传感器,开展了音频信号和MEMS传感器的紧组合室内定位研究.首先,将时频分析技术用于音频信号TOA估计,提出了一种基于短时傅里叶变换和优化互相关方法的两步估计方法.之后,研究了一种基于音频T DOA和行人航迹推算的紧组合定位算法,静态测试的平均定位精度为0.238 m,相比最小二乘方法提高了38.66％.最后,针对动态定位中存在的问题,研究了一种基于预测状态的多普勒效应补偿和异步到达时间补偿的方法,改正了T DOA估计中,由分时播发架构及行人动态移动引入的多普勒时间偏差和位置误差.动态测试的平均定位精度和方差分别为0.513 m和0.104 m2,相比于未做修正补偿的标准组合算法定位精度提高了27.64％,且测试的3款手机(华为Mate 20、OnePlus 6和Google Pixel 3)定位性能相当且无明显差异. 相似文献
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北斗卫星导航系统已于2020年实现全球覆盖。在开阔的室外环境,北斗可提供厘米级的定位服务,正向着更泛在、更融合、更智能的综合时空体系迈进。目前高精度室内定位技术处于百花齐放、百家争鸣的状态,尽管苹果支持的超宽带技术在市场中拥有优势,但是5G、音频和蓝牙测角等可支持所有大众手机的技术在市场中也具备竞争力。室内定位目前主要面临部署成本高、定位精度低、信号覆盖范围小和系统泛化能力差等难题。多源融合定位技术是解决这些难题的重要途径之一,特别地,融合低成本惯导定位源和高精度射频/音频定位源是目前具备实用价值的融合定位组合。行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)定位源具有抑制积分误差累积的优势,但是由于用户手机握持姿态的复杂性和手机惯性传感器硬件的差异性,其在相对定位精度、手机泛化能力和多握持姿态支撑等方面也存在劣势,此外,受步频的影响,PDR定位源的位置更新率低于2 Hz。为了实现低成本、高精度和广覆盖的室内定位解决方案,本文提出了一种数据与模型双驱动的多源融合定位新范式,其中数据驱动的PDR部分通过构建神经网络模型,训练加速度传感器和陀螺仪测量值特征,学习速度变化矢量,推算高精度行人航迹,模型驱动部分为将数据驱动输出的相对航迹与高精度定位源输出的观测量通过扩展卡尔曼滤波,实现融合定位输出。试验结果表明,基于数据驱动的PDR方法可提供20 Hz的位置更新率,与高精度音频定位源融合,可实现0.23 m的动态定位精度。 相似文献