本发明涉及一种定位装置，特别涉及一种室内定位装置。
背景技术：
室内人员定位有多种方法，例如，基于WI-FI定位技术，基于蓝牙定位技术，基于惯性器件步频步幅估算定位等，但这些定位技术均存在各式各样的问题。如，WI-FI技术定位，WI-FI接入点通常只能覆盖半径90米左右的区域，而且很容易收到其它信号的干扰，从而影响定位效果；基于蓝牙定位技术，该技术只适应于小范围定位，且对于复杂的空间环境，蓝牙，定位系统稳定性差，受噪声信号干扰大；基于惯性传感器步频步幅估算定位技术，该技术是根据步频和步幅的关系估算距离的方法，与人的身高、腿长、行走习惯等有关，即因人而异，很难一概而论，且定位精度不高。
技术实现要素：
本发明的目的是：为克服已有技术的缺陷，解决室内定位精准性差的问题，提出一种基于惯性传感器的室内定位装置。
本发明的技术方案是：基于惯性传感器的室内定位装置，它包括：惯性传感器、锂电池以及控制电路；其中，控制电路进一步包括：低功耗LDO、低功耗值守电路、DC-DC降压电路、DC-DC升压电路、ARM芯片、LED显示模块、无线收发电路、SD储存模块、GPS/北斗模块、按键输入电路以及电平转换电路；
整体连接关系为：LED显示模块、无线收发电路、SD储存模块、GPS/北斗模块、按键输入电路以及电平转换电路分别接入ARM芯片；锂电池通过低功耗LDO与低功耗值守电路连接至DC-DC降压电路、DC-DC升压电路；DC-DC降压电路与ARM芯片连接；惯性传感器一方面与，DC-DC升压电路连接，另一方面通过电平转换电路接入ARM芯片；
GPS/北斗模块用于确定定位初始点和初始方向，并将定位初始点和初始方向传输至ARM芯片，ARM芯片将定位初始点储存至SD储存模块中并通过无线收发电路发送给接收设备；惯性传感器以设定频率采集人体行走的加速度、角速度和地磁特征数据，通过电平转换电路传输至ARM芯片，ARM芯片将加速度、角速度和地磁特征数据储存至SD储存模块中，然后调用 基于零速度修正的扩展卡尔曼滤波算法对定位初始点进行积分，计算出人体的行走轨迹，实现定位；位置数据通过无线收发电路发送给接收设备；低功耗LDO连接锂电池向低功耗值守电路供电；低功耗值守电路检测锂电池电量，检测按键输入电路，以及控制DC-DC降压电路和DC-DC升压电路的开关；LED显示模块用于显示数据信息。
有益效果：本发明可准确的对室内人员的运动状态进行识别判断，使用方便，功能齐全，准确率高，性能稳定，具有定位准确、连续性好、姿态识别准确的优点。
附图说明
图1为本发明的电路原理图。
具体实施方式
参见附图1，基于惯性传感器的室内定位装置，它包括：惯性传感器1、锂电池2以及控制电路3；其中，控制电路3进一步包括：低功耗LDO3.1、低功耗值守电路3.2、DC-DC降压电路3.3、DC-DC升压电路3.4、ARM芯片3.5、LED显示模块3.6、无线收发电路3.7、SD储存模块3.8、GPS/北斗模块3.9、按键输入电路3.10以及电平转换电路3.11；
整体连接关系为：LED显示模块3.6、无线收发电路3.7、SD储存模块3.8、GPS/北斗模块3.9、按键输入电路3.10以及电平转换电路3.11分别接入ARM芯片3.5；锂电池2通过低功耗LDO3.1与低功耗值守电路3.2连接至DC-DC降压电路3.3、DC-DC升压电路3.4；DC-DC降压电路3.3与ARM芯片3.5连接；惯性传感器1一方面与，DC-DC升压电路3.4连接，另一方面通过电平转换电路3.11接入ARM芯片3.5；
GPS/北斗模块3.9用于确定定位初始点和初始方向，并将定位初始点和初始方向传输至ARM芯片3.5，ARM芯片3.5将定位初始点储存至SD储存模块3.8中并通过无线收发电路3.7发送给接收设备；惯性传感器1以设定频率采集人体行走的加速度、角速度和地磁特征数据，通过电平转换电路3.11传输至ARM芯片3.5，ARM芯片3.5将加速度、角速度和地磁特征数据储存至SD储存模块3.8中，然后调用基于零速度修正的扩展卡尔曼滤波算法对定位初始点进行积分，计算出人体的行走轨迹，实现定位；位置数据通过无线收发电路3.7发送给接收设备；低功耗LDO3.1连接锂电池2向低功耗值守电路3.2供电；低功耗值守电路3.2检测锂电池2电量，检测按键输入电路3.10，以及控制DC-DC降压电路和DC-DC升压电路的开关；当低功耗值守电路3.2检测锂电池2电量低于设定值时，LED显示模块3.6进行低电量报警提示；LED显示模块3.6用于显示配对信息和装置工作中的信息。
惯性传感器1安装在鞋底内，位置越低定位精度越好；当在室外使用惯性传感器室内定 位装置时，可以利用GPS/北斗模块3.9的定位结果对轨迹数据进行修正。
本例中：按键输入电路3.10包括：电源按键、申请配对按键、启动定位按键；在关机状态下长按按键输入电路3.10中的电源按键3秒，即可打开装置，开机后长按电源按键3秒，装置关机，即低功耗待机状态，为了保证装备能长时间待机，在待机状态下电流小于15uA，所以选用极低静态电流的LDO、低功耗值守单片机MSP430和可控的升压、降压电路。
本装置的工作流程为：
a)长按电源按键3S，打开装置，此时数码显示“--”，表示装置正在进行系统初始化；
b)等待LED显示模块3.6显示“00”后，长按申请配对按键，与接收装置进行配对，当LED显示模块3.6正在配对的接收装置信息后，短按电源按键进行确认，确认后表示配对已成功；
c)配对成功后，短按启动定位按键，即开启装置进行定位，装置首先读GPS/北斗模块3.9，确定初始点，初始点的确认需要在室外进行，然后运算基于零速度修正的扩展卡尔曼滤波定位算法进行定位，源源不断的输出轨迹信息，当GPS定位精度足够高时，用GPS数据修正惯性算法数据，在定位过程中，惯性传感器1数据存储在SD储存模块3.8中。
d)当装置中有模块出现故障，且无法自行修复时LED显示模块3.6显示错误信息，当检测到电量低时，启动低功耗待机状态。
e)定位结束后长按电源按键，关闭装置。
本装置使用的定位算法是基于零速度修正的扩展卡尔曼滤波定位算法，该算法主体部分是捷联式惯性定位算法，然后在零速状态下通过卡尔曼滤波算法不断修正定位参数，主要修正的参数有位置、速度、姿态、加速度和角速度。
捷联式惯性定位算法是将惯性传感器元件固定在运动载体上，通过测量的角速度实时更新姿态矩阵，再用姿态矩阵将载体坐标上的原始加速度计输出转换为导航坐标系上的加速度信息，再通过积分得到速度和位置，航向角则由姿态矩阵直接计算得到，从而得到行走轨迹。
扩展卡尔曼(EKF)是一种适应于非线性系统的最优估计理论，是一种使估计均方差误差最小的高效可行的估计方法。以下为扩展卡尔曼的具体流程：
初始化滤波器，初始化状态向量和协方差矩阵
计算偏微分矩阵：
状态估计和估计误差协方差的时间更新：
计算偏微分矩阵：
状态估计的量测更新和估计误差协方差的更新：
通过扩展卡尔曼对惯性导航系统的误差进行估计，并通过检测到ZUPT(零速修正算法)时测得的速度作量测值，由于检测到ZUPT，此时脚静止于地面，此时载体的速度为0，将通过计算得到的速度减去0，则可作为卡尔曼滤波器的速度误差的量测值。
扩展卡尔曼的状态向量设为5维，其中包含位置误差δr，速度误差δv，姿态角误差加速度偏差δa，角速度偏差δw，这五个组成部分每都包含三个元素，相当于三维估计。静止条件下，载体速度为零，则此时测得的速度值可作为量测值。而状态转移矩阵F和G由以下求得，设
可得量测值z(k)＝-v(k)，其中
基于零速度修正的扩展卡尔曼滤波定位算法主要分为时间更新、测量更新和步态检测， 时间更新主要包括ZARU(加速度和角速度补偿)、四元素更新和位置及速度更新。该算法先是对步态进行检测，在运动状态时先对加速度和角速度补偿，然后更新四元素、位置和速度更新，当检测到零速时运行ZUPT和EKF误差估计，然后对四元素、速度和位置进行补偿，随着时间的推移，就可以计算出人体运动轨迹，即可进行室内定位，其主要计算公式如下：
1)加速度和角速度补偿：
a'b(k)＝ab(k)+δa(k-1) (3-11)
w'b(k)＝wb(k)+δw(k-1) (3-12)
公式(3-11)和(3-12)中的ab、wb分别为加速度补偿和角速度补偿，其中δa(k-1)和δw(k-1)分别为卡尔曼计算得到的加速度误差和角速度误差。
2)四元素更新：
其中
{Δθx,Δθy,Δθz}＝{w'bx(k),w'by(k),w'bz(k)}·Δt (3-15)
3)速度位置更新
v(k)＝v(k-1)+an(k)·Δt (3-17)
测量更新是在静止阶段对定位参数进行修正，主要是通过主要是通过ZUPT和EKF误差估计(扩展卡尔曼滤波估计)进行四元素补偿、速度和位置补偿，以下为各参数的修正方法：
1)四元素补偿，通过卡尔曼得到的姿态误差对姿态矩阵进行补偿，再转换为四元素，从而达到对四元素的补偿，计算公式如下：
2)速度和位置补偿，通过卡尔曼得到的速度和位置误差分别对速度和位置进行补偿，计算式如下：
r'(k)＝r(k)+δr(k-1) (3-21)
v'(k)＝v(k)+δv(k-1) (3-22)
步态检测是根据加速度和角速度来判断步态的运动还是零速状态，判断公式如3-23所示，根据检测T的大小来判定步态，其中W为计算窗口长度，σa和σw分别表示加速度和角速度的量测噪声方差，为k时刻往后W个时刻内的加速度均值，g为重力加速度。