融合PDR/GNSS的室内外无缝定位系统及方法与流程

融合pdr/gnss的室内外无缝定位系统及方法
技术领域
1.本发明涉及卫星导航和航位推算技术领域，尤其涉及融合pdr/gnss的室内外无缝定位系统及方法。


背景技术：

2.伴随着智能手机的发展，很多传统用于高精度导航领域的专业传感器都被集成到其中，比如gnss接收机、imu(陀螺仪和加速度计)等。但是低成本器件的性能相比于专业级设备在性能指标上差别巨大，比如mems加速度计的零偏一般大于0.03m/s2，mems陀螺仪的零偏一般大于100
°
/h，而基于单点定位的手机gnss定位精度通常在10m左右。正因如此，传统的捷联惯导算法(sins)在mems imu上几乎无法实现，因此研究人员渐渐地转移了关注点。虽然mems的低精度会在sins中导致积分误差，但是在某些应用场景下，比如行人、车辆行驶等，同样会利用mems传感器来辅助姿态测量，而且该姿态变化具有一定的规律性，因此通过设计相应的算法可以在适当程度上消除mems器件带来的积分误差，由此发展了行人航位推算(pdr)、车辆航位推算(vdr)等研究方向。以传统的gnss和ins组合导航为例，这是一种高度地优势互补系统，因此在多个应用领域都取得了成功。然而在智能手机上，一方面是由于前述的mems性能不足支持ins，另一方面受限于各自系统的开放程度，很难实现两个系统更紧的耦合。组合导航根据耦合程度的深浅可以划分成三种类型：在定位结果层面的松耦合，在观测量层面的紧耦合以及在信号跟踪层面的深耦合。伴随着近些年来安卓手机原始gnss观测量的开放，目前理论上是支持mems与低成本gnss的紧耦合，但是此类研究仍然存在巨大挑战。
3.因为基于智能手机的低成本mems与gnss目前仍然无法实现gnss/ins组合导航，而基于mems的pdr与gnss的融合却被认为是可实现的。如同上文，基于pdr和低成本gnss的融合可以是松耦合，也可以是紧耦合。传统方法是一种在城市环境下基于3d地图辅助gnss和pdr的融合算法框架，该算法将pdr的输出步长与航向以及3d
‑
gnss的位置与精度等信息一并送入卡尔曼滤波器，从而获得融合结果，因此这是一种松耦合方式。其中的卡尔曼滤波器的观测来自3d
‑
gnss，而pdr的输出则用于控制输入，这是因为行人的轨迹具有很大不确定性，难以用线性状态转移方程描述，因此文中采用pdr的实时观测来更新状态转移方程，但由于pdr仍然存在累积误差，因此这种设计还是不可避免地导致整体系统存在随时间积累的误差，导致最终的偏航。传统方法中采用扩展卡尔曼滤波器(ekf)融合pdr和gnss，该算法是直接基于mems传感器的输出信息，因此可以视为一种紧耦合算法。该算法采用gnss推导的航向来辅助mems陀螺仪的航向估计，从而提高了航向估计准确度，但是gnss航向存在的严重噪声问题并没有很好地解决，因此导致最终的轨迹输出的初始阶段严重依赖于gnss的航向。
4.因此，提供一种融合pdr/gnss的室内外无缝定位系统及方法，来解决上述技术问题，是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明提供了一种融合pdr/gnss的室内外无缝定位系统及方法，通过筛选事件树分支、小样本结合先进抽样方法，建立降阶模型，减少计算分支数和单分支计算次数，提高单次系统仿真效率等主要步骤，使得整个分析流程的效率得到明显的提升。
6.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.一种融合pdr/gnss的室内外无缝定位系统，包括：
8.gnss模块、pdr模块、联合步长估计模块、联合航向估计模块、位置更新模块；
9.gnss模块将gnss步长估计发送至联合步长估计模块的第一输入端；
10.gnss模块将gnss航向估计发送至联合航向估计模块的第一输入端；
11.pdr模块将pdr步长估计发送至联合步长估计模块的第二输入端；
12.pdr模块将pdr步态检测发送至联合步长估计模块的第三输入端；
13.pdr模块将pdr航向估计发送至联合航向估计模块的第二输入端；
14.联合步长估计模块将联合步长估计信息发送至位置更新模块的第一输入端；
15.联合航向估计模块将联合航向估计信息发送至位置更新模块的第二输入端；
16.位置更新模块，用于根据接收到的联合步长估计信息和联合航向估计信息更进位置信息。
17.可选的，pdr模块包括：加速度计、陀螺仪、磁力计、步长估计单元、步态检测单元和航向估计单元；
18.加速度计将加速度数据发送至步长估计模块，步长估计模块输出pdr步长估计；
19.加速度计加速度数据发送至步态检测模块，步态检测模块输出pdr步态检测；
20.陀螺仪和磁力计将检测数据发送至航向估计单元，航向估计单元输出pdr航向估计。
21.可选的，gnss模块包括：gnss接收机、坐标转换单元和gnss推算单元；
22.gnss接收机将经纬高信息发送至坐标转换单元，坐标转换单元将经纬高信信息转换为东北天坐标，并将东北天坐标发送至gnss推算单元，gnss推算单元将东北天坐标转换为gnss步长估计和gnss航向估计。
23.可选的，还包括地图显示模块，与位置更新模块的输出端连接，用于接收位置更新模块输出的位置结果在地图上显示。
24.一种融合pdr/gnss的室内外无缝定位方法，行人初始位置由gnss模块提供，包括以下步骤：
25.行人初始位置获取步骤：获取gnss接收机定位信息和卫星信息；
26.融合数据获取步骤：获取pdr步长估计和pdr航向估计，gnss步长估计和gnss航向估计；
27.联合步长估计步骤：将pdr步长估计和gnss步长估计通过加权计算进行融合，得到联合步长估计信息；
28.联合航向估计步骤：将pdr航向估计和gnss航向估计进行融合，得到联合航向估计信息；
29.位置更新步骤：根据联合步长估计信息和联合航向估计信息进行行人位置的迭代更新。
30.可选的，融合数据获取步骤中pdr步长估计采用以步频和加速度方差为变量的二元线性回归模型，其表达式如下式：
[0031][0032]
其中，f
s
是步频，为加速度方差，α与β是权重因子，γ为常量；
[0033]
pdr航向估计采用陀螺仪和磁力计的冗余信息得到航向估计。
[0034]
可选的，融合数据获取步骤中，还包括将pdr与gnss输出数据同步，具体内容为：
[0035]
在gnss的m和m+1时刻之间，有两个pdr输出，分别是n+1和n+2，对应得到{θ
n+1
,sl
n+1
}和{θ
n+2
,sl
n+2
}，定义在gnss的m时刻得到一个pdr的输出{θ
m
,sl
m
}，公式如下：
[0036][0037]
其中，θ
m
为m时刻pdr航向估计，sl
m
为m时刻pdr步长估计，c为中间量。
[0038]
可选的，融合数据获取步骤中gnss步长估计和gnss航向估计获取的具体内容为：采用坐标转换方法，将gnss接收机的输出经纬高信息首先转换成ecef xyz坐标，然后基于初始位置将获得的ecef xyz坐标转为东北天坐标，假设(e
k
,n
k
,u
k
)和(e
k+1
,n
k+1
,u
k+1
)是k和k+1两个时刻的东北天坐标，则gnss航向估计与gnss步长估计的计算公式如式下所示：
[0039][0040][0041]
为k+1时刻的gnss航向估计，为k+1时刻的gnss步长估计。
[0042]
可选的，联合航向估计步骤的具体内容为：
[0043]
将pdr航向估计和gnss航向估计进行融合，它的具体实现由下式展现：
[0044][0045]
其中，θ
k+1
为k+1时刻联合航向估计，为k+1时刻pdr航向估计，为k+1时刻gnss航向估计，p为范围为[0,1]的加权系数。
[0046]
可选的，位置更新步骤中行人位置的迭代更新由下式完成，
[0047][0048]
其中，(x
k+1
,y
k+1
)表示迭代步数为k+1时行人二维位置坐标，sl
k
表示迭代步数为k时的步长，θ表示迭代步数为k时的航向，k表示迭代的步数。
[0049]
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明提供了一种融合pdr/gnss的室内外无缝定位系统及方法：有效地降低了行人航位推算(pdr)由于受限于mems器件的低性能随着时间增长产生显著的积累误差，融合了pdr和gnss，从而给出了最优的航向与步长
估计。
附图说明
[0050]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0051]
图1为本发明一种融合pdr/gnss的室内外无缝定位系统结构框图；
[0052]
图2为本发明pdr模块结构框图；
[0053]
图3为本发明gnss模块结构框图；
[0054]
图4为本发明联合步长估计模块结构框图；
[0055]
图5为本发明联合航向估计模块结构框图；
[0056]
图6为本发明位置更新单元的工作原理框图。
具体实施方式
[0057]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0058]
参照附图1所示，本发明公开了一种融合pdr/gnss的室内外无缝定位系统，包括：
[0059]
gnss模块、pdr模块、联合步长估计模块、联合航向估计模块、位置更新模块；
[0060]
gnss模块将gnss步长估计发送至联合步长估计模块的第一输入端；
[0061]
gnss模块将gnss航向估计发送至联合航向估计模块的第一输入端；
[0062]
pdr模块将pdr步长估计发送至联合步长估计模块的第二输入端；
[0063]
pdr模块将pdr步态检测发送至联合步长估计模块的第三输入端；
[0064]
pdr模块将pdr航向估计发送至联合航向估计模块的第二输入端；
[0065]
联合步长估计模块将联合步长估计信息发送至位置更新模块的第一输入端；
[0066]
联合航向估计模块将联合航向估计信息发送至位置更新模块的第二输入端；
[0067]
位置更新模块，用于根据接收到的联合步长估计信息和联合航向估计信息更进位置信息。
[0068]
在一个具体实施例中，pdr模块包括：加速度计、陀螺仪、磁力计、步长估计单元、步态检测单元和航向估计单元；
[0069]
加速度计将加速度数据发送至步长估计模块，步长估计模块输出pdr步长估计；
[0070]
加速度计加速度数据发送至步态检测模块，步态检测模块输出pdr步态检测；
[0071]
陀螺仪和磁力计将检测数据发送至航向估计单元，航向估计单元输出pdr航向估计。
[0072]
在一个具体实施例中，pdr航向估计获取的具体内容为：首先通过对陀螺仪测量值，即角速度进行积分得到传感器姿态的变化量，在初始状态已知的情况下，递推解算后续状态中传感器的姿态；然后通过加速度计和磁力计的测量值在重力方向和磁北方向上的分
量来直接求解传感器的姿态。因此通过陀螺仪和磁力计可以获取足够的用于解算姿态的测量值。姿态融合中结合了两种传感器的观测量，利用加速度计和陀螺仪加权融合输出传感器的俯仰角和横滚角，再利用磁力计和陀螺仪加权融合输出传感器的偏航角。
[0073]
在一个具体实施例中，gnss模块包括：gnss接收机、坐标转换单元和gnss推算单元；
[0074]
gnss接收机将经纬高信息发送至坐标转换单元，坐标转换单元将经纬高信信息转换为东北天坐标，并将东北天坐标发送至gnss推算单元，gnss推算单元将东北天坐标转换为gnss步长估计和gnss航向估计。
[0075]
在一个具体实施例中，还包括地图显示模块，与位置更新模块的输出端连接，用于接收位置更新模块输出的位置结果在地图上显示。
[0076]
本发明还公开了一种融合pdr/gnss的室内外无缝定位方法，行人初始位置由gnss模块提供，包括以下步骤：
[0077]
行人初始位置获取步骤：获取gnss接收机定位信息和卫星信息，获取gnss接收机上报的定位信息、卫星信息，解析协议，缓存定位信息、卫星姿态、卫星信号信噪比、卫星数据有效性；
[0078]
融合数据获取步骤：获取pdr步长估计和pdr航向估计，gnss步长估计和gnss航向估计；
[0079]
联合步长估计步骤：将pdr步长估计和gnss步长估计通过加权计算进行融合，得到联合步长估计信息；
[0080]
联合航向估计步骤：将pdr航向估计和gnss航向估计进行融合，得到联合航向估计信息；
[0081]
位置更新步骤：根据联合步长估计信息和联合航向估计信息进行行人位置的迭代更新。
[0082]
在一个具体实施例中，pdr模块的具体实施细节以及输出：其中算法通常包含三个步骤：步态检测、步长估计和航向估计。加速度计的3轴输出一般用于检测跨步的发生以及估计步长，而航向则一般由陀螺仪或者磁力计给出。因此，在完成一个步态检测之后输出第k步的航向与步长估计{θ,sl}。
[0083]
步态检测主要是对加速度计在行人行走时产生的周期性信号进行检测，以此判断行人是否跨步了。首先对加速度数据进行预处理，通过设置低通滤波器的截止频率为3hz从而有效地降低了原始数据中的噪声，然后采用动态门限过零检测法，通过有限状态机来控制行走与非行走状态之间的转换。
[0084]
参照图2所示，在融合数据获取步骤中pdr步长估计采用以步频和加速度方差为变量的二元线性回归模型，其表达式如下式：
[0085][0086]
其中，f
s
是步频，为加速度方差，α与β是权重因子，γ为常量；
[0087]
pdr航向估计采用陀螺仪和磁力计的冗余信息得到航向估计。
[0088]
pdr模块中的航向估计通常采用陀螺仪、磁力计或者二者联合的方法。由于陀螺仪会在积分时产生累积误差，而磁力计容易受到周围磁场的干扰，因此二者具有很明显的互
补特性。本文中采用的航向估计融合了陀螺仪和磁力计，通过利用二者的冗余信息得到了最优的估计航向。因此pdr模块的最终输出是步态检测，步长估计和航向估计。
[0089]
在一个具体实施例中，还包括将pdr与gnss输出数据同步，在融合系统中，pdr模块的输出是不定时的，而gnss模块则是固定周期输出定位结果的，通常情况下为1hz的更新率。因此为了能够实时融合二者的数据，需要将两个系统的输出步调变得相一致。将pdr模块的数据变成定时输出。具体内容为：
[0090]
在gnss的m和m+1时刻之间，有两个pdr输出，分别是n+1和n+2，对应得到{θ
n+1
,sl
n+1
}和{θ
n+2
,sl
n+2
}，定义在gnss的m时刻得到一个pdr的输出{θ
m
,sl
m
}，公式如下：
[0091][0092]
其中，θ
m
为m时刻pdr航向估计，sl
m
为m时刻pdr步长估计，c为中间量。
[0093]
同时pdr模块经过同步处理之后，与gnss模块在固定频率下输出同步后的航向与步长{θ
pdr
,sl
pdr
}。
[0094]
在一个具体实施例中，参照图3所示，融合数据获取步骤中gnss步长估计和gnss航向估计获取的具体内容为：采用坐标转换方法，将gnss接收机的输出经纬高信息首先转换成ecef xyz坐标，然后基于初始位置将获得的ecef xyz坐标转为东北天坐标，在这种二维平面上，便可以定义类似pdr系统中的航向与步长；假设(e
k
,n
k
,u
k
)和(e
k+1
,n
k+1
,u
k+1
)是k和k+1两个时刻的东北天坐标，则gnss航向估计与gnss步长估计的计算公式如式下所示：
[0095][0096][0097]
为k+1时刻的gnss航向估计，为k+1时刻的gnss步长估计。
[0098]
需要说明的是，gnss航向的定义与pdr相同，即前后两个定位结果的矢量与正北方向的夹角，需要注意该式中的航向取值范围是(
‑
π,+π)。
[0099]
在一个具体实施例中，参照图4和图5，将pdr航向估计、gnss航向估计送入联合航向估计模块，将pdr步长估计和gnss步长估计联合步长估计模块，其中联合航向估计模块的目的是将具有累积误差的pdr航向和具有随机噪声的gnss航向进行融合，实现既减轻了累积误差，同时减小噪声功率的双重作用。它的具体实现由下式展现：
[0100][0101][0102]
其中，为第k+1步的航向估计值，为第k步的航向估计值，为k时刻pdr航向估计，m为平滑因子，选值范围一般为10～30，
[0103]
θ
k+1
为k+1步联合航向估计，为k+1步pdr航向估计，为k+1步gnss航向估计，p为范围为[0,1]的加权系数。
[0104]
将公式(6)的结果输入公式(5)中，得到最终的联合航向估计同理，可得到最终的联合步长估计则，最终输出经过融合滤波之后的航向与步长估计
[0105]
在一个具体实施例中，位置更新步骤中行人位置的迭代更新由下式完成，
[0106][0107]
其中，(x
k+1
,y
k+1
)表示迭代步数为k+1时行人二维位置坐标，sl
k
表示迭代步数为k时的步长，θ表示迭代步数为k时的航向，k表示迭代的步数。
[0108]
在一个具体实施例中，为了衡量两种系统的航向误差，通过平均累积航向误差(mche)公式计算，公式如下：
[0109][0110]
其中，sys可以是gnss，也可以是pdr；当k增大时，gnss的零均噪声mche会趋于零，而pdr的累积误差mche则是发散的。
[0111]
之后定义累积步长误差(csle)用以衡量两种系统的步长误差特征，公式如下：
[0112][0113]
其中，sys可以是gnss，也可以是pdr。
[0114]
对所公开的实施例的上述说明，按照递进的方式进行，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。