本发明实施例涉及一种电子罗盘本地实时校准方法及装置。
背景技术：
目前，电子罗盘作为导航仪器、姿态传感器或动作捕捉设备已被广泛应用于航空、航天、机器人、航海、导航等领域。电子罗盘测量地球磁场，其实现机理是在三个正交轴上安置磁强计，通过三个正交轴上安置的磁强计的测量值，合成地磁场矢量，从而得到电子罗盘当前所处环境的地磁场强度与地磁场方向。
但是，电子罗盘测量的地磁场方向并不准确，因为电子罗盘存在噪声和误差，所以电子罗盘在使用前必须进行校准，否则，计算得到的地磁场方向与实际的地磁场方向会有很大偏差。
电子罗盘存在的干扰与噪声，如零漂、非线性度、安装误差等可通过出厂前标定得到很大程度解决。然而，还有两类干扰会随环境发生变化，需要实时校准，这两类干扰是硬磁干扰与软磁干扰。其中，硬磁干扰可等效于相对电子罗盘固定的磁场矢量；软磁干扰主要由电子罗盘内部的铁磁性材料引起，因磁化程度不同，软磁干扰也有所不同。以动作捕捉设备为例，因为环境未知，并且使用过程中可能接触铁磁性材料，使得电子罗盘被磁化，出现硬磁干扰与软磁干扰，导致捕捉的动作不自然，出现畸形，无法正常使用。
技术实现要素：
为了解决现有技术存在的问题，本发明的至少一个实施例提供了一种电子罗盘本地实时校准方法及装置。
第一方面，本发明实施例公开一种电子罗盘本地实时校准方法，包括：
获取电子罗盘的地磁测量数据；
基于所述地磁测量数据以及预设的地磁测量数据样本模型，更新所述地磁测量数据样本模型；
基于更新的所述地磁测量数据样本模型，通过预设的椭球拟合策略，得到所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰；
基于所述硬磁干扰与软磁干扰，进行所述电子罗盘的校准。
可选的，所述地磁测量数据样本模型为10×10的矩阵s；
相应地，所述更新所述地磁测量数据样本模型，包括：
通过下式更新所述地磁测量数据样本模型：
si+1＝si+hm
其中，hm为地磁测量数据，si为第i次更新后的地磁测量数据样本模型，si+1为第i+1次更新后的地磁测量数据样本模型，i为取自然数，s0为初始地磁测量数据样本模型，且s0为10×10的零矩阵。
可选的，所述基于更新的所述地磁测量数据样本模型，通过预设的椭球拟合策略，得到所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰，包括：
基于更新的所述地磁测量数据样本模型，通过预设的椭球拟合策略，拟合得到椭球方程的系数向量；其中，所述椭球拟合策略如下：
其中，s为地磁测量数据样本模型，v为椭球方程的系数向量v＝[a,b,c,d,e,f,g,h,m,-1]，λ为s的特征向量，c为约束矩阵；
基于所述椭球方程的系数向量，确定椭球变换模型；所述椭球变换模型如下：
其中，δ为4×4的平移变换矩阵，r为4×4的旋转变换矩阵，q为4×4的伸缩变换矩阵；
基于所述椭球变换模型，得到所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰；其中，所述硬磁干扰为δ，所述软磁干扰为
可选的，所述获取电子罗盘的地磁测量数据之后，所述方法还包括：
从获取的多组地磁测量数据中抽取作为验证样本的地磁测量数据；
相应地，所述基于所述硬磁干扰与软磁干扰，进行所述电子罗盘的校准之前，所述方法还包括：
基于抽取的验证样本，通过预设的样本分布状态模型，确定所述验证样本的分布状态；
判断所述验证样本的分布状态是否为标准椭球面均匀分布；
若是，则验证所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰均可靠，并执行所述基于所述硬磁干扰与软磁干扰，进行所述电子罗盘的校准的步骤。
可选的，所述基于抽取的验证样本，通过预设的样本分布状态模型，确定所述验证样本的分布状态，包括：
将抽取的验证样本进行坐标变换，得到第一标准样本；所述第一标准样本所在坐标系为空间直角坐标系，且所述第一标准样本所在坐标系为空间直角坐标系；
将所述第一标准样本投影到平面直角坐标系的标准椭圆区域内，得到投影样本；
统计所述标准椭圆区域内各预设子区域中具有投影样本的子区域个数；
判断所述子区域个数是否大于或等于预设的第一个数阈值；
若是，则确定验证样本的分布状态为标准椭球面均匀分布。
可选的，所述基于抽取的验证样本，通过预设的样本分布状态模型，确定所述验证样本的分布状态之前，所述方法还包括：
基于所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰，通过预设的样本异常判断模型，确定抽取的验证样本是否异常；
若异常，则重新执行所述从获取的多组地磁测量数据中抽取作为验证样本的地磁测量数据，直至确定抽取的验证样本正常；
若正常，则执行所述基于抽取的验证样本，通过预设的样本分布状态模型，确定所述验证样本的分布状态的步骤。
可选的，所述基于所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰，通过预设的样本异常判断模型，确定抽取的验证样本是否异常，包括：
基于所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰，对抽取的验证样本进行变换，得到第二标准样本；所述第二标准样本所在坐标系为空间直角坐标系，且所述第二标准样本分布在标准圆球上；
计算第二标准样本与直角坐标系原点之间的距离；
统计距离处于预设的距离范围的第二标准样本个数；
判断所述第二标准样本个数是否小于预设的第二个数阈值；
若是，则确定抽取的验证样本异常。
第二方面，本发明实施例还公开一种电子罗盘本地实时校准装置，包括：
获取单元，用于获取电子罗盘的地磁测量数据；
更新单元，用于基于所述地磁测量数据以及预设的地磁测量数据样本模型，更新所述地磁测量数据样本模型；
确定单元，用于基于更新的所述地磁测量数据样本模型，通过预设的椭球拟合策略，得到所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰；
校准单元，用于基于所述硬磁干扰与软磁干扰，进行所述电子罗盘的校准。
可选的，所述地磁测量数据样本模型为10×10的矩阵s；
相应地，所述更新单元，用于通过下式更新所述地磁测量数据样本模型：
si+1＝si+hm
其中，hm为地磁测量数据，si为第i次更新后的地磁测量数据样本模型，si+1为第i+1次更新后的地磁测量数据样本模型，i为取自然数，s0为初始地磁测量数据样本模型，且s0为10×10的零矩阵。
可选的，所述确定单元，用于：
基于更新的所述地磁测量数据样本模型，通过预设的椭球拟合策略，拟合得到椭球方程的系数向量；其中，所述椭球拟合策略如下：
其中，s为地磁测量数据样本模型，v为椭球方程的系数向量v＝[a,b,c,d,e,f,g,h,m,-1]，λ为s的特征向量，c为约束矩阵；
基于所述椭球方程的系数向量，确定椭球变换模型；所述椭球变换模型如下：
其中，δ为4×4的平移变换矩阵，r为4×4的旋转变换矩阵，q为4×4的伸缩变换矩阵；
基于所述椭球变换模型，得到所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰；其中，所述硬磁干扰为δ，所述软磁干扰为
可见，本发明的至少一个实施例中，获取地磁测量数据后，并非存储，而是用于更新地磁测量数据样本模型，只需存储更新后的地磁测量数据样本模型，使得电子罗盘在正常使用时也能实时更新地磁测量数据样本模型，进而对电子罗盘实时校准，无需单独进行电子罗盘校准，提升用户体验，并节省了存储地磁测量数据的空间，而现有技术中需要首先将获取的所有地磁测量数据全部存储，无法在电子罗盘正常使用时对电子罗盘实时校准，只能在存储全部地磁测量数据后，再单独进行电子罗盘校准，过程繁琐，用户体验差。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种电子罗盘本地实时校准方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种确定验证样本的分布状态的过程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子罗盘本地实时校准装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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的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。
第一方面，如图1所示，本发明实施例公开一种电子罗盘本地实时校准方法，可包括以下步骤101至103：
101、获取电子罗盘的地磁测量数据。
本实施例中，获取地磁测量数据的频率可以根据实际应用场景确定，也可以设置为固定频率。
需要说明的是，地磁测量数据以组为划分单位，也即一组地磁测量数据包括：三个正交轴(例如空间直角坐标系的x轴、y轴和z轴)上安置的磁强计的测量值，一组地磁测量数据可理解为1行3列的向量。
102、基于所述地磁测量数据以及预设的地磁测量数据样本模型，更新所述地磁测量数据样本模型。
现有技术中，现有技术的处理方法是存储下所有样本，然后在统一计算中间变量s，只有在计算完成后，才能清除存储的样本。
本实施例中，只要步骤101中获取到地磁测量数据，则步骤102就基于获取的地磁测量数据，对上一次更新后的地磁测量数据样本模型再次更新，实现了地磁测量数据的迭代处理，更新地磁测量数据样本模型后地磁测量数据即可删除，无需将获取的所有的地磁测量数据全部存储，节约了存储地磁测量数据的空间。
103、基于更新的所述地磁测量数据样本模型，通过预设的椭球拟合策略，得到所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰。
本实施例中，考虑到电子罗盘磁化使得地磁测量数据在电子罗盘坐标系呈椭球分布，因此，需要进行椭球拟合，本实施例中，将更新的所述地磁测量数据样本模型通过预设的椭球拟合策略，可得到椭球分布对应的椭球方程的系数向量，进而得到校准参数。
本实施例中，预设的椭球拟合策略可以为带有约束条件的最小二乘法，由于最小二乘法不能保证拟合出的二次曲面是椭球，因此需要加上约束条件，约束条件的设定可沿用现有技术，保证拟合结果是椭球，本实施例不再赘述。
104、基于所述硬磁干扰与软磁干扰，进行所述电子罗盘的校准。
可见，本实施例公开的电子罗盘本地实时校准方法，获取地磁测量数据后，并非存储，而是用于更新地磁测量数据样本模型，只需存储更新后的地磁测量数据样本模型，使得电子罗盘在正常使用时也能实时更新地磁测量数据样本模型，进而对电子罗盘实时校准，无需单独进行电子罗盘校准，提升用户体验，并节省了存储地磁测量数据的空间，而现有技术中需要首先将获取的所有地磁测量数据全部存储，无法在电子罗盘正常使用时对电子罗盘实时校准，只能在存储全部地磁测量数据后，再单独进行电子罗盘校准，过程繁琐，用户体验差。
在一个具体的例子中，步骤102中所述地磁测量数据样本模型为10×10的矩阵s；相应地，步骤102中所述更新所述地磁测量数据样本模型，包括：
通过下式更新所述地磁测量数据样本模型：
si+1＝si+hm
其中，hm为地磁测量数据，si为第i次更新后的地磁测量数据样本模型，si+1为第i+1次更新后的地磁测量数据样本模型，i为取自然数，s0为初始地磁测量数据样本模型，且s0为10×10的零矩阵。
本实施例中，地磁测量数据样本模型可理解为迭代矩阵。
本实施例中，考虑到一组地磁测量数据可理解为1行3列的向量，为了使地磁测量数据可与地磁测量数据样本模型相加，可将1行3列的向量转换为10行1列的矩阵x，则xxt为10×10矩阵，可与s矩阵相加，si+1＝si+hm转换为si+1＝si+xxt。
在上一个例子的基础上，本实施例中，步骤103所述基于更新的所述地磁测量数据样本模型，通过预设的椭球拟合策略，得到所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰，包括图1中未示出的如下步骤1031～1033：
1031、基于更新的所述地磁测量数据样本模型，通过预设的椭球拟合策略，拟合得到椭球方程的系数向量；其中，所述椭球拟合策略如下：
其中，s为地磁测量数据样本模型，v为椭球方程的系数向量v＝[a,b,c,d,e,f,g,h,m,-1]，λ为s的特征向量，c为约束矩阵，相应地，椭球方程为ax2+by2+cz2+2dyz+2exz+2fxy+2gx+2hy+2mz-1＝0。
本实施例中，硬磁干扰可视为相对电子罗盘固定的磁场矢量，表示为hd，软磁干扰可等效为软磁干扰矩阵，记为ks，其效果是使得本应为球面分布的地磁矢量畸变为椭球。记真实的地磁场矢量为he，地磁测量数据为hm，真实的地磁矢量在硬磁干扰与软磁干扰下畸变为椭球，可以用以下方程描述：
hm＝kshe+hd
可以证明hm的分布是椭球。
1032、基于所述椭球方程的系数向量，确定椭球变换模型；所述椭球变换模型如下：
其中，q为4×4的伸缩变换矩阵，其作用是将球心在原点的单位球通过沿坐标轴的伸缩变换为椭球；δ为4×4的平移变换矩阵，其作用是将中心在坐标原点的椭球平移到其他位置；r为4×4的旋转变换矩阵，其作用是将椭球旋转为其他姿态。
1033、基于所述椭球变换模型，得到所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰；其中，所述硬磁干扰为δ，所述软磁干扰为
本实施例中，在步骤1033得到硬磁干扰hd与软磁干扰ks后，步骤104通过hm＝kshe+hd，即可确定真实的地磁矢量he，实现对电子罗盘的校准。
现有技术通过cholesky分解(也即三角分解)得到电子罗盘的软磁干扰，然而cholesky分解会假设软磁干扰矩阵为对称矩阵，而忽略软磁干扰矩阵的非对角元即轴间干扰，因此cholesky分解(也即三角分解)得到软磁干扰存在误差，本实施例公开的电子罗盘本地实时校准方法，通过椭球变换模型得到电子罗盘的软磁干扰，未忽略软磁干扰矩阵的非对角元即轴间干扰，因此，相比现有技术更加准确。
基于以上公开的各实施例，本实施例中，步骤101所述获取电子罗盘的地磁测量数据之后，所述方法还可包括图1中未示出的如下步骤101’：
101’、从获取的多组地磁测量数据中抽取作为验证样本的地磁测量数据。
本实施例中，步骤101’中可以从获取的多组地磁测量数据中随机抽取作为验证样本的地磁测量数据。
本实施例中，考虑步骤103得到的硬磁干扰与软磁干扰可能不准确，因此，在步骤104对电子罗盘校准之前，应当先对步骤103得到的硬磁干扰与软磁干扰进行验证，以确定硬磁干扰与软磁干扰是否可靠，所以，需要获取验证样本用于验证硬磁干扰与软磁干扰是否可靠，本实施例通过步骤101’来获取验证样本。
相应地，步骤104所述基于所述硬磁干扰与软磁干扰，进行所述电子罗盘的校准之前，所述方法还包括图1中未示出的如下步骤a～c：
a、基于抽取的验证样本，通过预设的样本分布状态模型，确定所述验证样本的分布状态；
b、判断所述验证样本的分布状态是否为标准椭球面均匀分布；若是，则执行步骤c；否则，验证所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰均不可靠，需要放弃该硬磁干扰与软磁干扰，并重新执行步骤101～103得到新的硬磁干扰与软磁干扰，直至新的硬磁干扰与软磁干扰验证可靠；
c、验证所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰均可靠，说明硬磁干扰与软磁干扰准确可用，并执行步骤104。
在上一个例子的基础上，本实施例中，步骤a所述基于抽取的验证样本，通过预设的样本分布状态模型，确定所述验证样本的分布状态，可包括以下步骤a1～a5：
a1、将抽取的验证样本进行坐标变换，得到第一标准样本；所述第一标准样本所在坐标系为空间直角坐标系，也即如图2的左侧图示变化到中间图示的过程，其中，图2的左侧图示中的黑点表示抽取的验证样本，图2的中间图示中的黑点表示第一标准样本。
本实施例中，步骤a1相当于将抽取的验证样本变换为分布在标准椭球上(标准椭球即中心在坐标原点、半轴在坐标轴上的椭球)的第一标准样本。
a2、将所述第一标准样本投影到平面直角坐标系的标准椭圆区域内，得到投影样本，也即如图2的中间图示变化到右侧图示的过程，其中，图2的右侧图示中的黑点表示投影样本。
a3、统计所述标准椭圆区域内各预设子区域中具有投影样本的子区域个数。
本实施例中，标准椭圆区域内各预设子区域的划分例如为图2的右侧图示中的区域划分。
a4、判断所述子区域个数是否大于或等于预设的第一个数阈值；若是，则执行步骤a5；否则，确定验证样本的分布状态不是标准椭球面均匀分布。
本实施例中，在理想状态下，各预设子区域应当均有投影样本，而实际状态下，有些子区域可能没有投影样本，因此，需要预设第一个数阈值，该第一个数阈值表示验证样本的分布状态是标准椭球面均匀分布时具有投影样本的子区域个数最少，本实施例不限定第一个数阈值的具体取值，本领域技术人员可根据实际需要设置。
a5、确定验证样本的分布状态为标准椭球面均匀分布。
在一个具体的例子中，步骤a所述基于抽取的验证样本，通过预设的样本分布状态模型，确定所述验证样本的分布状态之前，所述方法还可包括以下步骤b1和b2：
b1、基于所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰，通过预设的样本异常判断模型，确定步骤101’中抽取的验证样本是否异常；若异常，则执行步骤b2；否则，执行步骤a；
b2、重新执行步骤101’所述从获取的多组地磁测量数据中抽取作为验证样本的地磁测量数据，直至步骤b1确定抽取的验证样本正常。
在上一个例子的基础上，本实施例中，步骤b1所述基于所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰，通过预设的样本异常判断模型，确定步骤101’中抽取的验证样本是否异常，包括如下步骤b11～b15：
b11、基于所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰，对抽取的验证样本进行变换，得到第二标准样本；所述第二标准样本所在坐标系为空间直角坐标系。
本实施例中，步骤b11相当于将抽取的验证样本变换为分布在标准圆球上(标准球即中心在坐标原点、半径为1的圆球)的第二标准样本。
b12、计算第二标准样本与直角坐标系原点之间的距离。
b13、统计距离处于预设的距离范围的第二标准样本个数。
本实施例中，在理想状态下，若验证样本正常，则第二标准样本应分布在标准圆球上，也即第二标准样本与直角坐标系原点之间的距离为1，但是在实际状态下，正常的验证样本转换为第二标准样本后可能没有分布在标准圆球的球面上，而是有一定误差，为此，本实施例预设距离范围，处于预设距离范围内的第二标准样本均认为正常，预设的距离范围例如为0.9～1.1，距离小于0.9或大于1.1的第二标准样本均可认为是异常的。
b14、判断所述第二标准样本个数是否小于预设的第二个数阈值；若是，则执行步骤b15；否则，执行步骤a。
本实施例中，实际状态下，无法保证所有验证样本均正常，需要预设第二个数阈值，该第二个数阈值可根据异常样本个数所占抽取的验证样本的最大允许比例来确定，本实施例不限定最大允许比例的具体取值，例如为5％，本领域技术人员可根据实际需要设置。
b15、确定抽取的验证样本异常，并执行步骤b2。
第二方面，如图3所示，本发明实施例公开一种电子罗盘本地实时校准装置，可包括以下单元：获取单元31、更新单元32、确定单元33和校准单元34。各单元具体说明如下：
获取单元31，用于获取电子罗盘的地磁测量数据；
更新单元32，用于基于所述地磁测量数据以及预设的地磁测量数据样本模型，更新所述地磁测量数据样本模型；
确定单元33，用于基于更新的所述地磁测量数据样本模型，通过预设的椭球拟合策略，得到所述电子罗盘的硬磁干扰与软磁干扰；
校准单元34，用于基于所述硬磁干扰与软磁干扰，进行所述电子罗盘的校准。
以上实施例公开的电子罗盘本地实时校准装置能够实现第一方面各实施例公开的电子罗盘本地实时校准方法的流程，为避免重复，不再赘述。
可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuits，asic)、数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、数字信号处理设备(dspdevice，dspd)、可编程逻辑设备(programmablelogicdevice，pld)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。
对于软件实现，可通过执行本文所述功能的单元来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。