劉 宇，李 瑤，路永樂，邸 克,郭俊啟，方 針

( 1. 重慶郵電大學(xué) 先進(jìn)傳感器件與系統(tǒng)集成研究室，重慶 400065；2. 中國電子科技集團(tuán)公司第二十六研究所，重慶 400060)

0 引言

GPS信號在室內(nèi)被嚴(yán)重遮擋，無法利用。目前應(yīng)用較廣的室內(nèi)測高技術(shù)主要分為兩類：

1) 基于無線局域網(wǎng)、藍(lán)牙、射頻識別、超寬帶等基礎(chǔ)設(shè)施的測高技術(shù)[1-4]。這類技術(shù)需要在室內(nèi)預(yù)先部署設(shè)備，自主性差。

2) 基于氣壓計的測高技術(shù)。氣壓計測高具有自主性好，精度高，實(shí)時性強(qiáng)等特點(diǎn)，但易受環(huán)境溫度的影響，可靠性較低[5-6]。

慣性導(dǎo)航技術(shù)依靠慣性傳感器進(jìn)行姿態(tài)解算，具有良好的自主性[7]。由于氣壓計的優(yōu)點(diǎn)及局限性，一些學(xué)者提出了基于慣性傳感器與氣壓計融合的室內(nèi)高度算法。Zhu J X提出了一種融合氣壓計數(shù)據(jù)和加速度計積分得到的高度方差進(jìn)行上、下樓判定[8]。但微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)加速度計精度較低，誤差較大，基于加速度計積分得到的高度會隨時間發(fā)散。Zheng L提出了一種基于足部佩戴方式、氣壓計和加速度計融合的高度算法，該算法通過卡爾曼濾波融合氣壓計高度數(shù)據(jù)和加速度計積分的高度數(shù)據(jù)進(jìn)行高度解算，同時利用零速修正算法降低加速度計的高度漂移誤差[9]。零速修正算法雖然可以降低加速度計積分的高度漂移誤差，但僅適用于足部，對腰部設(shè)備適用性差。

本文提出了一種基于腰部佩戴方式、加速度計和氣壓計融合的室內(nèi)高度定位算法。該算法分別利用加速度計的峰值特征和四分位距值特征進(jìn)行上樓判定和下樓判定；然后利用氣壓計計算行人步高進(jìn)行高度計算。為了降低環(huán)境溫度對氣壓計的影響，本文將濾除氣壓突跳的高度數(shù)據(jù)，減少高度誤差。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文的高度定位算法受環(huán)境溫度影響較小，且本文算法高度與實(shí)際樓層高度的誤差小于2 m，能夠?qū)⑷藛T定位到正確樓層。

1 慣性單元介紹

本文使用的微慣性測量單元集成了三軸MEMS加速度計、三軸MEMS陀螺儀及氣壓計。該慣性單元置于人員的腰部位置，本系統(tǒng)采用的導(dǎo)航坐標(biāo)系為東、北、天坐標(biāo)系，簡稱為n系。載體坐標(biāo)系為b系，x、y、z方向?yàn)榍?、左、上方向?/p>

1.1 步態(tài)檢測

根據(jù)行人步行的運(yùn)動特性，行走時加速度計三軸模值輸出波形成周期性變化，因此可利用該周期性來檢測行人步態(tài)。三軸加速度模值為

(1)

式中ax、ay、az分別為加速度計三軸輸出的數(shù)據(jù)。

對anorm進(jìn)行峰值檢測，一個峰值點(diǎn)(波峰或波谷)記為1步。

1.2 氣壓計解算高度

實(shí)際的大氣溫度隨高度的增加而遞減。以平均海平面為起算高度，行人高度和氣壓的關(guān)系為

(2)

式中：H為行人的高度；P為觀測點(diǎn)的氣壓值；P0=101 325 Pa為標(biāo)準(zhǔn)氣壓。

根據(jù)式(2)可計算得到行人的絕對高度，但在室內(nèi)，絕對高度無法提供行人的高度位置。因此需要計算2個位置的相對高度，得到行人在室內(nèi)的高度為

ΔH=H2-H1

(3)

式中：H1為氣壓計測量的行人初始位置高度；H2為氣壓計測量的行人當(dāng)前時刻位置的高度。本文將行人初始位置高度置為0。

2 融合高度定位算法

為了降低外界環(huán)境對氣壓計的影響，本文利用加速度計對人員的上、下樓狀態(tài)進(jìn)行識別，利用濾出了氣壓突跳值的氣壓計數(shù)據(jù)進(jìn)行高度解算，本文算法框圖如圖1所示。圖中，h0,h1,h2為本文算法涉及高度的相關(guān)參量。

圖1 高度算法框圖

2.1 加速度計判定上下樓

四分位距也稱為四分差，可用來反映一段數(shù)據(jù)的離散程度。行人在行走過程中，下樓的頻率較平走和上樓的頻率更大，因此，可用四分位距值作為識別上、下樓的參考量。四分位距值為

QIQR=Q3-Q1

(4)

式中：Q1為前50個數(shù)據(jù)的中位值；Q3為后50個數(shù)據(jù)的中位值。數(shù)列長度選取100，將數(shù)列的數(shù)據(jù)按從大到小排列。

本文采集了行人上、下樓及平走的加速度數(shù)據(jù)，通過分析加速計的峰值特征及四分位距值特征發(fā)現(xiàn)，可利用x軸加速度計的峰值進(jìn)行上樓識別，利用z軸加速度計的四分位距值特征進(jìn)行下樓識別，如圖2所示。

圖2 加速度計的數(shù)據(jù)特征

利用加速度計的峰值特征和四分位距特征對行人的上、下樓及平走姿態(tài)進(jìn)行識別，上、下樓姿態(tài)識別條件為

(5)

式中：Axmax為x軸加速度計的波峰值；avxmax為平走時x軸加速度計的波峰值均值；AzIQR為z軸加速度計數(shù)據(jù)的四分位距值;avzIQR為平走時z軸加速度計數(shù)據(jù)的四分位距值均值；α為上樓判定設(shè)置的閾值，β為下樓判定設(shè)置的閾值。

2.2 改進(jìn)的氣壓計測高度

當(dāng)行人在上、下樓受到環(huán)境溫度的影響時，氣壓計會產(chǎn)生高度漂移誤差。為了提高氣壓計測高的精度，本文以前、后0.5 s的氣壓高度差值h0作為參考量。當(dāng)氣壓計受到環(huán)境溫度影響時，h0會發(fā)生變化，本文將濾除這些氣壓差值h0，不參與高度解算。

本文采集了大量行人在正常環(huán)境中上、下樓的氣壓高度差值h0，如圖3所示。同時也采集了行人平走進(jìn)入環(huán)境溫度升高(進(jìn)入制熱的空調(diào)房)和環(huán)境溫度降低(進(jìn)入有冷風(fēng)的地方)區(qū)域的氣壓高度差值h0，如圖4所示。

圖3 行人上、下樓時的氣壓差值

圖4 平走時環(huán)境溫度改變的氣壓差值

由圖3、4可看出，行人在正常環(huán)境上、下樓時，h0一般為0.1～0.3 m。行人行走過程中氣壓計受溫度影響時，前、后0.5 s內(nèi),h0絕對值一般為0.35～0.50 m，甚至高達(dá)1 m。

為了降低環(huán)境溫度對氣壓計的影響，提高氣壓計測高的精度，本文將濾除“氣壓突跳點(diǎn)”，濾除條件為

|h0|>λ

(6)

式中λ為濾除氣壓突跳點(diǎn)的條件閾值。式(6)成立，則認(rèn)為該氣壓差值為突跳點(diǎn)。當(dāng)檢測到氣壓突跳點(diǎn)時，則h0不參與高度計算。

本文的高度計算式為

(7)

式中：Lz2為當(dāng)前時刻氣壓計輸出高度；Lz1為前0.5 s氣壓計輸出高度；h2為當(dāng)前時刻本文算法解算的行人高度；h1為前一步解算的行人高度。設(shè)行人的初始位置高度為0。

為了減少上、下樓誤判造成的高度誤差和氣壓計的高度誤差累積，本文提出了一種改進(jìn)的高度修正算法：行人平走時都在建筑的半層樓高處或整層樓高處，因此，當(dāng)檢測到行人平走時，可以將行人高度修正到半層高的整數(shù)倍，即

h2=hc×n(平走)

(8)

式中：hc為建筑的半層樓高；n=-2,-1,0,1,2，…等整數(shù)。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本文將從兩個方面對本文算法進(jìn)行驗(yàn)證:

1) 驗(yàn)證本文算法不易受環(huán)境溫度影響。

2) 驗(yàn)證本文算法的精度。

第一次實(shí)驗(yàn)設(shè)計為：實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)為重慶郵電大學(xué)第一教學(xué)樓，層高4 m。行走路徑為：行人從1樓走到4樓，其中3樓上4樓時，改變環(huán)境溫度(用熱水袋放在慣性單元旁邊，使環(huán)境溫度升高，如圖A點(diǎn))，然后再從4樓走到1樓室外(有冷風(fēng)，如圖B點(diǎn)所示)。高度解算結(jié)果如圖5所示。

圖5 改變環(huán)境溫度的高度對比

由圖5可看出，當(dāng)改變環(huán)境溫度時，基于加速度計的上、下樓識別算法未受影響。行人從3樓上4樓時，由于環(huán)境溫度的升高，氣壓計高度增加了約3 m(見圖5中A點(diǎn))；當(dāng)行人從1樓走到室外時，由于環(huán)境溫度的降低，氣壓原始高度降低了約1.8 m(見圖5中B點(diǎn))。由于本文高度解算算法濾除了氣壓突跳點(diǎn)，所以,本文算法解算高度并未產(chǎn)生很大的高度誤差。

第二次實(shí)驗(yàn)為驗(yàn)證本文算法上、下樓識別的準(zhǔn)確率，本文選擇了4名不同身高、性別的實(shí)驗(yàn)人員，實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)為重慶郵電大學(xué)信科大樓。本次實(shí)驗(yàn)設(shè)計為：每個實(shí)驗(yàn)人員都從1樓上到4樓，然后平走，最后從4樓下到1樓，行走路徑如圖6所示。經(jīng)統(tǒng)計，每層樓上樓階梯數(shù)和下樓階梯數(shù)均為25階，平走過程中，記錄員記錄實(shí)驗(yàn)員的平走步數(shù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

圖6 行走路徑

表1 上、下樓測試結(jié)果

由表1可看出，本文算法的上、下樓姿態(tài)識別準(zhǔn)確率很高，上樓準(zhǔn)確率均大于94.6%，下樓準(zhǔn)確率均大于97.3%，平走識別率大于98.2%。

第三次實(shí)驗(yàn)為高度精度驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。本文選擇了4名不同身高、性別的實(shí)驗(yàn)人員。本次實(shí)驗(yàn)設(shè)計為：選擇了2個層高分別為4 m、5 m的建筑，實(shí)驗(yàn)人員在從1樓出發(fā)，首先經(jīng)過隨機(jī)的上、下樓行動后，到達(dá)7樓；然后再經(jīng)過隨機(jī)的上、下樓行動，到達(dá)3樓，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 高度測試結(jié)果

由表2可看出，不同人員在不同建筑的上、下樓測試中，本文算法解算的高度與樓層實(shí)際高度的誤差均小于2 m,而建筑層高一般為4～5 m，所以,本文算法可將人員準(zhǔn)確定位到樓層。

4 結(jié)束語

針對氣壓計易受環(huán)境因素影響的問題，本文提出了一種基于腰部穿戴、加速度計和氣壓計融合的人員室內(nèi)高度定位算法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法不易受環(huán)境溫度的影響，算法解算高度與實(shí)際樓層高度的誤差小于2 m。因此，本文提出的人員室內(nèi)高度定位算法可有效應(yīng)用到各種環(huán)境變化較復(fù)雜的領(lǐng)域，具有很高的工程應(yīng)用價值。