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        基于智能終端的多傳感器融合行人導(dǎo)航定位算法研究

        2023-03-23 00:38:33葉俊華
        測繪學(xué)報(bào) 2023年1期
        關(guān)鍵詞:航向行人終端

        葉俊華

        浙江農(nóng)林大學(xué),浙江 杭州 311300

        近年來,大量學(xué)者致力于行人導(dǎo)航定位系統(tǒng)的研究,多數(shù)導(dǎo)航定位系統(tǒng)依賴于專業(yè)設(shè)備支撐,價(jià)格昂貴,且在復(fù)雜環(huán)境中(比如室內(nèi)、城市峽谷)定位精度較差。那么如何兼具系統(tǒng)定位性能與成本,且適用于大眾,成為我們所面臨的問題。智能終端已經(jīng)成為人們?nèi)粘I畹闹匾糠?,其?nèi)置的MEMS傳感器具有質(zhì)量輕、體積小、功耗低、成本低、易集成等優(yōu)點(diǎn),這使得基于MEMS傳感器的導(dǎo)航定位技術(shù)成為理想的行人導(dǎo)航定位手段之一。但基于MEMS傳感器的導(dǎo)航定位系統(tǒng)單獨(dú)工作時(shí),定位誤差會(huì)隨時(shí)間迅速增長,最終致使系統(tǒng)無法正常工作,因此,須融合其他信息來修正系統(tǒng)誤差進(jìn)而輔助導(dǎo)航定位。論文研究以智能手機(jī)為平臺,結(jié)合MEMS傳感器、GNSS、iBeacon、地圖進(jìn)行融合定位算法研究。圍繞這個(gè)核心目標(biāo),本文在以下4個(gè)方面做了深入研究并取得了相應(yīng)的成果。

        (1) 智能終端MEMS傳感器屬于消費(fèi)級產(chǎn)品,其價(jià)格低廉,但噪聲大、精度低、穩(wěn)定性差,那么如何有效地利用MEMS觀測值進(jìn)行行人導(dǎo)航定位成為首要問題。論文研究根據(jù)MEMS傳感器的特性,采用了降噪算法并設(shè)計(jì)了簡易的IMU校準(zhǔn)算法,在一定程度上改善了MEMS傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量。結(jié)合氣壓、溫度估計(jì)了相對高程及樓層變化,并分析行人運(yùn)動(dòng)對相對高程的影響,最后優(yōu)化了相對高程及樓層判定算法。航向、計(jì)步、步長是行人航位推算的3個(gè)關(guān)鍵要素,尤其是航向,論文研究基于加速度計(jì)、磁力計(jì)、陀螺儀觀測值,設(shè)計(jì)了計(jì)步、步長算法,并結(jié)合卡爾曼濾波和補(bǔ)償濾波算法,優(yōu)化了MEMS航向算法,結(jié)果顯示改進(jìn)算法的航向STD減小了約30%,證實(shí)了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。

        (2) 基于MEMS傳感器觀測值的導(dǎo)航定位算法普遍存在誤差累積的問題,尤其是航向上的誤差會(huì)導(dǎo)致定位誤差倍增,因此,須結(jié)合其他信息修正誤差。論文研究根據(jù)iBeacon發(fā)射功率將iBeacon劃分為強(qiáng)、中、弱3種類型;基于不同類型iBeacon的RSSI構(gòu)建了綜合的定位、航向、步長改進(jìn)算法,并設(shè)計(jì)了MEMS航向、iBeacon航向融合算法。室內(nèi)定位試驗(yàn)顯示增加iBeacon定位修正和航向修正后,整體定位精度提升至3 m以內(nèi),有效地修正了MEMS傳感器算法的累積誤差,增強(qiáng)了導(dǎo)航定位系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可持續(xù)性。

        (3) 目前,行人導(dǎo)航定位相關(guān)的研究多假定行人按某種姿態(tài)行走或固定智能終端姿態(tài)。而現(xiàn)實(shí)中,行人攜帶智能終端的方式及自身的運(yùn)動(dòng)模式都是多元化的,定位算法與行人活動(dòng)是密切相關(guān)的。如何有效、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地判定行人運(yùn)動(dòng)模式?jīng)Q定著精準(zhǔn)導(dǎo)航定位算法的設(shè)計(jì)。論文研究結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)與智能終端MEMS傳感器測量值,訓(xùn)練了識別模型,并對比了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,發(fā)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的行人活動(dòng)識別不僅實(shí)現(xiàn)簡單,而且精度高,并可輔助移動(dòng)端的實(shí)時(shí)導(dǎo)航定位。論文試驗(yàn)顯示PDR+GNSS+iBeacon+AR融合算法平均定位誤差減少了約1.1 m,表明實(shí)時(shí)的行人活動(dòng)識別改善了導(dǎo)航定位效果。

        (4) 通常智能終端GNSS在凈空條件下可以得到較好的定位結(jié)果,而在室內(nèi)或城市峽谷中,信號會(huì)失鎖或定位異常,最終導(dǎo)致依賴于GNSS的行人導(dǎo)航定位系統(tǒng)定位無效或誤差過大。論文研究綜合利用GNSS定位、PDR定位、iBeacon定位、室內(nèi)地圖各自的優(yōu)勢并結(jié)合設(shè)計(jì)的EKF算法、PF算法實(shí)現(xiàn)融合定位。香港城市峽谷定位試驗(yàn)顯示GNSS+PDR+iBeacon融合定位結(jié)果將10 m的定位誤差從38%提高到了60%,將20 m的定位誤差從55%提高到了80%;GNSS+PDR融合定位結(jié)果則將20 m定位誤差提升至60%。表明無論是室內(nèi)外混合區(qū)域還是城市峽谷,融合定位結(jié)果明顯優(yōu)于單一定位技術(shù),尤其是城市峽谷地區(qū),明顯優(yōu)于智能終端自身GNSS定位精度,且結(jié)果連續(xù)性高。因此,可認(rèn)為融合算法提升了系統(tǒng)的導(dǎo)航定位能力。

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