CN104197935A - 一种基于移动智能终端的室内定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于移动智能终端的室内定位方法，先利用移动智能终端中的三轴加速度传感器获取到人行走时产生的三轴加速度，利用特征匹配的算法，检测人行走的步伐；再根据移动智能终端中的方向传感器获取检测到步伐时，人行走的方向，然后根据相邻步伐之间的时间差计算步频，并估算步长；结合人行走的方向和步伐的步长，计算出人走过每一步后位置坐标的变化值，得到人的实时行走轨迹；这样仅仅利用移动智能终端自带的三轴加速度传感器及方向传感器，即可达到较高精度的室内定位，因此具有成本低，实用性强的特点。

Description

一种基于移动智能终端的室内定位方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于移动智能终端的室内定位方法。

背景技术

随着社会经济的高速发展，各种大型、特大型室内场馆、商场越来越多，而借助于移动智能终端中的GPS定位功能又极大的方便了人们的出行购物，包括智能手机、平板电脑在内的移动智能终端的功能也越来越强大。

目前常用的解决方法是利用人们随身携带的移动智能终端的内置传感器来实现室内定位，利用移动智能终端的内置传感器实现室内定位的技术主要又分为两类：(1)利用移动智能终端中的陀螺仪和三轴加速度传感器获取手机的角速度和加速度，结合传统的惯性导航算法计算手机的位移，但是由于移动智能终端中的陀螺仪和三轴加速度传感器的精度达不到惯性导航要求的精度，其计算结果精度较低，且随着行走距离的增加会产生较大的累积误差；(2)利用移动智能终端中的三轴加速度传感器获取人行走产生的加速度，判断人行走的步伐，记录人行走的步数；并且利用移动智能终端中的方向传感器获取人行走的方向；利用人行走的步数、方向，再结合人行走的步长，即可计算出人行走的轨迹；这种方法的可靠性较高，计算难度小于前一种方法。然而同样存在以下问题：

(1)计步不精确。传统的计算人行走的位移的方法是，使用一个固定的阈值来判断移动智能终端三轴加速度传感器读数的波峰或波谷来计步，但是由于人的动作行为很复杂且不确定，因此其计算出的步数通常比实际步数大；

(2)步长估计不准确。传统的计算步长的方法是，使用一个固定的步长来估计人的位移，这忽略了人的个体差异以及人行走的步频导致的步长变化，计算出的位移与实际值相差较大。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于移动智能终端的室内定位方法，通过移动智能终端中的方向传感器获取行人的实际行走轨迹，具有定位精准、成本低和实用性强的优点。

为实现上述发明目的，本发明一种基于移动智能终端的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

K1)、根据移动智能终端中的三轴加速度传感器获取人行走时产生的三轴加速度值，再利用特征匹配的计步算法，检测出人行走的步伐，并记录该步伐的时间戳；

K2)、根据移动智能终端中的方向传感器获取检测到人行走步伐时的方向；

K3)、根据检测到人行走相邻步伐的时间戳的差值，计算人行走时的步频，再根据人行走时的步频和身高的关系表，估算人行走时的步长；

K4)、根据人行走时的步长以及人行走的方向，计算出人行走后的实际位置的坐标变化值，从而定位到人的实时行走轨迹。

其中，利用特征匹配的计步算法检测人行走的步伐和对应时间戳的方法为：

K2.1)、将移动智能终端中的三轴加速度传感器获得的人行走时产生的三轴加速度以及每个读数对应的时间戳，分别记作：

x轴加速度：A_x＝{x₁，x₂，…，x_n}，

y轴加速度：A_y＝{y₁，y₂，…，y_n}，

z轴加速度：A_z＝{z₁，z₂，…，z_n}，

对应的时间戳：T_a＝{t₁，t₂，…，t_n}；

K2.2)、比较A_x、A_y、A_z的绝对值的和，即找出绝对值和最大的一组轴加速度，并记为A＝{a₁，a₂，…，a_n}；

K2.3)、找出A中所有满足条件a_p＞a_p-1且a_p＞a_p+1的值，其中，2≤p≤n-1，将满足该条件的值及该值对应的时间戳分别记为：M_a和M_t，M_a＝{ma₁，ma₂，…，ma_k}，M_t＝{mt₁，mt₂，…，mt_k}，其中，k为满足条件a_p＞a_p-1且a_p＞a_p+1的个数；

K2.4)、将M_a中每三个相邻的值记为一组，即{ma_j-1，ma_j，ma_j+1}，以及该组值对应的时间戳记为：{mt_j-1，mt_j，mt_j+1}，其中，j＝{2，3，…k-1}；当{ma_j-1，ma_j，ma_j+1}和{mt_j-1，mt_j，mt_j+1}满足人行走时轴加速度的变化特征：ma_j＞ma_j-1且ma_j＞ma_j+1且mt_j+1-mt_j-1＜0.5秒时，则判定行人走了一步，对应的时间戳记为mt_j。

进一步地，所述步骤K2)中获取人行走步伐方向的方法为：

K3.1)、记录人行走过程中移动智能终端中的方向传感器的读数以及每个读数对应的时间戳，分别记作：

方向：D＝{D₁，D₂，…，D_h}；每个方向值对应的时间戳：T_d＝{t′₁，t′₂，…，t′_h}；其中，所有方向值的取值范围为0°～359°，且延逆时针方向增大，当计算过程中出现超出该范围的方向值时，则将该方向值转换到规定范围内，具体转换方法为：

当D＞360°时，则D＝D-360°；

当D＜0°时，则D＝D+360°；

K3.2)、在T_d中找出与步骤K2.4)中所述的mt_j时刻最接近的时间戳，记作t′_g，其中，1≤g≤h；

K3.3)、在D中找出与t′_g对应的方向值，记作D_g，其中，1≤g≤h；

K3.4)、通过对D_g进行校正，获取到人在行走步伐时的方向；

K3.4.1)、在进行定位导航之前，针对不同的环境、地域，记录移动智能终端分别朝向正东、正南、正西、正北四个方向时方向传感器的读数，分别记作：正东D_e、正南D_s、正西D_w、正北D_n；

K3.4.2)、根据D_e、D_s、D_w和D_n，分别计算出D_e与D_n、D_s与D_e、D_w与D_s、D_n与D_w之间包含的角度值，分别记作：D_en、D_se、D_ws、D_nw；

K3.4.3)、在进行定位时，根据D_e、D_s、D_w、D_n、D_en、D_se、D_ws和D_nw，来校正D_g，将校正后的方向值作为行人在mt_j时刻的行走方向，记作D′。

其中，所述D_g的校正方法为：

当D_g位于正东与正北之间，则D′＝D_g*90/D_en-D_e；

当D_g位于正南与正东之间，则D′＝90+(D_g-D_en)*90/D_se-D_e；

当D_g位于正西与正南之间，则D′＝180+(D_g-D_se-D_en)*90/D_ws-D_e；

当D_g位于正北与正西之间，则D′＝270+(D_g-D_ws-D_se-D_en)*90/D_nw-D_e；

更进一步地，所述的步骤K4)中，定位人行走时的实际轨迹的方法为：

K4.1)、当行人走的第N步时，其中N为正整数，根据步骤K1)可以获取到第N步的时间戳与第N-1步的时间戳的差值，记作Δt；再根据步骤K2)可以获取到第N步的行走方向，记作D′_N

K4.2)、根据Δt计算出第N步的步频，记为F_S；根据步频和身高的关系表，计算出人行走时第N步的步长，记作L_N；

K4.3)、根据第N-1步的坐标，再结合第N步的步长L_N和方向D′_N，可以计算出第N步的坐标，若第N-1步坐标为(X_N-1，Y_N-1)，则第N步的坐标(X_N，Y_N)为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_N=X_{N-1}+L_N*\cos D_N^{\′}\\ Y_N=Y_{N-1}-L_N*{\sin D}_N^{\′}\end{array}\right.$

进一步，若人行走的起点坐标为(X₀，Y₀)，则第N步的坐标(X_N，Y_N)为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_N=X_0+{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N}L}_k*\cos D_k^{\′}\\ Y_N=Y_0-{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N{L}_k*{\sin D}_k^{\′}\end{array}\right.$

其中，L_k为第k步的步长，D′_k为第k步的方向，k＝{1，2，3，…，N}，根据坐标值的变换量定位到人的实时行走轨迹。

本发明的发明目的是这样实现的：

本发明基于移动智能终端的室内定位方法，先利用移动智能终端中的三轴加速度传感器获取到人行走时产生的三轴加速度，利用特征匹配的算法，检测人行走的步伐；再根据移动智能终端中的方向传感器获取检测到步伐时，人行走的方向，然后根据相邻步伐之间的时间差计算步频，并估算步长；结合人行走的方向和步伐的步长，计算出人走过每一步后位置坐标的变化值，得到人的实时行走轨迹；这样仅仅利用移动智能终端自带的三轴加速度传感器及方向传感器，即可达到较高精度的室内定位，因此具有成本低，实用性强的特点。

同时，本发明基于移动智能终端的室内定位方法还具有以下有益效果：

(1)、本发明只需利用移动智能终端自带的三轴加速度传感器及方向传感器来进行室内定位，具有高实用性和低成本的优点；

(2)、通过相邻步伐时间戳的差值计算人行走时的步频，再结合人行走时的步频和身高的关系表，估算人行走时的步长，这样保证了室内定位的精准度。

附图说明

图1是本发明基于移动智能终端的室内定位方法的流程图；

图2是图1所示移动智能手机的坐标系示意图；

图3是本发明基于移动智能终端的室内定位方法的效果图；

表1是行人步频与身高的关系表。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

实施例

图1是本发明基于移动智能终端的室内定位方法的流程图。

在本实施例中，在室内以移动智能手机定位为例，如图1所示，本发明一种基于移动智能手机的室内定位方法，包括以下步骤：

S1)、根据移动智能手机中的三轴加速度传感器获取人行走时产生的三轴加速度值，再利用特征匹配的计步算法，检测出人行走的步伐，并记录该步伐的时间戳；

S1.1)、将移动智能手机中的三轴加速度传感器获得的人行走时产生的三轴加速度以及每个读数对应的时间戳，分别记作：

x轴加速度：A_x＝{x₁，x₂，…，x_n}，

y轴加速度：A_y＝{y₁，y₂，…，y_n}，

z轴加速度：A_z＝{z₁，z₂，…，z_n}，

对应的时间戳：T_a＝{t₁，t₂，…，t_n}；

其中，n为三轴加速度传感器从开始定位到当前定位的读数个数；

S1.2)、比较A_x、A_y、A_z的绝对值的和，即找出绝对值和最大的一组轴加速度，并记为A＝{a₁，a₂，…，a_n}；

S1.3)、找出A中所有满足条件a_p＞a_p-1且a_p＞a_p+1的值，其中，2≤p≤n-1，将满足该条件的值及该值对应的时间戳分别记为：M_a和M_t，M_a＝{ma₁，ma₂，…，ma_k}，M_t＝{mt₁，mt₂，…，mt_k}，其中，k为满足条件a_p＞a_p-1且a_p＞a_p+1的个数；

S1.4)、将M_a中每三个相邻的值记为一组，即{ma_j-1，ma_j，ma_j+1}，以及该组值对应的时间戳记为：{mt_j-1，mt_j，mt_j+1}，其中，j＝{2，3，…k-1}；当{ma_j-1，ma_j，ma_j+1}和{mt_j-1，mt_j，mt_j+1}满足人行走时轴加速度的变化特征：ma_j＞ma_j-1且ma_j＞ma_j+1且mt_j+1-mt_j-1＜0.5秒时，则判定行人走了一步，对应的时间戳为mt_j。

S2)、根据移动智能手机中的方向传感器获取检测到人行走步伐时的方向；

S2.1)、记录人行走过程中移动智能手机中的方向传感器的读数以及每个读数对应的时间戳，分别记作：

方向：D＝{D₁，D₂，…，D_h}；每个方向值对应的时间戳：T_d＝{t′₁，t′₂，…，t′_h}；其中，h为方向传感器从开始定位到当前定位的读数个数；所有方向值的取值范围为0°～359°，且延逆时针方向增大，当计算过程中出现超出该范围的方向值时，则将该方向值转换到规定范围内，具体转换方法为：

当D＞360°时，则D＝D-360°；

当D＜0°时，则D＝D+360°；

如：当计算时出现D＝-20°时，则需要转换成D＝D+360°＝-20°+360°＝340°；

S2.2)、在T_d中找出与步骤S1.4)中所述的mt_j时刻最接近的时间戳，记作t′_g，其中，1≤g≤h；

S2.3)、在D中找出与t′_g对应的方向值，记作D_g，其中，1≤g≤h；

S2.4)、通过对D_g进行校正，获取到人在行走步伐时的方向；

S2.4.1)、在进行定位导航之前，针对不同的环境、地域，记录移动智能手机分别朝向正东、正南、正西、正北四个方向时方向传感器的读数，分别记作：正东D_e、正南D_s、正西D_w、正北D_n；

S2.4.2)、根据D_e、D_s、D_w和D_n，分别计算出D_e与D_n、D_s与D_e、D_w与D_s、D_n与D_w之间包含的角度值，分别记作：D_en、D_se、D_ws、D_nw；

在本实施例中，D_e＝85°，D_s＝183°，D_w＝277°，D_n＝358°，则D_en＝87°，D_se＝98°，D_ws＝94°，D_nw＝81°；

S2.4.3)、在进行定位时，根据D_e、D_s、D_w、D_n、D_en、D_se、D_ws和D_nw，来校正D_g，将校正后的方向值作为行人在mt_j时刻的行走方向，记作D′；其中，D_g的校正方法为：

当D_g位于正东与正北之间，则D′＝D_g*90/D_en-D_e；

当D_g位于正南与正东之间，则D′＝90+(D_g-D_en)*90/D_se-D_e；

当D_g位于正西与正南之间，则D′＝180+(D_g-D_se-D_en)*90/D_ws-D_e；

当D_g位于正北与正西之间，则D′＝270+(D_g-D_ws-D_se-D_en)*90/D_nw-D_e；

S3)、根据检测到人行走相邻步伐的时间戳的差值，计算人行走时的步频，再根据人行走时的步频和身高的关系表，如表1所示，估算人行走时的步长；

步频(步/2秒)	步长(米)
		0＜步频≤2	身高/5
2＜步频≤3	身高/4
		3＜步频≤4	身高/3
4＜步频≤5	身高/2
		5＜步频≤6	身高/1.2
6＜步频≤8	身高
		步频≥8	身高*1.2

表1

S4)、根据人行走时的步长以及人行走的方向，计算出人行走后的实际位置的坐标变化值，从而定位到人的实际行走轨迹；

S4.1)、当行人走的第N步时，其中N为正整数，根据步骤S1)可以获取到第N步的时间戳与第N-1步的时间戳的差值，记作Δt；再根据步骤S2)可以获取到第N步的行走方向，记作D′_N；

在本实施例中，第6步的时间戳为1401173360325毫秒，第7步的时间戳为1401173360932毫秒，则第7步的Δt＝607毫秒；第7步的D_g＝158°，则校正后的第7步的行走方向D′₇＝70°；

S4.2)、根据Δt计算出第N步的步频，记为F_S；根据步频和身高的关系表，计算出人行走时第N步的步长，记作L_N；

在本实施例中，第7步的步频F₇＝2/Δt＝3.3步/2秒；根据步频和身高的关系表，取身高为1.7米，计算出人行走时第7步的步长L₇＝0.57米；

S4.3)、根据第N-1步的坐标，再结合第N步的步长L_N和方向D′_N，可以计算出第N步的坐标，若第N-1步坐标为(X_N-1，Y_N-1)，则第N步的坐标(X_N，Y_N)为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_N=X_{N-1}+L_N*\cos D_N^{\′}\\ Y_N=Y_{N-1}-L_N*{\sin D}_N^{\′}\end{array}\right.$

在本实施例中，若第6步的坐标为(X₆，Y₆)，则第7步的坐标(X₇，Y₇)为：

进一步，若人行走的起点坐标为(X₀，Y₀)，则第N步的坐标(X_N，Y_N)为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_N=X_0+{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N}L}_k*\cos D_k^{\′}\\ Y_N=Y_0-{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N{L}_k*{\sin D}_k^{\′}\end{array}\right.$

其中，L_k为第k步的步长，D′_k为第k步的方向，k＝{1，2，3，…，N}，如图3所示，得到人行走时的实时轨迹。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (5)

1.一种基于移动智能终端的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、根据移动智能终端中的三轴加速度传感器获取人行走时产生的三轴加速度值，再利用特征匹配的计步算法，检测出人行走的步伐，并记录该步伐的时间戳；

(2)、根据移动智能终端中的方向传感器获取检测到人行走步伐时的方向；

(3)、根据检测到人行走相邻步伐的时间戳的差值，计算人行走时的步频，再根据人行走时的步频和身高的关系表，估算人行走时的步长；

(4)、根据人行走时的步长以及人行走的方向，计算出人行走后的实际位置的坐标变化值，从而定位到人的实时行走轨迹。

2.根据权利要求1所述的基于移动智能终端的室内定位方法，其特征在于，所述的利用特征匹配的计步算法检测人行走的步伐和对应时间戳的方法为：

2.1)、将移动智能终端中的三轴加速度传感器获得的人行走时产生的三轴加速度以及每个读数对应的时间戳，分别记作：

x轴加速度：A_x＝{x₁，x₂，…，x_n}，

y轴加速度：A_y＝{y₁，y₂，…，y_n}，

z轴加速度：A_z＝{z₁，z₂，…，z_n}，

对应的时间戳：T_a＝{t₁，t₂，…，t_n}；

2.2)、比较A_x、A_y、A_z的绝对值的和，即找出绝对值和最大的一组轴加速度，并记为A＝{a₁，a₂，…，a_n}；

2.3)、找出A中所有满足条件a_p＞a_p-1且a_p＞a_p+1的值，其中，2≤p≤n-1，将满足该条件的值及该值对应的时间戳分别记为：M_a和M_t，M_a＝{ma₁，ma₂，…，ma_k}，M_t＝{mt₁，mt₂，…，mt_k}，其中，k为满足条件a_p＞a_p-1且a_p＞a_p+1的个数；

2.4)、将M_a中每三个相邻的值记为一组，即{ma_j-1，ma_j，ma_j+1}，以及该组值对应的时间戳记为：{mt_j-1，mt_j，mt_j+1}，其中，j＝{2，3，…k-1}；当{ma_j-1，m_a，ma_j+1}和{mt_j-1，mt，mt_j+1}满足人行走时轴加速度的变化特征：ma_j＞ma_j-1且ma_j＞ma_j+1且mt_j+1-mt_j-1＜0.5秒时，则判定行人走了一步，对应的时间戳记为mt_j。

3.根据权利要求1所述的基于移动智能终端的室内定位方法，其特征在于，所述的步骤(2)中获取人行走步伐方向的方法为：

3.1)、记录人行走过程中移动智能终端中的方向传感器的读数以及每个读数对应的时间戳，分别记作：

方向：D＝{D₁，D₂，…，D_h}；每个方向值对应的时间戳：T_d＝{t′₁，t′₂，…，t′_h}；其中，所有方向值的取值范围为0°～359°，且延逆时针方向增大，当计算过程中出现超出该范围的方向值时，则将该方向值转换到规定范围内，具体转换方法为：

当D＞360°时，则D＝D-360°；

当D＜0°时，则D＝D+360°；

3.2)、在T_d中找出与步骤2.4)中所述的mt_j时刻最接近的时间戳，记作t′_g，其中，1≤g≤h；

3.3)、在D中找出与t′_g对应的方向值，记作D_g，其中，1≤g≤h；

3.4)、通过对D_g进行校正，获取到人在行走步伐时的方向；

3.4.1)、在进行定位导航之前，针对不同的环境、地域，记录移动智能终端分别朝向正东、正南、正西、正北四个方向时方向传感器的读数，分别记作：正东D_e、正南D_s、正西D_w、正北D_n；

3.4.2)、根据D_e、D_s、D_w和D_n，分别计算出D_e与D_n、D_s与D_e、D_w与D_s、D_n与D_w之间包含的角度值，分别记作：D_en、D_se、D_ws、D_nw；

3.4.3)、在进行定位时，根据D_e、D_s、D_w、D_n、D_en、D_se、D_ws和D_nw，来校正D_g，将校正后的方向值作为行人在mt_j时刻的行走方向，记作D′。

4.根据权利要求3所述的基于移动智能终端的室内定位方法，其特征在于，所述D_g的校正方法为：

当D_g位于正东与正北之间，则D′＝D_g*90/D_en-D_e；

当D_g位于正南与正东之间，则D′＝90+(D_g-D_en)*90/D_se-D_e；

当D_g位于正西与正南之间，则D′＝180+(D_g-D_se-D_en)*90/D_ws-D_e；

当D_g位于正北与正西之间，则D′＝270+(D_g-D_ws-D_se-D_en)*90/D_nw-D_e。

5.根据权利要求1所述的基于移动智能终端的室内定位方法，其特征在于，所述的步骤(4)中，定位人行走时的实际轨迹的方法为：

5.1)、当行人走的第N步时，其中N为正整数，根据步骤(1)可以获取到第N步的时间戳与第N-1步的时间戳的差值，记作Δt；再根据步骤(2)可以获取到第N步的行走方向，记作D′_N

5.2)、根据Δt计算出第N步的步频，记为F_S；根据步频和身高的关系表，计算出人行走时第N步的步长，记作L_N；

5.3)、根据第N-1步的坐标，再结合第N步的步长L_N和方向D′_N，可以计算出第N步的坐标，若第N-1步坐标为(X_N-1，Y_N-1)，则第N步的坐标(X_N，Y_N)为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_N=X_{N-1}+L_N*\cos D_N^{\′}\\ Y_N=Y_{N-1}-L_N*{\sin D}_N^{\′}\end{array}\right.$

进一步，若人行走的起点坐标为(X₀，Y₀)，则第N步的坐标(X_N，Y_N)为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_N=X_0+{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N}L}_k*\cos D_k^{\′}\\ Y_N=Y_0-{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N{L}_k*{\sin D}_k^{\′}\end{array}\right.$

其中，L_k为第k步的步长，D′_k为第k步的方向，k＝{1，2，3，…，N}，根据坐标值的变换量定位到人的实时行走轨迹。