一种具有自主性的室内人员高程估计方法与流程

1.本发明涉及行室内定位领域，特别涉及一种具有自主性的室内人员高程估计方法。


背景技术：

2.《2018年室内定位的发展前景分析》报告指出，我国室内定位直接市场总量已突破3000亿元。目前，化工厂、医院、养老院、监狱/看守所/戒毒所、管廊施工、火场等正大规模引入室内定位。现实中，室内运动轨迹不仅包括水平分量，还含有垂直位移。人员垂直位移对楼层判断十分重要，同时面临大的挑战。
3.在室内，由于墙壁遮挡和多径效应的影响，gnss(global navigation satellite system,全球导航卫星系统)无法提供有效的高度位置信息。目前，大部分关于行人垂直定位的研究，多采用在不同楼层部署辅助信标装置，如wifi、uwb(ultra wide band,超宽带)等，而基础设施布设或指纹数据库采集，耗费大量人力物力，且在紧急应用案例中，基础设施不可用的情况，时有发生。另外，大气压强与高度呈一定规律变化，气压计也被用于高程位置估计，但是，气压受温度、湿度、风速的变化等因素影响。
4.惯性定位的核心部件是imu(inertial measurement unit,惯性测量单元)，不受外部电磁信号和气象变化干扰，也无需外部布设和前期信息勘测，自主性好。随着mems(micro electro mechanical system,微机电系统)技术的发展，mems
‑
imu具有尺寸小、成本低、重量轻等优点，在水平定位方面得到了研究人员的广泛关注。但是，由于惯性垂直通道发散，mems
‑
imu无法直接用于高程估计。


技术实现要素：

5.为解决现有技术中的上述问题，即为解决传统惯性方法中mems
‑
imu无法直接用于高程估计的问题，本发明提出了一种具有自主性的室内高程估计方法，该方法不受气象条件制约和外界电磁信号干扰，也无需任何外部布设与基础设施维护工作。
6.本发明提出的一种具有自主性的室内人员高程估计方法，主要包括以下步骤：
7.步骤一、从安装于足部的mems
‑
imu传感器中采集三维加速度和三维角速度数据，并进行捷联解算，如式(1)所示
[0008][0009]
其中，上标n和b分别表示导航坐标系和载体坐标系；v
n
和分别表示导航坐标系下的三维速度及其微分；表示导航坐标系下三维位置的微分；和分别表示由b系到n系转换的姿态矩阵及其微分；ω
b
表示由陀螺仪输出角速度构成的反对称矩阵；f
b
表示载体坐标系下的比力；g
n
表示地球重力场矢量；
[0010]
步骤二、根据加速度和角速度数据，计算零速更新的统计值，实现对行走中传感器
所在脚周期性触地的阶段进行检测；
[0011]
步骤三、传感器所在脚相邻两次触地之间为一个步态周期，步态周期序号记为m，并将第m个步态周期中的触地静止态记作stn
m
，触地期间，实际速度为零，而基于步骤一解算的三维速度非零，可计算速度误差如下所示：
[0012]
dv(stn
m,i
)＝[0 0 0]
ꢀꢀ
(2)
[0013]
其中，stn
m,i
是第m个步周期的第i个采样时刻，i取从1到步周期静止态的采样数目last之间的整数，对不同的步周期，last取值不相同；
[0014]
步骤四、基于步骤三所计算的速度误差作为观测量，采用扩展卡尔曼滤波(ekf)对步骤一中所求的定位结果三维速度、三维位置、姿态进行修正；
[0015]
定义ekf的15维误差状态向量如下：
[0016][0017]
其中，δp
n
、δv
n
、δφ
n
、ε
b
和分别代表为三维位置误差向量、三维速度误差向量、三维姿态误差向量、三维陀螺漂移和三维加速度偏置；
[0018]
步骤五、计算步间高度增量δh，如下所示：
[0019]
δh(m)＝h(m)
‑
h(m
‑
1)
ꢀꢀ
(4)
[0020]
其中，m为步态周期序号，m>1；h表示采用ekf修正后的垂直位移。
[0021]
进一步地，还包括步骤六：对人员的水平行走运动状态进行判断，假设δ为判定阈值，取值为正，当第m步的高度增量的绝对值∣δh(m)∣小于门限值δ时，为水平行走状态；当第m步的高度增量的绝对值∣δh(m)∣大于门限值δ时，为上下楼梯状态。
[0022]
进一步地，还包括步骤六，从初始时刻开始至当前步周期内，人员的运动状态均为水平行走时，还包括步骤七，更新步间高程误差均值
[0023][0024]
其中，m表示步态周期的序号；δh为步间高度增量。
[0025]
进一步地，从初始时刻开始至当前步周期内，人员的运动状态均为上下楼梯状态时，还包括步骤八，根据式(6)对ekf修正后的垂直位移δh进行补偿：
[0026][0027]
其中，为高程误差的均值；m表示步态周期的序号；为补偿后的步间高度差。
[0028]
进一步地，根据判断人员在垂直方向上的7种运动状态{上一个台阶，上两个台阶，上三个台阶，上四个台阶，平面行走，下一个台阶，下两个台阶，下三个台阶，下四个台阶}，并分别用{ 1， 2， 3， 4，0，
‑
1，
‑
2，
‑
3，
‑
4}表示：
[0029]
clss
m
取值为0,
±
1,
±
2,
±
3,
±4ꢀꢀꢀ
(7)
[0030]
其中，σ表示单个楼梯台阶高度；clss
m
为步周期为m的人员的运动状态类型；是步骤八中进行垂直误差补偿后的步间高度差；round表示取最近整数的函数。
[0031]
进一步地，计算当前步周期静止态stn
m
时的高度
[0032]
[0033]
其中，clss
m
为步周期为m的人员的运动状态类型；σ表示单个楼梯台阶的高度；m为步态周期的序号。
[0034]
进一步地，如果定位过程未结束，则返回步骤一；否则，结束本次运行。
[0035]
现有技术相比，本发明所述的一种具有自主性的室内人员高程估计方法，具有如下优点：
[0036]
本发明方法基于鞋嵌式mems
‑
imu，不受外部气象条件制约和电磁干扰，无需外部布设和前期信息勘测等工作，具有自主性；
[0037]
本发明方法对步间高度增量进行了补偿后，再对垂直运动状态进行分类，可计算每步跨越不同台阶数时的垂直位移；
[0038]
本发明所提算法复杂度低，易于工程实现。
附图说明
[0039]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]
图1为本技术系统总体框图。
[0041]
图2为基于具有自主性的室内人员高程估计方法流程图。
[0042]
图3为识别示例。
具体实施方式
[0043]
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
[0044]
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0045]
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0046]
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0047]
本发明旨在利用行走时，将学习到的建筑物的楼向信息用于抑制惯性定位系统的航向误差，以提高水平定位精度。下面通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。
[0048]
图1为具有自主性的室内高程估计系统总体框图。首先，对采集的传感器加速度和角速度数据进行捷联惯性解算；其次，将零速更新算法计算速度误差用作ekf的观测量，进行滤波，可将随时间三次方增长的误差降低到线性增长；随后，初步估计步周期内的垂直误
差，并对步间高度增量进行补偿；最后，基于补偿后的步间高度增量，识别垂直运动状态，得到高程估计结果。
[0049]
一种基于具有自主性的室内人员高程估计方法流程图如图2所示，可通过以下具体步骤实现：
[0050]
1、鞋跟位置嵌入mems惯性测量单元。
[0051]
1、从mems加速度计和陀螺仪采集数据，并根据式(1)进行捷联惯性解算，得到姿态，速度和位置信息：
[0052][0053]
其中，上标n和b分别表示导航坐标系和载体坐标系；v
n
和分别表示导航坐标系下的三维速度及其微分；表示导航坐标系下三维位置的微分；和分别表示由b系到n系转换的姿态矩阵及其微分；ω
b
表示由陀螺仪输出角速度构成的反对称矩阵；f
b
表示载体坐标系下的比力；g
n
表示地球重力场矢量；
[0054]
3、根据加速度和角速度数据，计算零速更新的统计值，实现对行走中传感器所在脚周期性触地的阶段进行检测；
[0055]
4、传感器所在脚相邻两次触地之间为一个步态周期，步态周期序号记为m，并将第m个步态周期中的触地静止态记作stn
m
，触地期间，实际速度为零，而基于步骤一解算的三维速度非零，可计算速度误差如下所示：
[0056]
dv(stn
m,i
)＝[0 0 0]
ꢀꢀ
(2)
[0057]
其中，stn
m,i
是第m个步周期的第i个采样时刻，i取从1到步周期静止态的采样数目last之间的整数，对不同的步周期，last取值不相同；
[0058]
5、基于步骤3所计算的速度误差作为观测量，采用扩展卡尔曼滤波(ekf)对步骤一中所求的定位结果三维速度、三维位置、姿态进行修正；
[0059]
定义ekf的15维误差状态向量如下：
[0060][0061]
其中，δp
n
、δv
n
、δφ
n
、ε
b
和分别代表为三维位置误差向量、三维速度误差向量、三维姿态误差向量、三维陀螺漂移和三维加速度偏置；
[0062]
6、计算步间高度增量δh，如下所示：
[0063]
δh(m)＝h(m)
‑
h(m
‑
1)
ꢀꢀ
(4)
[0064]
其中，m为步态周期序号，m>1；h表示采用ekf修正后的垂直位移。
[0065]
7、对人员的水平行走运动状态进行判断，假设δ为判定阈值，取值为正，当第m步的高度增量的绝对值∣δh(m)∣小于门限值δ时，为水平行走状态；当∣第m步的高度增量的绝对值δh(m)∣大于门限值δ时，为上下楼梯状态。
[0066]
8、更新步间高程误差均值
[0067][0068]
其中，m表示步态周期的序号；δh为步间高度增量。
[0069]
9、根据式(6)对ekf修正后的垂直位移δh进行补偿：
[0070][0071]
其中，为高程误差的均值；m表示步态周期的序号；为补偿后的步间高度差。
[0072]
10、根据判断人员在垂直方向上的7种运动状态{上一个台阶，上两个台阶，上三个台阶，上四个台阶，平面行走，下一个台阶，下两个台阶，下三个台阶，下四个台阶}，并分别用{ 1， 2， 3， 4，0，
‑
1，
‑
2，
‑
3，
‑
4}表示：
[0073]
取值为0,
±
1,
±
2,
±
3,
±4ꢀꢀ
(7)
[0074]
其中，σ表示单个楼梯台阶高度；clss
m
为步周期为m的人员的运动状态类型；是步骤八中进行垂直误差补偿后的步间高度差；round表示取最近整数的函数。
[0075]
11、计算当前步周期静止态stn
m
时的高度
[0076][0077]
其中，clss
m
为步周期为m的人员的运动状态类型；σ表示单个楼梯台阶的高度；m为步态周期的序号。
[0078]
12、如果定位过程未结束，则返回步骤1；否则，结束本次运行。
[0079]
图3为一段包含室内水平行走与步行上/下楼的闭合轨迹，上/下楼的过程中，每步跨越的台阶数不尽相同，单个台阶高度约为0.16m。首先，测试人员从二层走廊出发，步行到楼梯间；然后沿楼梯行至十层；接着在十层绕行一圈；最后回到楼梯间，并沿原轨迹返回到出发点。整个测试过程包含416步，其中，水平行走206步，跨越一个台阶、两个台阶、三个台阶和四个台阶的次数分别为106、48、32和24。本发明方法的结果表明，416个步行状态中，错误识别6次(下一个台阶3次，上三个台阶2次和下三个台阶1次)，整体识别正确率达到98.6％。图3中，黑色实线基于激光测距仪测量关键点高度，通过插值的方法得到；黑色加号虚线为气压计方法估计的垂直位移，气压受环境影响，单点最大误差接近3m；黑色星号虚线代表本发明方法，单点最大误差小于0.5m，终点处高程误差为0m。因此，本专利所提出的室内人员高程估计方法具有优良的性能。
[0080]
本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(read
‑
only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
[0081]
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各
实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。