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淺述行人航位推算的室內(nèi)定位技術(shù)綜述

電子工程師 ? 來源:微型機(jī)與應(yīng)用第13期 ? 作者:蔡敏敏 ? 2021-05-05 00:17 ? 次閱讀
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摘 要: 行人航位推算系統(tǒng)(PDR)因其無需部署信標(biāo)節(jié)點、成本低廉的特點被廣泛應(yīng)用于室內(nèi)定位中。圍繞基于行人航位推算的室內(nèi)定位問題,對行人航位推算中步態(tài)檢測、步長推算以及方向推算的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理和述評,綜述了基于行人航位推算的室內(nèi)定位的發(fā)展及該領(lǐng)域的一些主要研究成果,指出了該領(lǐng)域現(xiàn)有研究存在的問題,提出了相應(yīng)建議和深入研究的方向。

0 引言

近年來室內(nèi)定位系統(tǒng)相當(dāng)流行,基于室內(nèi)定位的應(yīng)用有很多,例如,監(jiān)測病人在醫(yī)院里的位置、消防員在失事建筑物內(nèi)的位置等。

室內(nèi)定位領(lǐng)域已有大量的相關(guān)工作,比如利用在不同位置的短距離信號(如WiFi、RFID、紅外線等)的信號強(qiáng)度不同來建立射頻地圖。通過監(jiān)測信號的變化,利用三角測量法可以確定人的位置。但是這種方法需要提前在建筑物內(nèi)部署大量信標(biāo)節(jié)點,而且信號容易受到環(huán)境干擾和多徑效應(yīng)。

相反,行人航位推測(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)系統(tǒng)無需在建筑物內(nèi)預(yù)裝信標(biāo)節(jié)點,利用慣性傳感器(如加速度傳感器、陀螺儀、數(shù)字羅盤等)計算步長和方向,即可推測出行人的蹤跡。

1 PDR系統(tǒng)概述

PDR系統(tǒng)所使用的PDR算法,如圖1所示[1],它是一種相對定位算法。圖1中,E和N分別代表正東和正北方向。

o4YBAGB3176ACkhmAACxA69wtWc515.png

PDR算法:已知行人的起始位置(x0,y0),利用方位角θ1和步長d1,可以計算出下一步到達(dá)的位置(x1,y1),如此反復(fù)迭代計算,可以計算出行人第k步到達(dá)的位置信息如下

o4YBAGB32KaAA8XSAAAi0pMjBA0800.png

式中θi和di(i=1,…,k)分別代表第i步的方位角和步長。PDR系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架如圖2所示。

pIYBAGB31-eAN2ljAADM4mT4Omc012.png

2 步態(tài)檢測

步態(tài)檢測是基于慣性傳感器的行人定位系統(tǒng)中的模塊之一,步態(tài)檢測算法分類如下。

2.1 時域分析

人在行走的時候隨身攜帶的手機(jī)的加速度軌跡在時域呈現(xiàn)周期性變化。Qian J等人[2]提出利用手機(jī)內(nèi)的三軸加速度傳感器記錄加速度軌跡,再從加速度軌跡中檢測閾值,當(dāng)然在行走過程中人持手機(jī)會有些小的異常抖動產(chǎn)生,如圖3所示。時域分析方法除了閾值檢測法之外,還有動態(tài)時間規(guī)整法[3]。

pIYBAGB32AyAY7DNAADkucCI8Uk901.png

2.2 頻域分析

頻域分析的原理是人行走時的頻率穩(wěn)定在2 Hz左右,而其他行為的頻率一般不在2 Hz附近,利用這一特點,參考文獻(xiàn)[4]利用短期傅里葉變換(STFT)提取出人行為的頻率,若在2 Hz附近,則認(rèn)為是跨了一步。

從上看出,時域分析方法較為直觀易懂,缺點是在時域上容易受其他噪聲的影響。頻域分析方法主要是利用行走時所特有的2 Hz來區(qū)分行走和其他行為,但不夠直觀,比如很難區(qū)分人抬腳和落腳兩種行為,因為其頻率差別很小。表1從技術(shù)、計算成本和檢測錯誤率方面出發(fā),總結(jié)比較了一些基于手機(jī)的步伐檢測文獻(xiàn)。

o4YBAGB32B6AMWGOAADRTKd7pT0117.png

3 步長推算

由于每個人的身高、走路的方式不同,所以每個人的步長也不一樣,關(guān)于步長推算方面的一些研究文獻(xiàn)總結(jié)如下。

3.1 常數(shù)模型

推算步長最直觀的方法就是將一段測得的行走距離除以計數(shù)得到的步數(shù),得平均步長,即認(rèn)為步長是常數(shù)[5]。但是實際上由于人在行走時的姿勢會有所變化,所以步長也會改變。

3.2 線性頻率模型

模型A:

Li F等人[3]通過收集23個不同身高的人行走4 000步的數(shù)據(jù),分析得到步長和頻率呈線性關(guān)系,提出了線性頻率模型:

L=a·f+b

a和b值通過大量線下訓(xùn)練求得,此方法計算成本較小,計算精度也較低。

模型B:

Renaudin V等人[6]提出基于步頻和行人身高的步長推算模型:

L=h·(a·f+b)+c(1)

式中L是步長,h是身高,f是步頻,K={a,b,c}是針對每個人的系數(shù)集合。實驗結(jié)果表明該模型的步長推算錯誤率為5.7%,而計算成本依舊較低。

模型C:

Qian J[2]提出基于步頻和加速度方差的步長推算模型:

6359005034871300004147515.jpg

式中f是步頻,ν是每一步的加速度方差,K={α,β,γ}是每個人的系數(shù)集合。實驗結(jié)果表明該模型步長推算精度較高,同時其計算成本也較大。

3.3 經(jīng)驗?zāi)P?/strong>

Tian Z等人[1]提出了一種經(jīng)驗?zāi)P停?/p>

6359005040544800007454803.jpg

式中amax和amin分別是步態(tài)檢測過程中的加速度最大值和最小值,C是比例系數(shù),Tian Z等人采用了一種反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來計算C的值,計算成本很高。

表2總結(jié)比較了一些基于手機(jī)的步長推算文獻(xiàn)。

o4YBAGB32E2AdOBaAAEiwCvwKY0454.png

從表2可以看出,綜合計算成本和精度兩方面,文獻(xiàn)[6]最理想,盡管文獻(xiàn)[1]精度更高,但其計算成本較高,不適合實際應(yīng)用。

4 方向推算

已知步長,還必須知道步行方向才能計算出行人的位置。通常智能手機(jī)上都有數(shù)字羅盤(方向傳感器),它能測出手機(jī)的Y軸投影到水平面時和地磁北極的夾角,即手機(jī)的方向角。但此方法存在地磁偏差和位置偏差。為了克服以上偏差,很多文獻(xiàn)方案提出融合其他傳感器,根據(jù)使用的傳感器類型不同,可將這些方案分為如下兩類。

4.1 融合慣性傳感器

由于智能手機(jī)里集成了很多慣性傳感器(如加速度傳感器、陀螺儀),它們可以和數(shù)字羅盤結(jié)合起來使用。例如用加速度傳感器測得的加速度軌跡可以用來確定一類時間點,在這類時間點上的位置偏差和在起點人把手機(jī)放進(jìn)衣袋后的位置偏差相同,這樣只要測出在起點的位置偏差,再結(jié)合在每一步的推斷點上測到的手機(jī)方向角,二者相加即為人走每一步時的行走方向[2]。

4.2 融合照相機(jī)

天花板的直線邊緣可以作為參考來推算行人方向。Sun Z等人[7]先是利用計算機(jī)視覺技術(shù)從手機(jī)拍到的照片中提取出天花板邊緣,再計算手機(jī)Y軸相對天花板邊緣的方向偏差。由于建筑物水平界面大多是長方形的,所以天花板邊緣相對建筑物水平或垂直,這時再測量建筑物的絕對方向,相當(dāng)于天花板邊緣的絕對方向,再結(jié)合前面手機(jī)相對天花板邊緣的方向偏差,就能得到手機(jī)的方向。該方案能取得1°左右的精度,缺點是計算量巨大,耗能也很大。

表3列舉總結(jié)了一些基于手機(jī)的行人方向推算文獻(xiàn)。

pIYBAGB32GyAHT7XAAEyr4JOR0U041.png

從表3看出,大多數(shù)方案都是把幾種傳感器融合在一起,這樣可以部分抵消單獨使用數(shù)字羅盤測量方向時受到的地磁偏差和位置偏差影響。

5 開放性研究問題

在行人航位推算應(yīng)用于室內(nèi)定位的過程中,依舊存在著一些研究問題。

5.1 不同方案系統(tǒng)的融合

將幾種定位技術(shù)結(jié)合起來使用可以有效提高定位的精度、可靠性,同時能節(jié)省能耗成本。而且,能根據(jù)人所在的環(huán)境以及定位需求的不同選擇最合適的定位技術(shù),從而實現(xiàn)無縫切換。比如WiFi指紋定位和行人航位推算相結(jié)合的定位[10]。

5.2 利用外部環(huán)境提高精度

除了內(nèi)部優(yōu)化步伐探測、步長推算和方向推算算法,還可以借助外部環(huán)境提高定位精度,例如借助地標(biāo)。在某個位置的手機(jī)傳感器讀數(shù)若有明顯的特征,則認(rèn)為該位置是一個地標(biāo)。比如人乘坐電梯時手機(jī)的加速度傳感器讀數(shù)會有明顯的特征,可以把電梯位置作為地標(biāo)[11]。

6 結(jié)束語

行人航位推算系統(tǒng)(PDR)不需要在室內(nèi)預(yù)裝信標(biāo)節(jié)點就能實現(xiàn)室內(nèi)定位,跟蹤行人軌跡。本文回顧了PDR系統(tǒng)中三個模塊:步伐檢測、步長推算、方向推算的各種算法方案,對它們進(jìn)行了簡單介紹和比較。最后列舉了一些熱門的開放性問題。

參考文獻(xiàn)

[1] TIAN Z, ZHANG Y, ZHOU M, et al. Pedestrian dead reckoning for MARG navigation using a smartphone[J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2014, 2014(1): 1-9.

[2] QIAN J, MA J, YING R, et al. An improved indoor localization method using smartphone inertial sensors[C]. Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2013 International Conference on. IEEE, 2013: 1-7.

[3] LI F, ZHAO C, DING G, et al. A reliable and accurate indoor localization method using phone inertial sensors[C].Proceedings of the 2012 ACM Conference on Ubiquitous Computing, ACM, 2012: 421-430.

[4] BRAJDIC A, HARLE R. Walk detection and step counting on unconstrained smartphones[C]. Proceedings of the 2013 ACM International Joint Conference on Pervasive and ubiquitous computing, ACM, 2013: 225-234.

[5] CHO D K, MUN M, LEE U, et al. Autogait: a mobile platform that accurately estimates the distance walked[C]. Pervasive Computing and Communications(PerCom), 2010 IEEE International Conference on. IEEE, 2010: 116-124.

[6] RENAUDIN V, SUSI M, LACHAPELLE G. Step length estimation using handheld inertial sensors[J]. Sensors, 2012, 12(7):8507-8525.

[7] SUN Z, PAN S, SU Y C, et al. Headio: zero-configured heading acquisition for indoor mobile devices through multimodal context sensing[C]. Proceedings of the 2013 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, ACM, 2013:33-42.

[8] WANG H, SEN S, ELGOHARY A, et al. No need to war-drive: unsupervised indoor localization[C]. Proceedings of the 10th International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services, ACM, 2012:197-210.

[9] ROY N, WANG H, ROY CHOUDHURY R. I am a smartphone and I can tell my user′s walking direction[C]. Proceedings of the 12th Annual International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services, ACM, 2014: 329-342.

[10] XIAO W, NI W, TOH Y K. Integrated Wi-Fi fingerprinting and inertial sensing for indoor positioning[C]. Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2011 International Conference on. IEEE, 2011: 1-6.

[11] SHEN G, CHEN Z, ZHANG P, et al. Walkie-markie: indoor pathway mapping made easy[C]. Proceedings of the 10th USENIX Conference on Networked Systems Design and Implementation, USENIX Association, 2013: 85-98.
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