本發(fā)明涉及室內(nèi)定位方法，具體地，涉及超低部署的室內(nèi)定位系統(tǒng)及方法，不依賴任何外部信息源，即可對目標(biāo)的位置信息進(jìn)行多方面采集和跟蹤的室內(nèi)定位。

背景技術(shù)：

定位技術(shù)近年來備受關(guān)注而且發(fā)展迅速。雖然室外定位技術(shù)已經(jīng)非常成熟并開始被廣泛使用，但是作為定位技術(shù)的末端，室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展一直相對緩慢。gps，agps等室外定位系統(tǒng)，在室內(nèi)信號強(qiáng)度明顯減弱，存在定位困難和精度下降的問題，因此并不適合室內(nèi)定位。

據(jù)研究，常見的室內(nèi)定位方法有：

紅外線定位技術(shù)，定位目標(biāo)使用紅外線ir標(biāo)識作為移動點(diǎn)，發(fā)射調(diào)制的紅外射線，通過安裝在室內(nèi)的光學(xué)傳感器接收進(jìn)行定位。紅外線技術(shù)已經(jīng)非常成熟，但是由于紅外線只能視距傳播，穿透性極差，當(dāng)標(biāo)識被遮擋時(shí)就無法工作，也極易受燈光、煙霧等環(huán)境因素影響明顯，所以這種技術(shù)使用范圍極小。

超聲波室內(nèi)定位技術(shù)，此技術(shù)是基于超聲波測距系統(tǒng)而開發(fā)，由若干個(gè)應(yīng)答器和主測距器組成：主測距器放置在被測物體上，向位置固定的應(yīng)答器發(fā)射同無線電信號，應(yīng)答器在收到信號后向主測距器發(fā)射超聲波信號，利用反射式測距法和三角定位等算法確定物體的位置。超聲波室內(nèi)定位整體精度很高，達(dá)到了厘米級，結(jié)構(gòu)相對簡單，有一定的穿透性而且超聲波本身具有很強(qiáng)的抗干擾能力，但是超聲波在空氣中的衰減較大，不適用于大型場合，加上反射測距時(shí)受多徑效應(yīng)和非視距傳播影響很大，造成需要精確分析計(jì)算的底層硬件設(shè)施投資，成本太高。

藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù)，此技術(shù)是利用在室內(nèi)安裝的若干個(gè)藍(lán)牙局域網(wǎng)接入點(diǎn)，把網(wǎng)絡(luò)維持成基于多用戶的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)連接模式，并保證藍(lán)牙局域網(wǎng)接入點(diǎn)始終是這個(gè)微微網(wǎng)(piconet)的主設(shè)備，然后通過測量信號強(qiáng)度對新加入的盲節(jié)點(diǎn)進(jìn)行三角定位。藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù)最大的優(yōu)點(diǎn)是設(shè)備體積小、短距離、低功耗，容易集成在手機(jī)等移動設(shè)備中。只要設(shè)備的藍(lán)牙功能開啟，就能夠?qū)ζ溥M(jìn)行定位。藍(lán)牙傳輸不受視距的影響，但對于復(fù)雜的空間環(huán)境，藍(lán)牙系統(tǒng)的穩(wěn)定性稍差，受噪聲信號干擾大且在于藍(lán)牙器件和設(shè)備的價(jià)格比較昂貴。

wi-fi定位技術(shù)有兩種，一種是通過移動設(shè)備和三個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)的無線信號強(qiáng)度，通過差分算法，來比較精準(zhǔn)地對人和車輛的進(jìn)行三角定位。另一種是事先記錄巨量的確定位置點(diǎn)的信號強(qiáng)度，通過用新加入的設(shè)備的信號強(qiáng)度對比擁有巨量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，來確定位置(“指紋”定位)。wi-fi定位抗干擾能力強(qiáng)，硬件成本低，但是很依賴于wi-fi路由器的密集分布，而且用于室內(nèi)定位的精度只能達(dá)到2米左右，無法做到精準(zhǔn)定位。

zigbee室內(nèi)定位技術(shù)通過若干個(gè)待定位的盲節(jié)點(diǎn)和一個(gè)已知位置的參考節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)關(guān)之間形成組網(wǎng)，每個(gè)微小的盲節(jié)點(diǎn)之間相互協(xié)調(diào)通信以實(shí)現(xiàn)全部定位。作為一個(gè)低功耗和低成本的通信系統(tǒng)，zigbee的工作效率非常高，但zigbee的信號傳輸受多徑效應(yīng)和移動的影響都很大，而且定位精度取決于信道物理品質(zhì)、信號源密度、環(huán)境和算法的準(zhǔn)確性，造成定位軟件的成本較高。

超寬帶定位技術(shù)，此技術(shù)利用事先布置好的已知位置的錨節(jié)點(diǎn)和橋節(jié)點(diǎn)，與新加入的盲節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通訊，并利用三角定位或者“指紋”定位方式來確定位置。超寬帶定位技術(shù)具有穿透力強(qiáng)、安全性高、系統(tǒng)復(fù)雜度低、能提供精確定位精度等優(yōu)點(diǎn)，但由于新加入的盲節(jié)點(diǎn)也需要主動通信使得功耗較高，而且事先也需要布局，使得成本還無法降低。

因此，如何能夠提供一種定位方法，解決室內(nèi)定位中存在的信號穿透性能差、空氣傳播衰減快、輔助設(shè)備昂貴、定位精度低、通信功耗高等問題，是本發(fā)明所要解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種超低部署的室內(nèi)定位系統(tǒng)及方法。

根據(jù)本發(fā)明提供的超低部署的室內(nèi)定位系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)分析層以及數(shù)據(jù)融合層，其中：

所述數(shù)據(jù)采集層包括數(shù)據(jù)采集模塊，通過所述數(shù)據(jù)采集模塊采集室內(nèi)參數(shù)，所述參數(shù)包括：目標(biāo)的位置信息、運(yùn)動參數(shù)以及環(huán)境參數(shù)；

所述數(shù)據(jù)分析層用于對數(shù)據(jù)采集模塊采集到的參數(shù)進(jìn)行處理和分析，輸出信息包括：目標(biāo)運(yùn)動行為、目標(biāo)運(yùn)行速度和方向、目標(biāo)所在環(huán)境的地形信息；

所述數(shù)據(jù)融合層用于融合數(shù)據(jù)分析層輸出的信息，得到目標(biāo)在三維空間中的位置數(shù)據(jù)，并預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動趨勢。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)分析層包括：數(shù)據(jù)處理模塊、姿態(tài)識別模塊、目標(biāo)跟蹤模塊以及地理特征模塊，具體地：

所述數(shù)據(jù)處理模塊用于接收數(shù)據(jù)采集模塊中傳感器檢測到的數(shù)據(jù)信息，對所述數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理后生成統(tǒng)一信號單位和格式的信號，并對信號的偏移量進(jìn)行修正后保存待用；其中所述數(shù)據(jù)信息包括：目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號；

所述姿態(tài)識別模塊用于對目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號進(jìn)行濾波和特征提取，區(qū)分出目標(biāo)在不同地形，不同環(huán)境下的運(yùn)動形態(tài)，并通過信號特征來解釋目標(biāo)的運(yùn)動行為；

所述目標(biāo)跟蹤模塊用于根據(jù)獲取到的信號的初始狀態(tài)建立傳感器誤差模型，所述信息包括：目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號，依據(jù)傳感器誤差模型分析目標(biāo)位置的準(zhǔn)確性，輸出較為可信的目標(biāo)運(yùn)動的速度和方向；

所述地理特征模塊用于結(jié)合目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號對目標(biāo)所在環(huán)境的地形進(jìn)行判斷，并通過溫度、氣壓信息對地形的高度進(jìn)行分析，獲得經(jīng)過修正的地形信息。

優(yōu)選地，所述目標(biāo)融合層包括：位置修正模塊，所述位置修正模塊用于融合目標(biāo)運(yùn)動行為、目標(biāo)運(yùn)動的速度和方向、地形信息、地形的高度信息后輸出目標(biāo)在三維空間中的位置數(shù)據(jù)，并預(yù)測出目標(biāo)的運(yùn)動趨勢。

根據(jù)本發(fā)明提供的超低部署的室內(nèi)定位方法，包括如下步驟：

數(shù)據(jù)采集步驟：通過不同傳感器采集室內(nèi)參數(shù)，所述參數(shù)包括：目標(biāo)的位置信息、運(yùn)動參數(shù)以及環(huán)境參數(shù)；

數(shù)據(jù)分析步驟：對不同傳感器采集到的參數(shù)進(jìn)行處理和分析，輸出目標(biāo)運(yùn)動行為、目標(biāo)運(yùn)行速度和方向、目標(biāo)所在環(huán)境的地形信息；

數(shù)據(jù)融合步驟：用于數(shù)據(jù)分析步驟的信息，得到目標(biāo)在三維空間中的位置數(shù)據(jù)，并預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動趨勢。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)采集步驟的目標(biāo)包括：室內(nèi)的行人、車輛、智能機(jī)器人以及移動的其他物體；不同傳感器采集的參數(shù)包括：目標(biāo)加速度、目標(biāo)角速度、地磁信號、溫度氣壓信號、wifi/藍(lán)牙/基站信號強(qiáng)度向量。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)分析步驟包括：

數(shù)據(jù)處理步驟：接收數(shù)據(jù)采集模塊中傳感器檢測到的數(shù)據(jù)信息，對所述數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理后生成統(tǒng)一信號單位和格式的信號，并對信號的偏移量進(jìn)行修正后保存待用；其中所述數(shù)據(jù)信息包括：目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號；

姿態(tài)識別步驟：對目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號進(jìn)行濾波和運(yùn)動特征提取，區(qū)分出目標(biāo)在在不同地形，不同環(huán)境下的運(yùn)行形態(tài)，并通過運(yùn)動特征來解釋目標(biāo)的運(yùn)動行為，輸出目標(biāo)運(yùn)動姿態(tài)；

目標(biāo)跟蹤步驟：根據(jù)獲取到的信號的初始狀態(tài)建立傳感器誤差模型，所述信號包括目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號信號，依據(jù)傳感器誤差模型分析目標(biāo)位置的準(zhǔn)確性，輸出較為可信的目標(biāo)運(yùn)動的速度和方向；并獲取目標(biāo)運(yùn)動矢量記錄目標(biāo)運(yùn)動軌跡；

地理特征獲取步驟：結(jié)合目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號對目標(biāo)所在環(huán)境的地形進(jìn)行判斷，并通過溫度、氣壓信息對地形的高度進(jìn)行分析，獲得經(jīng)過修正的地形信息，提取出目標(biāo)的環(huán)境特征。

優(yōu)選地，所述目標(biāo)融合步驟包括：融合目標(biāo)運(yùn)動行為、目標(biāo)運(yùn)動的速度和方向、地形信息、地形的高度信息后輸出目標(biāo)在三維空間中的位置數(shù)據(jù)，并預(yù)測出目標(biāo)的運(yùn)動趨勢。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：

1、本發(fā)明不同于其他室內(nèi)導(dǎo)航，采用自主導(dǎo)航的方式，不受室內(nèi)環(huán)境中墻體、噪音信號的干擾，在室內(nèi)定位中穩(wěn)定性較強(qiáng)；

2、本發(fā)明無需密布信號發(fā)射器，在標(biāo)記初始位置后，可以不依賴任何外在的信號裝置達(dá)到三維定位效果；

3、本發(fā)明定位精度高，不同于單純的慣性導(dǎo)航，結(jié)合了地磁信號、溫度信號、氣壓信號等輔助定位，修正由于誤差累積導(dǎo)致的位置偏差，從而大大提高定位精度；

4、本發(fā)明可以返回目標(biāo)運(yùn)動姿態(tài)，并從目標(biāo)的運(yùn)動檢測入手，不僅可以計(jì)算處目標(biāo)的地理位置，而且可以得到目標(biāo)的運(yùn)動姿態(tài)，甚至對目標(biāo)的運(yùn)動趨勢做出預(yù)判。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖對非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會變得更明顯：

圖1為本發(fā)明提供的超低部署的室內(nèi)定位方法的優(yōu)選實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖；

圖2為行人室內(nèi)定位實(shí)施例中數(shù)據(jù)采集模塊運(yùn)行的流程圖；

圖3為行人室內(nèi)定位實(shí)施例中數(shù)據(jù)處理模塊運(yùn)行的流程圖；

圖4為行人室內(nèi)定位實(shí)施例中姿態(tài)識別模塊運(yùn)行的流程圖；

圖5為行人室內(nèi)定位實(shí)施例中行人跟蹤模塊運(yùn)行的流程圖；

圖6為行人室內(nèi)定位實(shí)施例中地理特征模塊運(yùn)行的流程圖；

圖7為行人室內(nèi)定位實(shí)施例中位置修正模塊運(yùn)行的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。以下實(shí)施例將有助于本領(lǐng)域的技術(shù)人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)指出的是，對本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變化和改進(jìn)。這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。

根據(jù)本發(fā)明提供的超低部署的室內(nèi)定位系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)分析層以及數(shù)據(jù)融合層，其中：

所數(shù)據(jù)采集層包括數(shù)據(jù)采集模塊，通過所述數(shù)據(jù)采集模塊采集室內(nèi)參數(shù)，所述參數(shù)包括：目標(biāo)的位置信息、運(yùn)動參數(shù)以及環(huán)境參數(shù)；

所述數(shù)據(jù)分析層用于對數(shù)據(jù)采集模塊采集到的參數(shù)進(jìn)行處理和分析，輸出目標(biāo)運(yùn)動行為、目標(biāo)運(yùn)行速度和方向、目標(biāo)所在環(huán)境的地形信息；

所述數(shù)據(jù)融合層用于融合數(shù)據(jù)分析層輸出的信息，得到目標(biāo)在三維空間中的位置數(shù)據(jù)，并預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動趨勢。

所述數(shù)據(jù)分析層包括：數(shù)據(jù)處理模塊、姿態(tài)識別模塊、目標(biāo)跟蹤模塊以及地理特征模塊，具體地：

所述數(shù)據(jù)處理模塊用于接收數(shù)據(jù)采集模塊中傳感器檢測到的數(shù)據(jù)信息，對所述數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理后生成統(tǒng)一信號單位和格式的信號，并對信號的偏移量進(jìn)行修正后保存待用；其中所述數(shù)據(jù)信息包括：目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號；

所述姿態(tài)識別模塊用于對目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號進(jìn)行濾波和特征提取，區(qū)分出目標(biāo)在在不同地形，不同環(huán)境下的運(yùn)行形態(tài)，并通過信號特征來解釋目標(biāo)的運(yùn)動行為；

所述目標(biāo)跟蹤模塊用于根據(jù)獲取到的目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號的初始狀態(tài)建立傳感器誤差模型，依據(jù)傳感器誤差模型分析目標(biāo)位置的準(zhǔn)確性，輸出較為可信的目標(biāo)運(yùn)動的速度和方向；

所述地理特征模塊用于結(jié)合目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號對目標(biāo)所在環(huán)境的地形進(jìn)行判斷，并通過溫度、氣壓信息對地形的高度進(jìn)行分析，獲得經(jīng)過修正的地形信息。

所述目標(biāo)融合層包括：位置修正模塊，所述位置修正模塊用于融合目標(biāo)運(yùn)動行為、目標(biāo)運(yùn)動的速度和方向、地形信息、地形的高度信息后輸出目標(biāo)在三維空間中的位置數(shù)據(jù)，并預(yù)測出目標(biāo)的運(yùn)動趨勢。

具體地，傳感器誤差模型的建立步驟如下：

步驟a：建立姿態(tài)誤差模型：式中為失準(zhǔn)角矢量，為n坐標(biāo)系相對于i坐標(biāo)系的角速度在n坐標(biāo)系下的投影，i表示慣性坐標(biāo)系，εⁿ＝[εeεnεu]^t為等效到導(dǎo)航坐標(biāo)系的陀螺漂移，εeεnεu分別為東向漂移、北向漂移和垂向漂移；

步驟b：建立速度誤差模型：其中所有代式的上標(biāo)n表示相對于n坐標(biāo)系的數(shù)據(jù)分量，δ表示數(shù)據(jù)誤差，表示加速度計(jì)零偏，fⁿ表示比例輸入相對于n坐標(biāo)系的數(shù)據(jù)分量，表示e坐標(biāo)系相對于i坐標(biāo)系的角速度在n坐標(biāo)系下的投影，表示n坐標(biāo)系相對于e坐標(biāo)系的角速度在n坐標(biāo)系下的投影，vⁿ表示載體運(yùn)動速度相對于n坐標(biāo)系的數(shù)據(jù)分量，表示n坐標(biāo)系相對于i坐標(biāo)系的角速度在n坐標(biāo)系下的投影，表示加速度計(jì)零偏相對于n坐標(biāo)系的數(shù)據(jù)分量；

步驟c：建立位置誤差模型：

式中λ、l、h表示載體所處的緯度、經(jīng)度、和高程，ve、vn、vu表示載體運(yùn)動的東向速度、北向速度和垂向速度，r、rn、rm分別表示地球的平均半徑、子午圈曲率半徑與卯酉圈曲率半徑，sec表示正割計(jì)算。

根據(jù)本發(fā)明提供的超低部署的室內(nèi)定位方法，包括如下步驟：

數(shù)據(jù)采集步驟：通過不同傳感器采集室內(nèi)參數(shù)，所述參數(shù)包括：目標(biāo)的位置信息、運(yùn)動參數(shù)以及環(huán)境參數(shù)；

數(shù)據(jù)分析步驟：對不同傳感器采集到的參數(shù)進(jìn)行處理和分析，輸出目標(biāo)運(yùn)動行為、目標(biāo)運(yùn)行速度和方向、目標(biāo)所在環(huán)境的地形信息；

數(shù)據(jù)融合步驟：用于數(shù)據(jù)分析步驟的信息，得到目標(biāo)在三維空間中的位置數(shù)據(jù)，并預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動趨勢。

所述數(shù)據(jù)采集步驟的目標(biāo)包括：室內(nèi)的行人、車輛、智能機(jī)器人以及移動的物體；不同傳感器采集的參數(shù)包括：目標(biāo)加速度、目標(biāo)角速度、地磁信號、溫度氣壓信號、wifi/藍(lán)牙/基站信號強(qiáng)度向量。

所述數(shù)據(jù)分析步驟包括：

數(shù)據(jù)處理步驟：接收數(shù)據(jù)采集模塊中傳感器檢測到的數(shù)據(jù)信息，對所述數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理后生成統(tǒng)一信號單位和格式的信號，并對信號的偏移量進(jìn)行修正后保存待用；其中所述數(shù)據(jù)信息包括：目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號；

姿態(tài)識別步驟：對目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號進(jìn)行濾波和運(yùn)動特征提取，區(qū)分出目標(biāo)在在不同地形，不同環(huán)境下的運(yùn)行形態(tài)，并通過運(yùn)動特征來解釋目標(biāo)的運(yùn)動行為，輸出目標(biāo)運(yùn)動姿態(tài)；

目標(biāo)跟蹤步驟：根據(jù)獲取到的目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號的初始狀態(tài)建立傳感器誤差模型，依據(jù)傳感器誤差模型分析目標(biāo)位置的準(zhǔn)確性，輸出較為可信的目標(biāo)運(yùn)動的速度和方向；并獲取目標(biāo)運(yùn)動矢量記錄目標(biāo)運(yùn)動軌跡；

地理特征獲取步驟：結(jié)合目標(biāo)加速度信號、目標(biāo)角速度信號、地磁信號對目標(biāo)所在環(huán)境的地形進(jìn)行判斷，并通過溫度、氣壓信息對地形的高度進(jìn)行分析，獲得經(jīng)過修正的地形信息，提取出目標(biāo)的環(huán)境特征。

所述目標(biāo)融合步驟包括：融合目標(biāo)運(yùn)動行為、目標(biāo)運(yùn)動的速度和方向、地形信息、地形的高度信息后輸出目標(biāo)在三維空間中的位置數(shù)據(jù)，并預(yù)測出目標(biāo)的運(yùn)動趨勢。

下面結(jié)合具體實(shí)施例和附圖對本發(fā)明中的技術(shù)方案做更加詳細(xì)的說明。

本發(fā)明優(yōu)選的行人室內(nèi)定位實(shí)施例結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示，包括：行人數(shù)據(jù)采集模塊，行人數(shù)據(jù)處理模塊，行人姿態(tài)識別模塊，行人軌跡跟蹤模塊，行人地理特征模塊，行人位置修正模塊。整個(gè)結(jié)構(gòu)分為三層，其中，行人數(shù)據(jù)采集模塊數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集層，行人數(shù)據(jù)處理模塊，行人姿態(tài)識別模塊，行人軌跡跟蹤模塊，行人地理特征模塊屬于數(shù)據(jù)分析層，行人位置修正模塊屬于數(shù)據(jù)融合層。

本發(fā)明優(yōu)選的行人室內(nèi)定位實(shí)施例包括以下步驟：

步驟1：通過行人數(shù)據(jù)采集模塊分別測量行人的的加速率、角速率，以及環(huán)境的地磁信號、溫度、氣壓、wifi/藍(lán)牙/基站信號強(qiáng)度向量等定位信息；其中，行人數(shù)據(jù)采集模塊的傳感器主要包括加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)、溫度計(jì)、氣壓計(jì)、地標(biāo)信號接收器等。具體地，如圖2所示，本模塊數(shù)據(jù)采集流程為：a.配置傳感器，配置采集率、帶寬、幅頻特性等參數(shù)；b.啟動傳感器，發(fā)送啟動指令；c.讀取數(shù)據(jù)。

步驟2：行人數(shù)據(jù)處理，如圖3所示，具體分為五個(gè)步驟：幅度映射，偏移修正，格式轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)存儲，調(diào)用功能模塊。幅度映射，用來將所采集數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為國際通用標(biāo)準(zhǔn)單位；偏移修正，根據(jù)行人特征修正所采數(shù)據(jù)的偏移；格式轉(zhuǎn)換，將所采集數(shù)據(jù)原格式轉(zhuǎn)換為定位系統(tǒng)規(guī)定的統(tǒng)一定義格式；數(shù)據(jù)存儲，選擇最優(yōu)的存儲方式來存儲處理好的格式化數(shù)據(jù)；調(diào)用功能模塊，根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和地址調(diào)用相應(yīng)的功能模塊。

步驟3：行人姿態(tài)識別，即對行人的加速度信號、角速度信號和地磁信號進(jìn)行處理和分析，分為濾波，特征提取，多輸出分類等三個(gè)步驟，具體處理順序如圖4所示。其中，濾波的作用主要是去除噪音信號，補(bǔ)償數(shù)據(jù)，修正相位等，最終得出特征明顯的信號波形圖；特征提取的數(shù)據(jù)包括均值、方差、姿態(tài)矩陣、運(yùn)動速度、最大加速度、最大角速度、磁變化量等；多輸出分類指的是對提取的特征參數(shù)做多為輸出分類判別，通過基于決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)方法最終得出具體的姿態(tài)特征，比如站、走、跑、臥、上樓、下樓、電梯等，這些姿態(tài)在時(shí)間上的累積將用于行人位置修正模塊的計(jì)算。

步驟4：進(jìn)行行人軌跡跟蹤，以輸出步長和方向，其中重要的計(jì)算依據(jù)有計(jì)算機(jī)初始狀態(tài)，當(dāng)前位置可信度，以及傳感器誤差模型，其中后兩者輔助生成計(jì)算機(jī)的初始狀態(tài)。行人軌跡跟蹤模塊閉環(huán)運(yùn)算流程如圖5所示。初始狀態(tài)的計(jì)算是由加速度、角速度、地磁信號等實(shí)時(shí)信息通過計(jì)算得到的重力、行人姿態(tài)、初始位置、初始速度、初始方向、初始誤差等初始信息來對消防員位置的一個(gè)綜合描述的過程。這個(gè)過程會通過最終的計(jì)算結(jié)果的反饋來完善計(jì)算精度。以初始狀態(tài)的信息為基準(zhǔn)，程序觀察傳感器的信號波動以區(qū)分運(yùn)動和靜止的狀態(tài)，一方面計(jì)算腳步長度，腳步方向，另一方面根據(jù)靜止?fàn)顟B(tài)的數(shù)值，得出一定精度的步長和方向。計(jì)算出的步長和行進(jìn)方向存在初始誤差：首先需要可靠性數(shù)據(jù)分析，得到當(dāng)前位置的可信度，獲取位置及速度等誤差模型，配置傳感器誤差模型；其次根據(jù)加速度，角速度，地磁信息等傳感器數(shù)據(jù)，經(jīng)過初始狀態(tài)的循環(huán)迭代計(jì)算，閉環(huán)誤差修正，最終得到較為準(zhǔn)確的步長和方向數(shù)據(jù)，最終的數(shù)據(jù)將用于行人位置修正模塊，來改善定位的精確程度。

步驟5：獲取行人地理特征，對運(yùn)動信號、環(huán)境信號、地標(biāo)信號進(jìn)行處理和運(yùn)算，對行人空間位置信息進(jìn)行描述和判斷。地理特征是精確定位的重要參考，行人地理特征模塊的運(yùn)算流程如圖6所示。所述運(yùn)動信號包括加速度信號、角速度信號、地磁信號等，首先通過靜止監(jiān)測確定信號基準(zhǔn)值，用來修正進(jìn)一步的樓梯監(jiān)測和電梯監(jiān)測等地理狀態(tài)；樓梯位置和電梯位置變化將有效指導(dǎo)樓層的確認(rèn)。

所述環(huán)境信號主要指氣壓、溫度、濕度等信號。在運(yùn)動狀態(tài)中，隨著氣流的運(yùn)動，傳感器周圍的氣壓、溫度、濕度等環(huán)境信號會發(fā)生變化，所以傳感器監(jiān)測到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)矯正，然后才能作為環(huán)境信息判斷的參考依據(jù)。氣壓、溫度、濕度等環(huán)境信息隨高度不同產(chǎn)生細(xì)微的變化，依據(jù)環(huán)境初始值信息估算行人的高度信息，與上一步得出的樓層信息相互修正。

步驟6：對行人位置進(jìn)行修正，融合了行人姿態(tài)判別模塊，行人軌跡跟蹤模塊，行人地理特征模塊的信息，應(yīng)對各種復(fù)雜位置定位。行人姿態(tài)判別模塊對上下樓梯和電梯狀態(tài)進(jìn)行識別，結(jié)合行人軌跡跟蹤模塊的步長向量積累，對樓梯中位置進(jìn)行修正；另一方面行人地理特征模塊的樓層和地標(biāo)位置信息經(jīng)過行人軌跡跟蹤模塊不確定度計(jì)算的修正，共同確定行人的水平位置；樓梯中位置，水平位置，樓層位置三位一體，最終形成行人三維位置信息及可信度評估結(jié)果。

本發(fā)明超低部署的室內(nèi)定位方法，不同于其他室內(nèi)導(dǎo)航，無需密布信號發(fā)射器，通過陀螺儀感知物體運(yùn)動的角度變化、加速度計(jì)感知物體運(yùn)動的速度變化，二者輔以時(shí)間維度進(jìn)行運(yùn)算后可得出物體相對于初始位置的偏離，進(jìn)而獲得物體當(dāng)前的位置、以及運(yùn)動姿態(tài)等信息；不同于單純的慣性導(dǎo)航，本發(fā)明結(jié)合地磁信號、溫度信號、氣壓信號等輔助定位，修正由于誤差累積導(dǎo)致的位置偏差，從而大大提高定位精度。

以上對本發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了描述。需要理解的是，本發(fā)明并不局限于上述特定實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在權(quán)利要求的范圍內(nèi)做出各種變化或修改，這并不影響本發(fā)明的實(shí)質(zhì)內(nèi)容。在不沖突的情況下，本申請的實(shí)施例和實(shí)施例中的特征可以任意相互組合。