本發(fā)明屬于慣性導(dǎo)航和室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域，具體的涉及一種基于條件隨機(jī)場(chǎng)的地圖匹配方法。

背景技術(shù)：

隨著人們的生活節(jié)奏加快，人們希望在商場(chǎng)能夠更快、更準(zhǔn)確的知道某個(gè)自己需要或者促銷(xiāo)商品在距離自己的那個(gè)方位。中國(guó)人口老齡化嚴(yán)重和城鎮(zhèn)化的進(jìn)程使得更多的老人必須與子女分居，老人們突發(fā)疾病時(shí)安全如何得到保障成為更多不在老人身邊的子女所擔(dān)心的問(wèn)題，環(huán)境輔助生活為老人提供實(shí)時(shí)的位置，一旦老人發(fā)生危險(xiǎn)或者疾病突發(fā)，醫(yī)院可以第一時(shí)間找到病人，為病人施救。由此可見(jiàn)，準(zhǔn)確的定位信息在地圖上的輸出將會(huì)為人們提供很大的便利。

現(xiàn)有的地圖匹配算法多采用粒子濾波算法，但粒子濾波由于其普遍存在的退化現(xiàn)象，若干次迭代以后粒子的權(quán)值會(huì)小到可以忽略不計(jì)。退化意味著如果繼續(xù)迭代下去，大量的數(shù)據(jù)會(huì)浪費(fèi)在處理那些微不足道的粒子上。另一方面粒子濾波帶來(lái)的計(jì)算成本較高耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)。

在大型的建筑物內(nèi)，人們的定位信息與預(yù)先存儲(chǔ)好的地形數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匹配，得出的匹配結(jié)果反映給用戶(hù)；現(xiàn)有的地圖匹配方法存在嚴(yán)重的穿墻和計(jì)算量大的問(wèn)題，從而導(dǎo)致了匹配結(jié)果不理想。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于條件隨機(jī)場(chǎng)的地圖匹配方法。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：

一種基于條件隨機(jī)場(chǎng)的地圖匹配方法，具體步驟如下：

步驟1、對(duì)室內(nèi)可到達(dá)區(qū)域進(jìn)行判斷，并對(duì)可到達(dá)區(qū)域進(jìn)行柵格化處理；

步驟2、采用慣性導(dǎo)航作為地圖匹配中的個(gè)人定位系統(tǒng)，將慣性器件固定在鞋上，通過(guò)數(shù)據(jù)線(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，采集鞋式個(gè)人導(dǎo)航系統(tǒng)中三軸陀螺儀和三軸磁力計(jì)的數(shù)據(jù)；

步驟3、通過(guò)導(dǎo)航計(jì)算機(jī)根據(jù)步驟2中采集的數(shù)據(jù)解算出行人的航向、姿態(tài)、速度及位置；

步驟4、在數(shù)字地圖坐標(biāo)系下，采用超寬帶定位給出初始時(shí)刻行人的相對(duì)位置；

步驟5、選取地圖柵格特征與步驟3中解算的輸出姿態(tài)、位置及速度作為地圖匹配的依據(jù)，具體過(guò)程包括以下步驟：

步驟401、獲取地圖特征與行人定位特征，所述地圖特征為地圖柵格特征，行人定位特征為步驟3中解算的輸出姿態(tài)、位置及速度；

步驟402、根據(jù)所述的特征，確定各自的特征方程；

步驟403、根據(jù)慣性導(dǎo)航輸出的真實(shí)的軌跡及所述特征對(duì)權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練，權(quán)值的大小表明了特征的可信賴(lài)程度，利用超寬帶定位系統(tǒng)得到一條真實(shí)的行人軌跡對(duì)權(quán)值進(jìn)行估計(jì)；

步驟404、利用已經(jīng)得到的特征和權(quán)值計(jì)算出滑動(dòng)時(shí)間窗口內(nèi)最大概率的位置序列，并匹配結(jié)果反映到地圖上；輸入新數(shù)據(jù)，剔除舊數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)定位的實(shí)時(shí)性。

作為優(yōu)選，步驟1包括：

步驟101、獲取地圖，劃分出可到達(dá)區(qū)域與不可到達(dá)區(qū)域；

步驟102、利用網(wǎng)格對(duì)可到達(dá)區(qū)域進(jìn)行劃分，使得網(wǎng)格可到達(dá)區(qū)域每個(gè)角落都被網(wǎng)格所覆蓋，所述網(wǎng)格為正方形網(wǎng)格，所述正方形的大小根據(jù)采樣頻率和行人的速度確定，使得行人下一次位置采樣只能達(dá)到相鄰的網(wǎng)格內(nèi)；

步驟103、根據(jù)行人當(dāng)前網(wǎng)格所處地形位置和下一次所處網(wǎng)格組成的圖形對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行分類(lèi)并標(biāo)記。

作為優(yōu)選，步驟3中解算中加入了零速檢測(cè)與零速校正，零速檢測(cè)采用閾值法，將閾值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)視為零速時(shí)刻，零速校正采用卡爾曼濾波算法對(duì)慣性導(dǎo)航誤差進(jìn)行校正。

作為優(yōu)選，步驟4包括以下步驟：

步驟301、獲取數(shù)字地圖的坐標(biāo)系；

步驟302、根據(jù)所述的數(shù)字地圖坐標(biāo)系設(shè)計(jì)超寬帶坐標(biāo)系，使得兩個(gè)坐標(biāo)系重合；

步驟303、根據(jù)所述超寬帶坐標(biāo)系，進(jìn)行超寬帶布點(diǎn)，同時(shí)對(duì)錨節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入；

步驟304、將移動(dòng)節(jié)點(diǎn)固定在慣性傳感器上，在視距條件下，獲取當(dāng)前行人在地圖坐標(biāo)系下的位置，為保證初始位置的精確，行人需在原地停留數(shù)秒，求取這段時(shí)間超寬帶輸出的位置信息的平均值作為當(dāng)前位置。

本發(fā)明基于條件隨機(jī)場(chǎng)的地圖匹配方法的創(chuàng)新之處在于利用條件隨機(jī)場(chǎng)對(duì)導(dǎo)航信息和地形數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，其方法包括：特征的提取、權(quán)值的訓(xùn)練和滑動(dòng)窗口下導(dǎo)航信息與地形數(shù)據(jù)的匹配，匹配所得結(jié)果一方面作為定位進(jìn)行輸出，另一方面反饋給慣性導(dǎo)航?；跅l件隨機(jī)場(chǎng)的地圖匹配算法避免了定位穿墻問(wèn)題，相對(duì)于基于粒子濾波的地圖匹配算法減小了計(jì)算量。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明基于條件隨機(jī)場(chǎng)的地圖匹配方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說(shuō)明。

本實(shí)施例設(shè)定建筑物為高層的科學(xué)樓，樓層的每層樓的布局均一致且任意一條道均為直線(xiàn)型的，行人穿著被固定有慣性器件的鞋子，行人持有定位終端。

如圖1所示，本發(fā)明提供一種基于條件隨機(jī)場(chǎng)的地圖匹配方法，具體步驟如下：

步驟1、對(duì)室內(nèi)可到達(dá)區(qū)域進(jìn)行判斷，并對(duì)可到達(dá)區(qū)域進(jìn)行柵格化處理

步驟101、獲取地圖，劃分出可到達(dá)區(qū)域與不可到達(dá)區(qū)域；

步驟102、利用網(wǎng)格對(duì)可到達(dá)區(qū)域進(jìn)行劃分，使得網(wǎng)格可到達(dá)區(qū)域每個(gè)角落都被網(wǎng)格所覆蓋，所述網(wǎng)格為正方形網(wǎng)格，所述正方形的大小根據(jù)采樣頻率和行人的速度確定，使得行人下一次位置采樣只能達(dá)到相鄰的網(wǎng)格內(nèi)；

步驟103、根據(jù)行人當(dāng)前網(wǎng)格所處地形位置和下一次所處網(wǎng)格組成的圖形對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行分類(lèi)并標(biāo)記。

步驟2、采集慣性器件的數(shù)據(jù)

采用鞋式個(gè)人導(dǎo)航系統(tǒng)作為地圖匹配中定位導(dǎo)航的慣性器件，將慣性器件固定在鞋上，通過(guò)數(shù)據(jù)線(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，采集鞋式個(gè)人導(dǎo)航系統(tǒng)中三軸陀螺儀和三軸磁力計(jì)的數(shù)據(jù)。

步驟3、捷聯(lián)解算

通過(guò)計(jì)算機(jī)根據(jù)步驟2中采集的數(shù)據(jù)解算出行人的航向、姿態(tài)、速度及位置，其中，解算中加入了零速檢測(cè)與零速校正，零速檢測(cè)采用閾值法，將閾值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)視為零速時(shí)刻，零速校正利用速度誤差法，校正角度誤差、位置誤差、陀螺漂移和加速計(jì)零偏。

步驟4.在數(shù)字地圖的坐標(biāo)系下，采用超寬帶定位出初始時(shí)刻行人相對(duì)的位置

具體過(guò)程包括以下步驟：

步驟301、獲取數(shù)字地圖的坐標(biāo)系；

步驟302、根據(jù)所述的數(shù)字地圖坐標(biāo)系設(shè)計(jì)超寬帶坐標(biāo)系，使得兩個(gè)坐標(biāo)系重合；

步驟303、根據(jù)所述超寬帶坐標(biāo)系，進(jìn)行超寬帶布點(diǎn)，同時(shí)對(duì)錨節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入；

步驟304、將移動(dòng)節(jié)點(diǎn)固定在傳感器上，在視距條件下，獲取當(dāng)前行人在地圖坐標(biāo)系下的位置，為保證初始位置的精確，行人需在原地停留數(shù)秒，求取這段時(shí)間超寬帶輸出的位置信息的平均值作為當(dāng)前位置。

步驟5.地圖匹配

選取地圖柵格特征與步驟3中解算的輸出姿態(tài)、位置及速度作為地圖匹配的依據(jù)，具體過(guò)程包括以下步驟：

步驟401、獲取地圖特征與行人定位特征，所述地圖特征為地圖柵格特征，行人定位特征為步驟3中解算的輸出姿態(tài)、位置及速度；

步驟402、根據(jù)所述的特征，確定各自的特征方程；

步驟403、根據(jù)慣性導(dǎo)航輸出的真實(shí)的軌跡及所述特征對(duì)權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練，權(quán)值的大小表明了特征的可信賴(lài)程度，利用慣性器件得到一條真實(shí)的行人軌跡對(duì)權(quán)值進(jìn)行估計(jì)；

步驟404、根據(jù)所述特征與權(quán)值，在一個(gè)滑動(dòng)窗口估計(jì)行人位置狀態(tài)進(jìn)行匹配，并反映到地圖上；利用已經(jīng)得到的特征和權(quán)值對(duì)一個(gè)滑動(dòng)時(shí)間窗口最大概率的狀態(tài)序列進(jìn)行估計(jì)，輸入新數(shù)據(jù)，剔除舊數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)定位的實(shí)時(shí)性。

步驟401中所述當(dāng)前位置所在柵格特征的提取方法包括：

根據(jù)網(wǎng)格的特征，查找當(dāng)前網(wǎng)格的特征；

建立各個(gè)特征的特征方程，特征方程為一個(gè)二值函數(shù)，采用滿(mǎn)足條件時(shí)值為1，不滿(mǎn)足條件時(shí)值為0；

利用賦予網(wǎng)格的特征及當(dāng)前狀態(tài)，查找下一可到達(dá)狀態(tài)的特征。

步驟401中獲取行人的定位信息方法包括：

獲取位置狀態(tài)的初始值；

采集慣性器件的數(shù)據(jù)；

利用采集的慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行慣導(dǎo)解算得到速度和位置信息；

采用閾值法對(duì)零速進(jìn)行檢測(cè)；

判斷速度不為零時(shí)，輸出位置信息；

判斷為零時(shí)，利用卡爾曼濾波算法，對(duì)速度誤差、姿態(tài)誤差、位置誤差、陀螺漂移和加速計(jì)零偏進(jìn)行估計(jì)，并利用這些值對(duì)位置和方位信息進(jìn)行校正。

步驟404中時(shí)間滑動(dòng)窗口內(nèi)匹配方法包括：

獲取初始滑動(dòng)窗口的信息；

利用特征和權(quán)值估計(jì)初滑動(dòng)窗口的位置狀態(tài)序列；

匹配結(jié)果同時(shí)反饋給慣性導(dǎo)航作為當(dāng)前時(shí)刻位置；

釋放最初始時(shí)刻的狀態(tài)，獲取最新的行人位置特征；

采用相同的方式完成地圖匹配的更新。