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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

摘 要: 行人航位推算系統(tǒng)(PDR)因其無需部署信標(biāo)節(jié)點(diǎn)、成本低廉的特點(diǎn)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(duì)行人航位推算中步態(tài)檢測(cè)、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(píng),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(cè)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(hào)(如WiFi、RFID、紅外線等)的信號(hào)強(qiáng)度不同來建立射頻地圖。通過監(jiān)測(cè)信號(hào)的變化,利用三角測(cè)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(diǎn),而且信號(hào)容易受到環(huán)境干擾和多徑效應(yīng)。

相反,行人航位推測(cè)(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)系統(tǒng)無需在建筑物內(nèi)預(yù)裝信標(biāo)節(jié)點(diǎn),利用慣性傳感器(如加速度傳感器、陀螺儀、數(shù)字羅盤等)計(jì)算步長和方向,即可推測(cè)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(duì)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(jì)算出下一步到達(dá)的位置(x1,y1),如此反復(fù)迭代計(jì)算,可以計(jì)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(cè)

步態(tài)檢測(cè)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(cè)算法分類如下。

2.1 時(shí)域分析

人在行走的時(shí)候隨身攜帶的手機(jī)的加速度軌跡在時(shí)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(cè)閾值,當(dāng)然在行走過程中人持手機(jī)會(huì)有些小的異常抖動(dòng)產(chǎn)生,如圖3所示。時(shí)域分析方法除了閾值檢測(cè)法之外,還有動(dòng)態(tài)時(shí)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(shí)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(diǎn),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(shí)域分析方法較為直觀易懂,缺點(diǎn)是在時(shí)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(shí)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?yàn)槠漕l率差別很小。表1從技術(shù)、計(jì)算成本和檢測(cè)錯(cuò)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(cè)文獻(xiàn)。

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3 步長推算

由于每個(gè)人的身高、走路的方式不同,所以每個(gè)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(cè)得的行走距離除以計(jì)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(shí)際上由于人在行走時(shí)的姿勢(shì)會(huì)有所變化,所以步長也會(huì)改變。

3.2 線性頻率模型

模型A:

Li F等人[3]通過收集23個(gè)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(jì)算成本較小,計(jì)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(duì)每個(gè)人的系數(shù)集合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型的步長推算錯(cuò)誤率為5.7%,而計(jì)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(gè)人的系數(shù)集合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型步長推算精度較高,同時(shí)其計(jì)算成本也較大。

3.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?/strong>

Tian Z等人[1]提出了一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停?/p>

6359005040544800007454803.jpg

式中amax和amin分別是步態(tài)檢測(cè)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(jì)算C的值,計(jì)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(jì)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(jì)算成本較高,不適合實(shí)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(jì)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(cè)出手機(jī)的Y軸投影到水平面時(shí)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(cè)得的加速度軌跡可以用來確定一類時(shí)間點(diǎn),在這類時(shí)間點(diǎn)上的位置偏差和在起點(diǎn)人把手機(jī)放進(jìn)衣袋后的位置偏差相同,這樣只要測(cè)出在起點(diǎn)的位置偏差,再結(jié)合在每一步的推斷點(diǎn)上測(cè)到的手機(jī)方向角,二者相加即為人走每一步時(shí)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(jì)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(jì)算手機(jī)Y軸相對(duì)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(duì)建筑物水平或垂直,這時(shí)再測(cè)量建筑物的絕對(duì)方向,相當(dāng)于天花板邊緣的絕對(duì)方向,再結(jié)合前面手機(jī)相對(duì)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(diǎn)是計(jì)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(dú)使用數(shù)字羅盤測(cè)量方向時(shí)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(shí)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(shí)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?jī)?yōu)化步伐探測(cè)、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(gè)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(gè)地標(biāo)。比如人乘坐電梯時(shí)手機(jī)的加速度傳感器讀數(shù)會(huì)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(diǎn)就能實(shí)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(gè)模塊:步伐檢測(cè)、步長推算、方向推算的各種算法方案,對(duì)它們進(jìn)行了簡(jiǎn)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)

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