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基于MEMS傳感器的行人航位推算(PDR)解決方案

傳感器技術(shù) ? 來源:未知 ? 作者:李建兵 ? 2018-03-16 09:02 ? 次閱讀

前言定位是感知應用的一個重要屬性。在室內(nèi)環(huán)境中,如果位置信息可用并非常可靠,有更多的應用場景可以實現(xiàn)的。行人航位推算(PDR) 就是這樣一種技術(shù),在室內(nèi)環(huán)境中可提供行人航位信息并提高定位可靠性。慣性傳感器、磁力計和壓力傳感器是航位推算應用中必不可少的傳感器組件,用之可大幅提升導航性能,這些器件的功耗必須極低,這樣才能始終保持開啟模式并提供數(shù)據(jù)用于航位推算應用。實現(xiàn)隨時隨地定位的目標離不開高品質(zhì)的MEMS傳感器和高性能的行人航位推算算法。本文主要討論各種行人航位推算算法上需要用到的傳感器組件的數(shù)學表述,以及可用性和可靠性更高的PDR行人航位推算算法的測試結(jié)果。定位技術(shù)概述全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)接收器已成為室外導航解決方案的常用電子元器件,今天幾乎每一臺智能手機內(nèi)部都有一個這樣的衛(wèi)星接收器芯片,可實現(xiàn)各種與位置相關(guān)的移動服務,其中包括導航、興趣點搜索和地圖。

用戶開始期待他們的設備在所有環(huán)境中都能提供位置信息,但是他們通常忽略衛(wèi)星信號是不能穿透商廈和候機樓的墻壁和屋頂這個事實。建筑材料會使全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)信號衰減變?nèi)酰词垢哽`敏度接收器也無法在室內(nèi)收到定位信息。目前業(yè)內(nèi)正在開發(fā)不同的行人航位推算解決方案,大都采用無線發(fā)射器充當信標,利用三角測量法計算接收器的位置。這些解決方案利用室內(nèi)環(huán)境中的Wi-Fi接入點(AP)定位。類似的解決方案還包括使用藍牙發(fā)射器、GSM和其它手機發(fā)射器或?qū)S眯艠?,例如Nextnavfor室內(nèi)定位設備。這些技術(shù)整合運用服務器等基礎設施傳送的輔助GPS/GLONASS數(shù)據(jù)、星歷擴展數(shù)據(jù)和Wi-Fi接入點(AP)位置數(shù)據(jù)。此外,還有一種使用MEMS傳感器(加速度計、磁力計、陀螺儀和高度計)計算位置數(shù)據(jù)的室內(nèi)導航技術(shù)。今天幾乎所有的智能手機、平板電腦、數(shù)碼相機、健身產(chǎn)品等便攜消費電子產(chǎn)品都配有MEMS傳感器。

這些傳感器配合行人航位推算(PDR) 技術(shù)能夠確定用戶位置。每項室內(nèi)定位技術(shù)都有其長處和短板。數(shù)據(jù)整合按照定位精度和功耗要求,微控制器整合處理各類信息源送來的信息,然后將具有不確定性的單一位置值提供給應用。使用信任參數(shù)、相關(guān)參數(shù)和過去測量數(shù)據(jù)推算每個位置,權(quán)衡Wi-Fi、藍牙、行人航位推算和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)等多個技術(shù)送來的信息,數(shù)據(jù)整合算法在其中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在室外,全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)接收器送來的位置信息精度良好,不確定性低。當控制器使用的測量數(shù)據(jù)是來自用戶附近的Wi-Fi接入點時,位置計算信號強度高,Wi-Fi系統(tǒng)送來的位置估測數(shù)據(jù)精度也就比較高(相關(guān)不確定性低)。

不過,Wi-Fi接入點數(shù)據(jù)庫(包含Wi-Fi接入點位置數(shù)據(jù)及其不確定性數(shù)據(jù))的品質(zhì)也會影響定位精度。PDR行人航位推算不依賴任何外力協(xié)助,無需任何外部基礎設施配合,就能產(chǎn)生精確的相對位置定位信息。因此,其特點與絕對定位技術(shù)優(yōu)勢互補,例如,全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)或基于Wi-Fi的導航系統(tǒng)。因此,PDR行人航位推算適用于混合系統(tǒng),可以在室內(nèi)環(huán)境確定用戶位置,定位的精確度、可用性和可靠性更高。

行人航位推算移動設備中的MEMS傳感器因受到數(shù)據(jù)漂移和噪聲的影響,會引起基于積分運算方法的傳統(tǒng)慣性導航系統(tǒng)出現(xiàn)難以處理的位移和姿態(tài)誤差。在行人航位推算應用中,傳統(tǒng)積分運算導航方法效果不理想,因為與人體運動相關(guān)的復雜動力學很難建模,將其用于運算有不小的難度。

在過去十年中,業(yè)內(nèi)主要開發(fā)出兩種很有前景的室內(nèi)環(huán)境行人導航方法,一種在參考文獻[1]論述的基于零速率更新的INS-EKF-ZUPT (IEZ)慣導方法,另一種是包括步伐檢測、步長估算和航向算法的基于人類步行動力學的慣導方法?;诹闼俾矢碌?ZUPT)的方法基于一個假設和一個物理現(xiàn)象,即假設慣性傳感器是安裝在腳上,且每邁出一步后都是暫時靜止狀態(tài)。本文主要討論通用性更強的方法。從通用導航方程式[2]可以推出行人航位推算過程的數(shù)學表述。在進行兩次積分運算后,平臺加速度變成了北東坐標系的位置,可以寫為:

方程式1

其中,(t)是位移,(t)是航向。在行人步伐間隔期間,假設速度和航向是常量??紤]到折線法,方程式1可改寫成:

方程式2

方程式2表述航位推算(DR)算法,該方法是基于步數(shù)計算,而不是加速度和角速率的積分運算。方程式2的航位推算過程有三個要素:1)在t-1 (Et-1, Nt-1)時最后一次已知的用戶絕對位置(用東北坐標系表示);2)從t-1到t(3.png)的步長;3)從時間t-1開始的航向 (ψ) 可以算出新位置相對已知位置(Et-1, Nt-1)的坐標(Et, Nt),如方程式2所示。我們仔細觀察方程式2不難發(fā)現(xiàn),行人航位推算精度取決于兩個要素:1)行走距離的計算,2)用戶航向(或方向)在行人航位推算原理中,行走距離的計算方法是檢測估算行人每行走一步的步長,然后累計步長估算值。精確地估算全球用戶的步長是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。目前業(yè)內(nèi)開發(fā)出了多個步長精確估算模型,見參考文獻[3][4]。圖1所示是含有各種組件的行人航位推算系統(tǒng)框圖。慣性傳感器數(shù)據(jù)通過校準監(jiān)視邏輯處理,以保持對加速度計和陀螺儀測量偏差和標度系數(shù)的精確估算。磁強計數(shù)據(jù)通過校準監(jiān)視模塊處理,以決定是硬鐵參數(shù)還是軟鐵參數(shù)。磁力計數(shù)據(jù)監(jiān)視的另一個目的是確定測量數(shù)據(jù)有無磁性干擾數(shù)據(jù),防止磁干擾影響校準參數(shù)。

圖 1 行人航位推算框圖

步伐檢測算法利用模式匹配法與人類步態(tài)模型特征匹配。加速度模式隨著設備攜帶位置(褲子口袋、腰帶包、襯衫口袋)不同而變化。載物位置確定模塊用于確定設備常用存放位置,例如,手里拿著擺臂走路;舉在頭部附近,放在褲子口袋、襯衫口袋、腰帶包、雙肩背包里。用戶航向是行人航位推算方程式的第二個術(shù)語,包括設備航向和用戶行走方向。計算設備航向需要使用經(jīng)過傾斜修正的羅盤測量值。不過,因為外部磁擾會影響羅盤的性能,完全依賴羅盤的測量值不現(xiàn)實,這是我們采用一個數(shù)據(jù)整合濾波器又稱姿態(tài)濾波器,整合磁力計、陀螺儀和加速度計數(shù)據(jù)的主要原因。姿態(tài)濾波器可以計算設備在人體坐標系相對大地參考坐標系的方向。因為這個數(shù)學表達式比較緊湊,所以設備方向用四元數(shù)表示,與Euler角度或 9 X 9 方向矩陣相比,四元數(shù)更具有數(shù)字穩(wěn)定性。姿態(tài)濾波器基于擴展卡爾曼濾波器(EKF)概念,以解決外部磁場強度不斷變化和用戶在常用情況下導致的設備動態(tài)運動對航向的影響。因為航向?qū)傮w定位精度的影響巨大,所以必須認真考慮傳感器隨機噪聲、偏差、偏差不穩(wěn)定性、非線性以及其它的可能降低系統(tǒng)性能的因素。低噪聲磁力計的重要性在3-D空間正常旋轉(zhuǎn)設備時,傳感器各軸受地磁場強矢量影響,我們使用此時采集到的測量數(shù)據(jù)計算磁強計校準參數(shù)(硬鐵和軟鐵)。偏移估算精度與磁強計數(shù)據(jù)中的噪聲信號直接關(guān)聯(lián)。如果磁力計的噪聲非常高,偏移估算精度將會變差,最終將會影響航向估算結(jié)果。偏移估算誤差對高緯度地區(qū)定準更加重要,因為高緯度地區(qū)磁場水平場強較弱。即便在水平場強中等地區(qū),1 ?T偏移誤差可以引起5度的航向誤差,這對于行人航位推算應用是一個不小的誤差。行走角度確定姿態(tài)濾波器用于計算設備在身體坐標系內(nèi)的航向。不過,設備可能隨意置于用戶身體某一位置,姿態(tài)濾波器航向與用戶航向或行走方向并不一致,如圖2所示。

圖2行走方向

行走角度α的計算運用了行人運動的身體特征以及加速度波形的周期特征和統(tǒng)計學。測試結(jié)果我們采用加速度計和陀螺儀模塊(LSM6DSM)、磁強計(LSM303AGR)和壓力傳感器(LPS22HB)和STM32微控制器開發(fā)出一個行人航位推算解決方案,這個由傳感器、微控制器和藍牙組成的硬件參考設計叫做SensorTile? (詳情訪問www.ST.com),可以利用一個安卓應用在手機上實時顯示行人航位推算軌跡輸出。六軸傳感器LSM6DSM(加速度計 + 陀螺儀)正常工作模式下功耗小于400 ?A。在這個傳感器模塊內(nèi),陀螺儀的角速率噪聲密度為3.8 mdps /√Hz。加速度計噪聲密度為90 ?g /√Hz。磁力計的RMS噪聲為3 mGauss,采用AMR技術(shù),無溫度漂移問題,在高分辨率模式下,工作電流小于200 ?A。壓力傳感器RMS噪聲為0.0075 hPA,溫度漂移0.1 hPa。上文描述的傳感器的噪聲特性和偏移穩(wěn)定性,配合穩(wěn)健可靠的高性能行人航位推算算法,可以實現(xiàn)隨時隨地定位的目標。下圖3所示是某些常用場景行走測試軌跡。

圖3 行人航位推算在常用場合行走測試結(jié)果

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原文標題:基于MEMS傳感器的行人航位推算(PDR)解決方案

文章出處:【微信號:WW_CGQJS,微信公眾號:傳感器技術(shù)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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