多傳感器組合的行人航位推算方法研究

鄧林坤++郭杭+羅孝文++田寶連+何海平

摘 要： 基于iPad的三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀和三軸磁力計(jì)設(shè)計(jì)一種低成本多傳感器的室內(nèi)行人航位推算（PDR）系統(tǒng)。對(duì)于低成本傳感器，設(shè)計(jì)了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）的初始對(duì)準(zhǔn)；在行走過(guò)程中，針對(duì)位置誤差發(fā)散的問(wèn)題，采用基于EKF的零速度更新（ZUPT）和磁力計(jì)組合的方法，ZUPT修正速度誤差，加速度計(jì)和磁力計(jì)對(duì)陀螺儀進(jìn)行誤差修正，同時(shí)對(duì)航向角誤差修正，從而實(shí)現(xiàn)了降低位置誤差的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于低成本多傳感器，該系統(tǒng)可以較好地滿足室內(nèi)行人定位要求，定位誤差占總路程的2%左右；與已有的行人航位推算系統(tǒng)比較，該系統(tǒng)使用低成本的傳感器，獲得了很高的定位精度。

關(guān)鍵詞： 擴(kuò)展卡爾曼濾波； ZUPT； 磁力計(jì)； 行人航位推算

中圖分類號(hào)： TN961?34； P212.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）12?0011?04

Abstract： An indoor pedestrian dead reckoning （PDR） system with low?cost multiple sensors is proposed， which contains three?axis accelerometer， three?axis gyroscope and three?axis magnetometer based on iPad. Initial alignment based on extended Kalman filter （EKF） is designed for low?cost sensors. The zero velocity update （ZUPT） method combined with magnetometer based on EKF is adopted to solve the problem of position error divergency in the walking process， and correct speed error， gyro error and course angle error by means of accelerometer and magnetometer， so as to achieve the purpose of reducing position error. The experiment results show that the system can better satisfy the requirements of indoor pedestrian positioning， and as for the low?cost multi?sensor， the positioning error is about 2% of the total travelled distance. Compared with the existing PDR systems， the system with low?cost sensors acquires higher positional accuracy.

Keywords： extended Kalman filter； ZUPT； magnetometer； pedestrian dead reckoning

0 引 言

隨著移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的快速發(fā)展，基于位置的服務(wù)也越來(lái)越受到人們的關(guān)注，儼然成為了目前最熱門的話題之一。傳統(tǒng)的基于位置的服務(wù)是依靠電信移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的無(wú)線電通信網(wǎng)絡(luò)或外部定位方式，來(lái)獲取移動(dòng)終端用戶的位置信息。但是當(dāng)用戶端在室內(nèi)環(huán)境中，由于墻體的阻隔，造成無(wú)線電信號(hào)變?nèi)?，無(wú)法準(zhǔn)確定位。目前普遍的室內(nèi)定位技術(shù)大多數(shù)都是基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)來(lái)定位，如WiFi[1]，ZigBee[2]，RFID[3]等，基本都是依靠信號(hào)強(qiáng)度值的大小來(lái)確定位置。

慣性導(dǎo)航利用加速度計(jì)和陀螺儀分別測(cè)量運(yùn)動(dòng)載體的加速度和角運(yùn)動(dòng)信息，利用已知的初始位置、初始速度和初始姿態(tài)，通過(guò)計(jì)算機(jī)解算可得到運(yùn)動(dòng)載體任意時(shí)刻的位置、速度、姿態(tài)等信息。PDR算法根據(jù)初始行人的位置，利用加速度計(jì)和陀螺儀推算下一時(shí)刻行人的位置，無(wú)需任何外來(lái)信息，也不向外輻射任何信息，擁有良好的自主性、隱蔽性和數(shù)據(jù)更新速度快等特點(diǎn)。本文提出了一種低成本多傳感器移動(dòng)端的PDR算法，利用iPad的慣性測(cè)量單元（IMU）采集行人線運(yùn)動(dòng)信息和角運(yùn)動(dòng)信息，三軸磁力計(jì)獲取相應(yīng)的感應(yīng)電勢(shì)?；贓KF對(duì)各傳感器誤差補(bǔ)償和修正，而后計(jì)算出行人準(zhǔn)確的位置信息。

1 初始對(duì)準(zhǔn)

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在進(jìn)行導(dǎo)航解算前必須進(jìn)行初始對(duì)準(zhǔn)，以便獲取初始位置等；初始對(duì)準(zhǔn)使慣性導(dǎo)航系統(tǒng)所描述的坐標(biāo)系與導(dǎo)航坐標(biāo)系相重合，同時(shí)讓計(jì)算機(jī)在正式工作時(shí)有正確的初始值，如給定的初始速度、初始位置和初始姿態(tài)等。在初始對(duì)準(zhǔn)時(shí)，已知初始位置，初始速度為零，而初始姿態(tài)是在初始對(duì)準(zhǔn)時(shí)可用IMU和磁力計(jì)來(lái)獲取。

1.1 粗對(duì)準(zhǔn)[4]

2 航位推算算法

對(duì)于室內(nèi)航位推算，在已知該時(shí)刻的位置、速度和姿態(tài)的基礎(chǔ)上，利用加速度計(jì)、陀螺儀和磁力計(jì)的輸出值，基于EKF的位移檢測(cè)和改進(jìn)型捷聯(lián)慣導(dǎo)算法，推算出下一時(shí)刻的位置、速度和姿態(tài)。航位推算原理圖如圖2所示。

2.1 位移檢測(cè)

人們?cè)谛凶哌^(guò)程中，每個(gè)跨步中腳的水平速度都要經(jīng)歷平穩(wěn)、 加速、 減速、 再次平穩(wěn)的周期性變化過(guò)程[6]。目前，大部分檢測(cè)算法都是基于加速度計(jì)[7?8]、陀螺儀[9]來(lái)完成的。本實(shí)驗(yàn)手持iPad行走采集數(shù)據(jù)，采用加速度計(jì)來(lái)檢測(cè)移動(dòng)狀態(tài)[10]：

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本實(shí)驗(yàn)使用的設(shè)備為蘋果公司于2014年10月推出的iPad air 2產(chǎn)品。實(shí)驗(yàn)在室內(nèi)的長(zhǎng)方形會(huì)議廳內(nèi)完成的，測(cè)試路線長(zhǎng)度為50.4 m，設(shè)置采樣頻率為100 Hz，通過(guò)手持iPad方式行走采集數(shù)據(jù)，原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以通過(guò)Sensor Log軟件獲得。

實(shí)驗(yàn)繞著閉合路線行走，其中包含3個(gè)90°的直角轉(zhuǎn)彎，圖3為某一次實(shí)驗(yàn)路線與真實(shí)路線的對(duì)比，由圖可見，在一開始直線行走過(guò)程中，實(shí)驗(yàn)算法路線與真實(shí)路線基本吻合，但當(dāng)經(jīng)過(guò)第二個(gè)90°轉(zhuǎn)彎，ZUPT算法的方向發(fā)生了很大的偏移，慢慢地由于誤差積累，最終造成后期實(shí)驗(yàn)位置與真實(shí)位置存在較大的偏差。

本實(shí)驗(yàn)路線利用實(shí)驗(yàn)終點(diǎn)和真實(shí)終點(diǎn)的距離誤差與總路程的比值來(lái)表示定位誤差。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)定位誤差如表1所示，時(shí)間包含初始對(duì)準(zhǔn)4 min。從表中結(jié)果對(duì)比可知，基于EKF，ZUPT+磁力計(jì)，通過(guò)慣性測(cè)量單元與磁力計(jì)融合，利用加速度計(jì)和磁力計(jì)對(duì)陀螺儀進(jìn)行誤差修正，并且對(duì)航向角誤差修正，最終減小了航向角誤差和速度誤差積累，從而提高了位置精度。

目前，室內(nèi)行人航位推算研究中，殷紅等人使用XSENS公司的MTI產(chǎn)品為中成本慣性測(cè)量單元[12]。表2為他們使用中成本慣性測(cè)量單元采用ZUPT+ZARU算法的定位誤差分布。李金鳳等人使用低成本MEMS慣性傳感器[13]，利用互補(bǔ)濾波融合多傳感器，定位誤差占總路程的4%左右。由于iPad自身硬件等問(wèn)題，慣性測(cè)量單元中的陀螺儀精度較低。故本實(shí)驗(yàn)使用低成本多傳感器，采用ZUPT+磁力計(jì)的方法同樣達(dá)到了較好的精度。

上述試驗(yàn)結(jié)果表明，基于EKF、ZUPT+磁力計(jì)的方法，使用低成本多傳感器進(jìn)行室內(nèi)行人定位，同樣可以獲得較高的定位精度，驗(yàn)證了該方法的實(shí)用性和通用性。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文提出一種低成本多傳感器融合的室內(nèi)行人航位推算系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅可以實(shí)現(xiàn)在室內(nèi)連續(xù)自主的導(dǎo)航，而且通過(guò)加入磁力計(jì)可以有效地實(shí)時(shí)修正行人航向角的誤差。與已有的行人航位推算系統(tǒng)比較，該系統(tǒng)使用低成本的傳感器，獲得了相當(dāng)?shù)亩ㄎ痪?。在一定時(shí)間內(nèi)，該系統(tǒng)可以滿足室內(nèi)行人的定位需求，但是，由于實(shí)驗(yàn)設(shè)備傳感器性能比較差，造成采集到的數(shù)據(jù)包含了許多其他誤差與噪聲，從而導(dǎo)致了時(shí)間越長(zhǎng)，位置誤差越來(lái)越大的結(jié)果。下一步需與WiFi或者ZigBee結(jié)合的方式，實(shí)現(xiàn)在室內(nèi)高精度、長(zhǎng)時(shí)間、長(zhǎng)距離和實(shí)時(shí)定位的PDR系統(tǒng)。

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