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    基于MEMS傳感器組合的行人室內(nèi)高度定位算法

    2019-10-22 09:27:14路永樂郭俊啟
    壓電與聲光 2019年5期
    關(guān)鍵詞:氣壓計加速度計環(huán)境溫度

    劉 宇,李 瑤,路永樂,邸 克,郭俊啟,方 針

    ( 1. 重慶郵電大學(xué) 先進(jìn)傳感器件與系統(tǒng)集成研究室,重慶 400065;2. 中國電子科技集團(tuán)公司第二十六研究所,重慶 400060)

    0 引言

    GPS信號在室內(nèi)被嚴(yán)重遮擋,無法利用。目前應(yīng)用較廣的室內(nèi)測高技術(shù)主要分為兩類:

    1) 基于無線局域網(wǎng)、藍(lán)牙、射頻識別、超寬帶等基礎(chǔ)設(shè)施的測高技術(shù)[1-4]。這類技術(shù)需要在室內(nèi)預(yù)先部署設(shè)備,自主性差。

    2) 基于氣壓計的測高技術(shù)。氣壓計測高具有自主性好,精度高,實時性強等特點,但易受環(huán)境溫度的影響,可靠性較低[5-6]。

    慣性導(dǎo)航技術(shù)依靠慣性傳感器進(jìn)行姿態(tài)解算,具有良好的自主性[7]。由于氣壓計的優(yōu)點及局限性,一些學(xué)者提出了基于慣性傳感器與氣壓計融合的室內(nèi)高度算法。Zhu J X提出了一種融合氣壓計數(shù)據(jù)和加速度計積分得到的高度方差進(jìn)行上、下樓判定[8]。但微機電系統(tǒng)(MEMS)加速度計精度較低,誤差較大,基于加速度計積分得到的高度會隨時間發(fā)散。Zheng L提出了一種基于足部佩戴方式、氣壓計和加速度計融合的高度算法,該算法通過卡爾曼濾波融合氣壓計高度數(shù)據(jù)和加速度計積分的高度數(shù)據(jù)進(jìn)行高度解算,同時利用零速修正算法降低加速度計的高度漂移誤差[9]。零速修正算法雖然可以降低加速度計積分的高度漂移誤差,但僅適用于足部,對腰部設(shè)備適用性差。

    本文提出了一種基于腰部佩戴方式、加速度計和氣壓計融合的室內(nèi)高度定位算法。該算法分別利用加速度計的峰值特征和四分位距值特征進(jìn)行上樓判定和下樓判定;然后利用氣壓計計算行人步高進(jìn)行高度計算。為了降低環(huán)境溫度對氣壓計的影響,本文將濾除氣壓突跳的高度數(shù)據(jù),減少高度誤差。經(jīng)實驗驗證,本文的高度定位算法受環(huán)境溫度影響較小,且本文算法高度與實際樓層高度的誤差小于2 m,能夠?qū)⑷藛T定位到正確樓層。

    1 慣性單元介紹

    本文使用的微慣性測量單元集成了三軸MEMS加速度計、三軸MEMS陀螺儀及氣壓計。該慣性單元置于人員的腰部位置,本系統(tǒng)采用的導(dǎo)航坐標(biāo)系為東、北、天坐標(biāo)系,簡稱為n系。載體坐標(biāo)系為b系,x、y、z方向為前、左、上方向。

    1.1 步態(tài)檢測

    根據(jù)行人步行的運動特性,行走時加速度計三軸模值輸出波形成周期性變化,因此可利用該周期性來檢測行人步態(tài)。三軸加速度模值為

    (1)

    式中ax、ay、az分別為加速度計三軸輸出的數(shù)據(jù)。

    對anorm進(jìn)行峰值檢測,一個峰值點(波峰或波谷)記為1步。

    1.2 氣壓計解算高度

    實際的大氣溫度隨高度的增加而遞減。以平均海平面為起算高度,行人高度和氣壓的關(guān)系為

    (2)

    式中:H為行人的高度;P為觀測點的氣壓值;P0=101 325 Pa為標(biāo)準(zhǔn)氣壓。

    根據(jù)式(2)可計算得到行人的絕對高度,但在室內(nèi),絕對高度無法提供行人的高度位置。因此需要計算2個位置的相對高度,得到行人在室內(nèi)的高度為

    ΔH=H2-H1

    (3)

    式中:H1為氣壓計測量的行人初始位置高度;H2為氣壓計測量的行人當(dāng)前時刻位置的高度。本文將行人初始位置高度置為0。

    2 融合高度定位算法

    為了降低外界環(huán)境對氣壓計的影響,本文利用加速度計對人員的上、下樓狀態(tài)進(jìn)行識別,利用濾出了氣壓突跳值的氣壓計數(shù)據(jù)進(jìn)行高度解算,本文算法框圖如圖1所示。圖中,h0,h1,h2為本文算法涉及高度的相關(guān)參量。

    圖1 高度算法框圖

    2.1 加速度計判定上下樓

    四分位距也稱為四分差,可用來反映一段數(shù)據(jù)的離散程度。行人在行走過程中,下樓的頻率較平走和上樓的頻率更大,因此,可用四分位距值作為識別上、下樓的參考量。四分位距值為

    QIQR=Q3-Q1

    (4)

    式中:Q1為前50個數(shù)據(jù)的中位值;Q3為后50個數(shù)據(jù)的中位值。數(shù)列長度選取100,將數(shù)列的數(shù)據(jù)按從大到小排列。

    本文采集了行人上、下樓及平走的加速度數(shù)據(jù),通過分析加速計的峰值特征及四分位距值特征發(fā)現(xiàn),可利用x軸加速度計的峰值進(jìn)行上樓識別,利用z軸加速度計的四分位距值特征進(jìn)行下樓識別,如圖2所示。

    圖2 加速度計的數(shù)據(jù)特征

    利用加速度計的峰值特征和四分位距特征對行人的上、下樓及平走姿態(tài)進(jìn)行識別,上、下樓姿態(tài)識別條件為

    (5)

    式中:Axmax為x軸加速度計的波峰值;avxmax為平走時x軸加速度計的波峰值均值;AzIQR為z軸加速度計數(shù)據(jù)的四分位距值;avzIQR為平走時z軸加速度計數(shù)據(jù)的四分位距值均值;α為上樓判定設(shè)置的閾值,β為下樓判定設(shè)置的閾值。

    2.2 改進(jìn)的氣壓計測高度

    當(dāng)行人在上、下樓受到環(huán)境溫度的影響時,氣壓計會產(chǎn)生高度漂移誤差。為了提高氣壓計測高的精度,本文以前、后0.5 s的氣壓高度差值h0作為參考量。當(dāng)氣壓計受到環(huán)境溫度影響時,h0會發(fā)生變化,本文將濾除這些氣壓差值h0,不參與高度解算。

    本文采集了大量行人在正常環(huán)境中上、下樓的氣壓高度差值h0,如圖3所示。同時也采集了行人平走進(jìn)入環(huán)境溫度升高(進(jìn)入制熱的空調(diào)房)和環(huán)境溫度降低(進(jìn)入有冷風(fēng)的地方)區(qū)域的氣壓高度差值h0,如圖4所示。

    圖3 行人上、下樓時的氣壓差值

    圖4 平走時環(huán)境溫度改變的氣壓差值

    由圖3、4可看出,行人在正常環(huán)境上、下樓時,h0一般為0.1~0.3 m。行人行走過程中氣壓計受溫度影響時,前、后0.5 s內(nèi),h0絕對值一般為0.35~0.50 m,甚至高達(dá)1 m。

    為了降低環(huán)境溫度對氣壓計的影響,提高氣壓計測高的精度,本文將濾除“氣壓突跳點”,濾除條件為

    |h0|>λ

    (6)

    式中λ為濾除氣壓突跳點的條件閾值。式(6)成立,則認(rèn)為該氣壓差值為突跳點。當(dāng)檢測到氣壓突跳點時,則h0不參與高度計算。

    本文的高度計算式為

    (7)

    式中:Lz2為當(dāng)前時刻氣壓計輸出高度;Lz1為前0.5 s氣壓計輸出高度;h2為當(dāng)前時刻本文算法解算的行人高度;h1為前一步解算的行人高度。設(shè)行人的初始位置高度為0。

    為了減少上、下樓誤判造成的高度誤差和氣壓計的高度誤差累積,本文提出了一種改進(jìn)的高度修正算法:行人平走時都在建筑的半層樓高處或整層樓高處,因此,當(dāng)檢測到行人平走時,可以將行人高度修正到半層高的整數(shù)倍,即

    h2=hc×n(平走)

    (8)

    式中:hc為建筑的半層樓高;n=-2,-1,0,1,2,…等整數(shù)。

    3 實驗驗證

    本文將從兩個方面對本文算法進(jìn)行驗證:

    1) 驗證本文算法不易受環(huán)境溫度影響。

    2) 驗證本文算法的精度。

    第一次實驗設(shè)計為:實驗地點為重慶郵電大學(xué)第一教學(xué)樓,層高4 m。行走路徑為:行人從1樓走到4樓,其中3樓上4樓時,改變環(huán)境溫度(用熱水袋放在慣性單元旁邊,使環(huán)境溫度升高,如圖A點),然后再從4樓走到1樓室外(有冷風(fēng),如圖B點所示)。高度解算結(jié)果如圖5所示。

    圖5 改變環(huán)境溫度的高度對比

    由圖5可看出,當(dāng)改變環(huán)境溫度時,基于加速度計的上、下樓識別算法未受影響。行人從3樓上4樓時,由于環(huán)境溫度的升高,氣壓計高度增加了約3 m(見圖5中A點);當(dāng)行人從1樓走到室外時,由于環(huán)境溫度的降低,氣壓原始高度降低了約1.8 m(見圖5中B點)。由于本文高度解算算法濾除了氣壓突跳點,所以,本文算法解算高度并未產(chǎn)生很大的高度誤差。

    第二次實驗為驗證本文算法上、下樓識別的準(zhǔn)確率,本文選擇了4名不同身高、性別的實驗人員,實驗地點為重慶郵電大學(xué)信科大樓。本次實驗設(shè)計為:每個實驗人員都從1樓上到4樓,然后平走,最后從4樓下到1樓,行走路徑如圖6所示。經(jīng)統(tǒng)計,每層樓上樓階梯數(shù)和下樓階梯數(shù)均為25階,平走過程中,記錄員記錄實驗員的平走步數(shù),實驗結(jié)果如表1所示。

    圖6 行走路徑

    表1 上、下樓測試結(jié)果

    由表1可看出,本文算法的上、下樓姿態(tài)識別準(zhǔn)確率很高,上樓準(zhǔn)確率均大于94.6%,下樓準(zhǔn)確率均大于97.3%,平走識別率大于98.2%。

    第三次實驗為高度精度驗證實驗。本文選擇了4名不同身高、性別的實驗人員。本次實驗設(shè)計為:選擇了2個層高分別為4 m、5 m的建筑,實驗人員在從1樓出發(fā),首先經(jīng)過隨機的上、下樓行動后,到達(dá)7樓;然后再經(jīng)過隨機的上、下樓行動,到達(dá)3樓,實驗結(jié)果如表2所示。

    表2 高度測試結(jié)果

    由表2可看出,不同人員在不同建筑的上、下樓測試中,本文算法解算的高度與樓層實際高度的誤差均小于2 m,而建筑層高一般為4~5 m,所以,本文算法可將人員準(zhǔn)確定位到樓層。

    4 結(jié)束語

    針對氣壓計易受環(huán)境因素影響的問題,本文提出了一種基于腰部穿戴、加速度計和氣壓計融合的人員室內(nèi)高度定位算法。經(jīng)實驗驗證,該算法不易受環(huán)境溫度的影響,算法解算高度與實際樓層高度的誤差小于2 m。因此,本文提出的人員室內(nèi)高度定位算法可有效應(yīng)用到各種環(huán)境變化較復(fù)雜的領(lǐng)域,具有很高的工程應(yīng)用價值。

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