【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于行人定位，具體涉及基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法及裝置。
技術介紹
1、在行人自主定位領域中，以微慣性測量單元（miniature?inertial?measurementunit，mimu）為主要設備的慣性pdr（pedestrian?dead?reckoning，行人航位推算）定位系統具有完全自主、短時定位精度高、不受外部環境影響等特點，但受低成本mimu傳感器噪聲的影響，無法滿足行人長時定位需求，需要引入外部約束量以修正慣性誤差的累積。pdr方法主要分為步進式模型和慣性積分模型兩大類。步進式模型包括腳步檢測、步長估計和航向估計三個部分；慣性積分模型以慣性機械編排算法為基本框架，包括姿態更新、速度更新和位置更新三個部分。
2、目前利用安裝在人體軀干處的慣導（例如胸前、后背、腰部）進行行人自主定位的主流方法是使用步進式模型，即利用不同的方法以提升腳步檢測的準確性和提高步長估計結果和航向估計結果的精度，以此來提高最終位置的準確性。但是這種方法無法克服步進式模型中步長估計結果和航向估計結果隨機性大，魯棒性弱的缺點。并且步長估計常用經驗模型結合一些參數計算得到步長結果，這一經驗模型對不同的使用者需要匹配不同的模型參數，泛化性弱，難以推廣應用。
3、現有的另一種主流方法是將步進式模型和慣性積分模型相結合，以增強算法的魯棒性，同時參考了車載慣導慣性導航解算方法中的非完整性約束算法，即只有行人的前向存在速度，側向和垂向的速度為0。也就是利用步進式模型中的腳步檢測算法和步長估計算法構建行人前
4、綜上，現有的方法在本質上是一致的，就是利用步進式模型中的腳步檢測和步長估計的方法來進行前向速度的計算同時忽略側向速度和垂向速度，這在數據融合時會將側向和垂向速度計算的結果都歸算為系統的噪聲，這是不符合實際情況的。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術提供了基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法及裝置，在充分分析行人行走過程中的傳感器原始輸出的前提下，將行人行走過程中的運動狀態建模為倒立擺模型，并利用倒立擺模型來計算行人的三維速度信息，將此信息通過卡爾曼濾波算法和慣性解算的結果相融合，從而實現高精度的、魯棒的行人自主定位。
2、為實現上述目的，本專利技術采取的技術方案如下：
3、一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，所述方法包括：
4、步驟1、在人體軀干處安裝imu，并量取桿臂信息；
5、步驟2、人體沿直線行走預設距離后，對imu的安裝角進行補償，包括靜止條件下水平安裝角的補償和利用直線修正的航向安裝角補償，采集imu的輸出；
6、步驟3、利用加速度計輸出，判斷行人是否為靜止狀態，若是靜止狀態，則用靜止狀態模型進行約束；若非靜止狀態，則判斷是否處于特征時刻，如果處于特征時刻，則利用倒立擺模型進行前向速度約束，如果處于非特征時刻，則利用倒立擺模型進行垂向速度約束和側向速度約束；
7、步驟4、利用卡爾曼濾波器進行信息融合，利用倒立擺模型構建的速度信息約束慣性解算過程中的速度誤差累積，隨后對速度再次積分，得到最終的行人位置信息。
8、另一方面，本專利技術還提供一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位裝置，包括：
9、桿臂信息獲取單元，用于在人體軀干處安裝imu，并量取桿臂信息；
10、安裝角補償單元，用于人體沿直線行走預設距離后，對imu的安裝角進行補償，包括靜止條件下水平安裝角的補償和利用直線修正的航向安裝角補償，采集imu的輸出；
11、速度約束單元，用于利用加速度計輸出，判斷行人是否為靜止狀態，若是靜止狀態，則用靜止狀態模型進行約束；若非靜止狀態，則判斷是否處于特征時刻，如果處于特征時刻，則利用倒立擺模型進行前向速度約束，如果處于非特征時刻，則利用倒立擺模型進行垂向速度約束和側向速度約束；
12、定位信息獲取單元，用于利用卡爾曼濾波器進行信息融合，利用倒立擺模型構建的速度信息約束慣性解算過程中的速度誤差累積，隨后對速度再次積分，得到最終的行人位置信息。
13、第三方面，本專利技術提供一種電子設備，包括：一個或多個處理器；存儲器，用于存儲一個或多個程序；其中，當一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行時，使得所述一個或多個處理器實現前述的基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法。
14、第四方面，本專利技術提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有可執行指令，該指令被處理器執行時能夠使處理器實現前述的基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法。
15、本專利技術的有益效果在于：
16、相較于現有基于步進式模型或者非完整性約束模型的慣性pdr約束算法所面臨的定位精度低，適應性較差，魯棒性差，不符合真實世界中的運動模式，無法實現行人在室內長時間運動情況下定位誤差的有效約束等問題，本專利技術從行人自身的運動特征出發，將行人的運動建模為倒立擺模型，設計了基于倒立擺模型的行人慣性pdr自主解算方法，同時完成了安裝角誤差的補償。該方法對不同行人載體的適應性強，可以對行人行進過程中的速度信息形成有效的約束，具有較強的通用性和準確性。
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1.基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述步驟2中靜止條件下水平安裝角的補償包括通過重力約束方式計算出水平安裝角中的滾轉安裝角和俯仰安裝角：
3.根據權利要求1所述的一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述步驟2中利用直線修正的航向安裝角補償包括：設在直線行走情況下，從起點出發，原應該到達終點，最終到達了偽終點，將航向安裝角定義為：
4.根據權利要求1所述的一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述步驟2中對安裝角進行補償包括：在得到滾轉安裝角、俯仰安裝角和航向安裝角后計算從b系到h系的安裝角誤差補償矩陣：
5.根據權利要求1所述的一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述步驟3中靜止狀態模型包括行人靜止時，三維速度都是0，判斷依據為加速度的模值是否大于設定的閾值；特征時刻表示行人支撐腿和身體軀干呈直線的特殊時刻。
6.根據權利要求1
7.根據權利要求1所述的一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述步驟4包括：
8.一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有可執行指令，該指令被處理器執行時能夠使處理器實現權利要求1-7任一項所述的基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法。
...【技術特征摘要】
1.基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述步驟2中靜止條件下水平安裝角的補償包括通過重力約束方式計算出水平安裝角中的滾轉安裝角和俯仰安裝角：
3.根據權利要求1所述的一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述步驟2中利用直線修正的航向安裝角補償包括：設在直線行走情況下，從起點出發，原應該到達終點，最終到達了偽終點，將航向安裝角定義為：
4.根據權利要求1所述的一種基于倒立擺模型的人體軀干處慣導自主定位方法，其特征在于，所述步驟2中對安裝角進行補償包括：在得到滾轉安裝角、俯仰安裝角和航向安裝角后計算從b系到h系的安裝角誤差補償矩陣：
5.根據權利要求1所述的一種基于倒立擺模...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張文超，曹磊，魏東巖，劉雨欣，袁洪，
申請(專利權)人：中國科學院空天信息創新研究院，
類型：發明
國別省市：
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