根据MEMS传感器的行人航位核算(PDR)处理方案

前语定位是感知运用的一个重要特点。在室内环境中,假如方位信息可用并十分牢靠,有更多的运用场景能够完成的。行人航位核算(PDR) 就是这样一种技能,在室内环境中可供给行人航位信息并进步定位牢靠性。惯性传感器、磁力计和压力传感器是航位核算运用中必不可少的传感器组件,用之可大幅提高导航功能,这些器件的功耗有必要极低,这样才干始终保持敞开形式并供给数据用于航位核算运用。完成随时随地定位的方针离不开高质量的MEMS传感器和高功能的行人航位核算算法。本文首要评论各种行人航位核算算法上需求用到的传感器组件的数学表述,以及可用性和牢靠性更高的PDR行人航位核算算法的测验成果。定位技能概述全球导航卫星体系(GNSS)接收器已成为室外导航处理方案的常用电子元器件,今日简直每一台智能手机内部都有一个这样的卫星接收器芯片,可完成各种与方位相关的移动效劳,其间包含导航、爱好点查找和地图。

用户开端等待他们的设备在所有环境中都能供给方位信息,可是他们一般疏忽卫星信号是不能穿透商厦和候机楼的墙面和房顶这个事实。建筑材料会使全球导航卫星体系信号衰减变弱,即便高灵敏度接收器也无法在室内收到定位信息。现在业界正在开发不同的行人航位核算处理方案,大都选用无线发射器充任信标,运用三角丈量法核算接收器的方位。这些处理方案运用室内环境中的Wi-Fi接入点(AP)定位。类似的处理方案还包含运用蓝牙发射器、GSM和其它手机发射器或专用信标,例如Nextnavfor室内定位设备。这些技能整合运用效劳器等基础设施传送的辅助GPS/GLONASS数据、星历扩展数据和Wi-Fi接入点(AP)方位数据。此外,还有一种运用MEMS传感器(加速度计、磁力计、陀螺仪和高度计)核算方位数据的室内导航技能。今日简直所有的智能手机、平板电脑、数码相机、健身产品等便携消费电子产品都配有MEMS传感器。

这些传感器合作行人航位核算(PDR) 技能能够断定用户方位。每项室内定位技能都有其利益和短板。数据整合依照定位精度和功耗要求,微控制器整合处理各类信息源送来的信息,然后将具有不断定性的单一方位值供给给运用。运用信赖参数、相关参数和曩昔丈量数据核算每个方位,权衡Wi-Fi、蓝牙、行人航位核算和全球导航卫星体系等多个技能送来的信息,数据整合算法在其间发挥着关键作用。在室外,全球导航卫星体系接收器送来的方位信息精度杰出,不断定性低。当控制器运用的丈量数据是来自用户邻近的Wi-Fi接入点时,方位核算信号强度高,Wi-Fi体系送来的方位估测数据精度也就比较高(相关不断定性低)。

不过,Wi-Fi接入点数据库(包含Wi-Fi接入点方位数据及其不断定性数据)的质量也会影响定位精度。PDR行人航位核算不依赖任何外力帮忙,无需任何外部基础设施合作,就能发生准确的相对方位定位信息。因而,其特点与肯定定位技能优势互补,例如,全球导航卫星体系或根据Wi-Fi的导航体系。因而,PDR行人航位核算适用于混合体系,能够在室内环境断定用户方位,定位的准确度、可用性和牢靠性更高。

行人航位核算移动设备中的MEMS传感器因遭到数据漂移和噪声的影响,会引起根据积分运算办法的传统惯性导航体系呈现难以处理的位移和姿势差错。在行人航位核算运用中,传统积分运算导航办法作用不抱负,由于与人体运动相关的杂乱动力学很难建模,将其用于运算有不小的难度。

在曩昔十年中,业界首要开宣布两种很有远景的室内环境行人导航办法,一种在参阅文献[1]论说的根据零速率更新的INS-EKF-ZUPT (IEZ)惯导办法,另一种是包含脚步检测、步长预算和航向算法的根据人类步行动力学的惯导办法。根据零速率更新的(ZUPT)的办法根据一个假定和一个物理现象,即假定惯性传感器是安装在脚上,且每迈出一步后都是暂时停止状况。本文首要评论通用性更强的办法。从通用导航方程式[2]能够推出行人航位核算进程的数学表述。在进行两次积分运算后,渠道加速度变成了北东坐标系的方位,能够写为:

方程式1

其间,(t)是位移,(t)是航向。在行人脚步间隔期间,假定速度和航向是常量。考虑到折线法,方程式1可改写成:

方程式2
方程式2表述航位核算(DR)算法,该办法是根据步数核算,而不是加速度和角速率的积分运算。方程式2的航位核算进程有三个要素:1)在t-1 (Et-1, Nt-1)时终究一次已知的用户肯定方位(用东北坐标系表明);2)从t-1到t(3.png)的步长;3)从时刻t-1开端的航向 (ψ) 能够算出新方位相对已知方位(Et-1, Nt-1)的坐标(Et, Nt),如方程式2所示。咱们仔细观察方程式2不难发现,行人航位核算精度取决于两个要素:1)行走间隔的核算,2)用户航向(或方向)在行人航位核算原理中,行走间隔的核算办法是检测预算行人每行走一步的步长,然后累计步长预算值。准确地预算全球用户的步长是一项具有挑战性的使命。现在业界开宣布了多个步长准确预算模型,见参阅文献[3][4]。图1所示是含有各种组件的行人航位核算体系框图。惯性传感器数据通过校准监督逻辑处理,以保持对加速度计和陀螺仪丈量差错和标度系数的准确预算。磁强计数据通过校准监督模块处理,以决定是硬铁参数仍是软铁参数。磁力计数据监督的另一个意图是断定丈量数据有无磁性搅扰数据,避免磁搅扰影响校准参数。
根据MEMS传感器的行人航位核算(PDR)处理方案图 1 行人航位核算框图
脚步检测算法运用形式匹配法与人类步态模型特征匹配。加速度形式跟着设备带着方位(裤子口袋、腰带包、衬衫口袋)不同而改变。载物方位断定模块用于断定设备常用寄存方位,例如,手里拿着摆臂走路;举在头部邻近,放在裤子口袋、衬衫口袋、腰带包、双肩背包里。用户航向是行人航位核算方程式的第二个术语,包含设备航向和用户行走方向。核算设备航向需求运用通过歪斜批改的罗盘丈量值。不过,由于外部磁扰会影响罗盘的功能,完全依赖罗盘的丈量值不现实,这是咱们选用一个数据整合滤波器又称姿势滤波器,整合磁力计、陀螺仪和加速度计数据的首要原因。姿势滤波器能够核算设备在人体坐标系相对大地参阅坐标系的方向。由于这个数学表达式比较紧凑,所以设备方向用四元数表明,与Euler视点或 9 X 9 方向矩阵比较,四元数更具有数字稳定性。姿势滤波器根据扩展卡尔曼滤波器(EKF)概念,以处理外部磁场强度不断改变和用户在常用情况下导致的设备动态运动对航向的影响。由于航向对整体定位精度的影响巨大,所以有必要仔细考虑传感器随机噪声、差错、差错不稳定性、非线性以及其它的可能下降体系功能的要素。低噪声磁力计的重要性在3-D空间正常旋转设备时,传感器各轴受地磁场强矢量影响,咱们运用此刻收集到的丈量数据核算磁强计校准参数(硬铁和软铁)。偏移预算精度与磁强计数据中的噪声信号直接关联。假如磁力计的噪声十分高,偏移预算精度将会变差,终究将会影响航向预算成果。偏移预算差错对高纬度区域定准更加重要,由于高纬度区域磁场水平场强较弱。即便在水平场强中等区域,1 ?T偏移差错能够引起5度的航向差错,这关于行人航位核算运用是一个不小的差错。行走视点断定姿势滤波器用于核算设备在身体坐标系内的航向。不过,设备可能随意置于用户身体某一方位,姿势滤波器航向与用户航向或行走方向并不共同,如图2所示。
根据MEMS传感器的行人航位核算(PDR)处理方案图2行走方向
行走视点α的核算运用了行人运动的身体特征以及加速度波形的周期特征和统计学。测验成果咱们选用加速度计和陀螺仪模块(LSM6DSM)、磁强计(LSM303AGR)和压力传感器(LPS22HB)和STM32微控制器开宣布一个行人航位核算处理方案,这个由传感器、微控制器和蓝牙组成的硬件参阅设计叫做SensorTile™ (概况拜访www.ST.com),能够运用一个安卓运用在手机上实时显现行人航位核算轨道输出。六轴传感器LSM6DSM(加速度计 + 陀螺仪)正常作业形式下功耗小于400 ?A。在这个传感器模块内,陀螺仪的角速率噪声密度为3.8 mdps /√Hz。加速度计噪声密度为90 ?g /√Hz。磁力计的RMS噪声为3 mGauss,选用AMR技能,无温度漂移问题,在高分辨率形式下,作业电流小于200 ?A。压力传感器RMS噪声为0.0075 hPA,温度漂移0.1 hPa。上文描绘的传感器的噪声特性和偏移稳定性,合作稳健牢靠的高功能行人航位核算算法,能够完成随时随地定位的方针。下图3所示是某些常用场景行走测验轨道。

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