基于人體運動識別約束的室內定位方法

李嘉智,劉 寧,節笑晗,王靖驍,趙 輝

(北京信息科技大學 高動態導航技術北京市重點實驗室,北京 100192)

0 引 言

隨著科技的發展與進步,以高精度定位和導航為核心的位置服務(Location Based Service,LBS)[1]在人們的日常活動中應用廣泛。但在室內環境下,建筑物的遮擋和內部環境的干擾使導航定位存在盲區,位置精度嚴重發散。因此,如何在室內遮蔽環境下獲得高精度的位置信息,成為當前研究的熱點與重點[2]。常見的主流定位方法有WiFi定位[3]、藍牙定位[4]、超寬帶定位[5]等。李景文等[6]提出了一種超寬帶無線定位(Ultra-wide Band,UWB)和行人航跡推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)相結合的一種高精度定位技術,與單一定位方法相比精度有明顯提高。Zhan等[7]提出了一種基于擴展卡爾曼濾波的WiFi-PDR融合室內定位方法,在PDR定位的基礎上通過采集WiFi指紋位置信息并建立指紋庫來降低定位誤差。上述研究均為融合WiFi、UWB等外部設備,但是在一些地震災區、火災現場、深山森林等場地,沒有足夠的條件來安置這些外部設備。鐘立揚等[8]提出了一種以衛星測距為基礎,建立個體步長數據庫來替代步長模型的方法,約束步長的誤差來提高定位精度,但是個體步長數據庫需要龐大的數據作為支撐,且人的身形差異較大,實施起來有一定的難度。鄭秋菊等[9]提出了一種依據行為分類的人員軌跡盲推方法,根據識別出手機的3種方式(手持條件下、口袋中、自由晃動)對人員的位置進行估計,定位精度得到了有效提高,但是沒有完全考慮人員的多種運動狀態。……