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一種腳綁IMU輔助的行人室內(nèi)定位定姿方法

2020-07-25 02:57:32牛小驥
無線電工程 2020年8期
關(guān)鍵詞:方法

曠 儉,劉 韜,牛小驥

(武漢大學(xué) 衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心,湖北 武漢 430079)

0 引言

現(xiàn)階段的室內(nèi)定位技術(shù)非常多,比如WiFi[1]、藍(lán)牙[2]、磁場[3]、視覺[4]和超寬帶(UWB)[5]等。然而對于不同的定位手段,定位精度和系統(tǒng)成本差異巨大。因此,室內(nèi)定位技術(shù)不能一概而談,必須針對應(yīng)用選擇合適的定位技術(shù),以期滿足用戶需求的情況下達(dá)到定位精度和定位成本的平衡[6]。

針對車站、機(jī)場和醫(yī)院等公共區(qū)域的消費(fèi)類定位與導(dǎo)航應(yīng)用需求,WiFi、藍(lán)牙、磁場和視覺等方法已然是主流技術(shù),主要是因?yàn)檫@類方法采用指紋庫匹配方法,系統(tǒng)的布設(shè)成本低或無布設(shè)成本,從而大大降低了系統(tǒng)的構(gòu)建成本[7]。然而,該類方法迫切需求一種高效率高精度的定位指紋數(shù)據(jù)庫采集方法。

另外,為了準(zhǔn)確地評價室內(nèi)定位技術(shù)的性能,需要兼顧靜態(tài)和動態(tài)環(huán)境。靜態(tài)參考值因具有不變性,獲取成本低;而動態(tài)參考值獲取就存在較大難度?,F(xiàn)階段,動態(tài)參考值的獲取主要有2種方法:規(guī)劃軌跡和高精度即時定位與測圖(SLAM)。其中,規(guī)劃軌跡方法要求測試人員按照規(guī)定的路線進(jìn)行測試,該方法操作簡單,但參考值精度較低[8];高精度SLAM能夠提供高精度的動態(tài)參考值,然而設(shè)備體積較大且價格昂貴[9]。因此,室內(nèi)定位性能評價缺少一種操作簡單、價格低廉和精度高的參考值獲取方法。

本文的主要工作就是使用2個低性能的微機(jī)械慣性傳感器(MEMS-IMU)設(shè)計了一種行人室內(nèi)定位和定姿方法。該方法主要利用行人足部周期性與地面接觸的規(guī)律,人體骨骼的相對不變性,以及少量的坐標(biāo)已知點(diǎn)(即控制點(diǎn))輔助。該方法具有成本低、操作便捷、精度高和不受環(huán)境影響等特點(diǎn),且能夠同時提供位置和姿態(tài)信息?;谠摲椒ǎ軌蚋咝У夭杉ㄎ恢讣y數(shù)據(jù)以及獲得動態(tài)參考值。

1 系統(tǒng)設(shè)計

行人室內(nèi)定位定姿方法的硬件構(gòu)成主要分為2個部分:腳綁IMU和背部IMU。整體思路:首先,腳綁IMU結(jié)合少量的控制點(diǎn)提供連續(xù)可靠的位置坐標(biāo);然后,利用腳綁IMU獲得的位置修正背部IMU的導(dǎo)航狀態(tài),以背部IMU估計的導(dǎo)航狀態(tài)作為位置和姿態(tài)輸出值。

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。行人正常行走時,腳部位形成了觸地、靜止和離地3個階段的周期運(yùn)動,腳綁IMU通過檢測靜止時間段,然后使用零速度修正當(dāng)前導(dǎo)航狀態(tài),從而提供高精度的相對位置。為了控制腳綁IMU的位置誤差,使用少量的控制點(diǎn),從而使腳綁IMU提供長、短時間尺度的高精度位置。獲得腳綁IMU的位置信息后,并不能直接用于修正背部IMU的導(dǎo)航狀態(tài),這是因?yàn)槟_綁IMU與背部IMU的相對位置關(guān)系在一個腳步周期內(nèi)不斷變化。幸運(yùn)的是,在靜止時段的中間時刻,腳綁IMU與背部IMU的相對位置關(guān)系具有不變的表現(xiàn)。基于這樣的客觀事實(shí),通過選擇準(zhǔn)確的靜止時段中間時刻,從而使用腳綁IMU輸出的位置信息修正背部IMU,控制背部IMU的導(dǎo)航誤差,最后提供準(zhǔn)確的位置和姿態(tài)。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 System structure

2 算法原理

室內(nèi)行人定位定姿方法的算法流程如圖2所示。由圖2思路可以看出,腳綁IMU的數(shù)據(jù)處理思路和背部IMU的思路基本類似,核心部分都需要進(jìn)行慣性機(jī)械編排,只有在濾波量測更新部分有差異。腳綁IMU使用的量測信息有零速修正和控制點(diǎn)位置修正,背部IMU只有腳綁IMU的位置修正。最后,反向平滑算法被用于進(jìn)一步提升導(dǎo)航狀態(tài)的估計精度。

圖2 室內(nèi)行人定位定姿數(shù)據(jù)處理流程Fig.2 Data processing flow of the pedestrian indoor positioning and orientation system

2.1 慣導(dǎo)解算

低端IMU的零偏和噪聲水平普遍都非常大,該類微小的誤差改正無法提升最終的導(dǎo)航性能。因此,本文采用的捷聯(lián)慣導(dǎo)算法不考慮地球自轉(zhuǎn)等微小誤差改正項(xiàng),只考慮傳感器零偏和噪聲等影響;目的在于降低算法的復(fù)雜度,同時不損失算法的自主推算精度。簡化后的捷聯(lián)慣導(dǎo)算法如下[10-11]:

(1)

2.2 濾波設(shè)計

捷聯(lián)慣導(dǎo)算法性能嚴(yán)重依賴傳感器本身的性能,使用卡爾曼濾波被融合其他觀測信息能夠在保證定位性能的基礎(chǔ)上,最大程度地降低對傳感器的硬件依賴。為了應(yīng)對系統(tǒng)模型的非線性,本文采用擴(kuò)展卡爾曼濾波,其中15維的誤差狀態(tài)變量定義如下:

(2)

式中,δpn,δvn,ψ分別為n系下位置誤差、速度誤差和姿態(tài)誤差;bg,bf分別為陀螺零偏誤差和加速度計零偏誤差。離散后的系統(tǒng)誤差模型表示如下:

δXk|k-1=Φk|k-1δXk-1|k-1+wk,

(3)

式中,下標(biāo)k-1,k為歷元編號;δXk-1|k-1為誤差狀態(tài)向量的估計值;δXk|k-1為誤差狀態(tài)向量的預(yù)測值;wk為系統(tǒng)噪聲和測量噪聲;Φk|k-1為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。通過對式(1)進(jìn)行擾動分析,可得[10-11]:

Φk|k-1=

(4)

2.3 量測更新

零速修正是腳綁IMU的基礎(chǔ)量測更新,依賴于行人必須在路面行走的特性。其中,特性是指行人的腳部位與地面存在周期性地接觸。通過準(zhǔn)確地檢測該時間段,可以構(gòu)建零速度向量,更新導(dǎo)航狀態(tài)向量。本文采用角速度和比力對零速狀態(tài)進(jìn)行檢測[12-13]:

(5)

(6)

為了提供可靠的位置估計,當(dāng)行人行走一段距離(比如50 m)后,需要主動查找一個已知點(diǎn),從而控制位置誤差累積。位置觀測方程如下:

(7)

背部IMU的數(shù)據(jù)處理思路與腳綁PDR的處理思路基本一致,慣導(dǎo)算法和濾波設(shè)計相同,只是修正信息有所差異。其中,行走狀態(tài)時,背部IMU不存在零速修正信息,唯一的修正信息是來自后處理的腳綁IMU位置信息。當(dāng)行人站立不動時,因行人身體存在不同程度的晃動,無法準(zhǔn)確地使用零速修正,但腳綁IMU仍然能夠準(zhǔn)確檢測行人真實(shí)狀態(tài),此時腳綁IMU按照均勻時間間隔(比如0.5 s)輸出位置信息用于修正背部IMU。

2.4 平滑算法

對于非實(shí)時定位應(yīng)用,不使用未來時間點(diǎn)的觀測量優(yōu)化當(dāng)前狀態(tài)就顯得數(shù)據(jù)利用率不夠充分。最優(yōu)平滑算法的本質(zhì)是利用了過去、當(dāng)前以及未來時刻的所有測量數(shù)據(jù)來估計當(dāng)前系統(tǒng)的狀態(tài),最終獲得比卡爾曼濾波更高精度的狀態(tài)估計。RTS算法是一種典型的固定區(qū)間平滑算法,該方法可利用測量時段內(nèi)所有量測信息對時段內(nèi)任一時刻的系統(tǒng)狀態(tài)量進(jìn)行估計,具體方程為[11]:

(8)

式中,k=N-1,N-2,…,0;N為觀測信息的總數(shù);Ak為平滑增益矩陣。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)描述

本文設(shè)計的行人室內(nèi)定位定姿方法適用于行人行走場景,在室內(nèi)外具有相同的性能表現(xiàn)。由于室內(nèi)缺少一種能夠覆蓋大面積的高精度定位參考,所以在室外場景進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,目的在于使用衛(wèi)星定位技術(shù)提供高精度(比如cm級)參考真值對本文方法進(jìn)行性能評估。

測試平臺如圖3所示。腳綁IMU(YDL-602)為一個消費(fèi)級MEMS IMU,背部IMU(POS-1200)是一個集成了GNSS板卡和較高性能IMU的組合導(dǎo)航系統(tǒng),具體的IMU性能參數(shù)如表1所示。POS-1200通過胸腰椎固定支架緊緊地附著在測試人員的背部,YDL-602則通過螺釘安裝在右靴上。

圖3 測試平臺Fig.3 Experimental test platform

表1 IMU性能參數(shù)Tab.1 IMU performance parameters

采集行人正常步行數(shù)據(jù)前,需要對IMU的位置關(guān)系進(jìn)行標(biāo)定測量,從而保證腳綁IMU的位置能夠準(zhǔn)確投影到背部IMU位置。位置和姿態(tài)參考是通過差分GNSS / INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)后處理結(jié)果給出,解算軟件為武漢邁普時空提供的GINS軟件?;鶞?zhǔn)位置精度優(yōu)于5 cm,基準(zhǔn)橫搖和俯仰精度均優(yōu)于0.03°,基準(zhǔn)偏航精度均優(yōu)于0.1°。

為了分析本文方法的性能,在武漢市一個空曠地區(qū)進(jìn)行了現(xiàn)場測試。測試距離約為1 900 m,時間約為24 min,平均步行速度約為1.5 m/s,參考軌跡如圖4所示。

圖4 參考軌跡Fig.4 Reference trajectory

3.2 結(jié)果分析

圖5給出了不同數(shù)據(jù)處理策略對腳綁IMU的北向位置誤差的改善幅度,其中策略主要包括:腳綁IMU(FM-INS)、腳綁IMU+控制點(diǎn)修正(FM-INS+CP)和腳綁IMU+控制點(diǎn)修正+反向平滑算法(FM-INS+CP+RTS)。可以看出,控制點(diǎn)修正能夠有效地消除腳綁IMU的誤差累積,RTS算法能夠進(jìn)一步提升定位性能和腳綁IMU的定位穩(wěn)定性。因此,后續(xù)數(shù)據(jù)處理都采用FM-INS+CP+RTS方案。

圖5 不同數(shù)據(jù)處理策略的北向位置誤差Fig.5 North position error of different data processing strategies

使用控制點(diǎn)修正腳綁IMU時,控制點(diǎn)的修正頻率不同,系統(tǒng)的定位精度表現(xiàn)存在明顯差異。因此,本文通過對5種不同距離間距控制點(diǎn)修正方案(30,40,50,60,70 m)的定位性能進(jìn)行評價分析,從而為實(shí)際使用提供參考。圖6給出了不同距離間隔控制點(diǎn)條件下的位置誤差均方根,5種不同間距的北向位置誤差均小于1 dm,而東向位置誤差均小于1.2 dm,垂向位置誤差均小于1.5 dm。因此,若只需要提供分米級定位精度,腳綁IMU的修正點(diǎn)距離間隔可以最大放到70 m。

圖6 5種距離間隔控制點(diǎn)條件下的位置誤差Fig.6 Position errors of the five different distance spacing control point conditions

由前面的數(shù)據(jù)分析可以看出,隨著控制點(diǎn)間距增大,定位誤差緩慢增大,但是變化幅度不明顯。因此,在使用腳綁IMU估計的位置修正背部IMU時,本文只分析3種不同距離間隔控制點(diǎn)(30,50,70 m)條件下,背部IMU的定位和定姿性能。圖8給出了3種不同距離間隔條件下,背部IMU的北方向、東方向和高程誤差。

圖7 3種距離間隔控制點(diǎn)條件下背部IMU的位置誤差Fig.7 Position errors of the back IMU in the three different distance spacing control point conditions

位置誤差RMS值如表2所示。可以看出,當(dāng)控制點(diǎn)間距為30 m時,平面和高度誤差的RMS值分別約為5,7 cm;當(dāng)控制點(diǎn)間距為70 m時,平面和高度誤差的RMS值分別約為10,15 cm。與腳綁IMU的定位誤差基本一致。

表2 3種距離間隔控制點(diǎn)條件下背部IMU位置誤差Tab.2 Position errors of the back IMU in the three different distance spacing control point conditions m

不同距離間隔控制點(diǎn)條件下的橫滾角、俯仰角和航向角差異如圖8所示。

圖8 3種距離間隔控制點(diǎn)條件下背部IMU的姿態(tài)差異Fig.8 Attitude differences of the back IMU in the three different distance spacing control point conditions

姿態(tài)差異的RMS值如表3所示??梢钥闯觯褂媚_綁IMU輔助與使用GNSS輔助,背部IMU輸出的姿態(tài)差異非常小,RMS值約為0.01°。而航向角差異則與控制點(diǎn)的分布密度呈正相關(guān)現(xiàn)象,控制點(diǎn)間距為30 m時,航向角度差異的RMS值約為0.5°;當(dāng)控制點(diǎn)間距為70 m時,航向角差異的RMS值上升到0.78°。這是因?yàn)殡S著控制點(diǎn)間距增大,腳綁IMU估計的位置誤差正在逐漸增大;另外,腳綁IMU輸出的位置為濾波估計結(jié)果,位置之間存在相關(guān)性,破壞了卡爾曼濾波認(rèn)為觀測值噪聲為白噪聲的假設(shè),通常會降低濾波估計的精度??偟膩碚f,背部IMU仍然能夠提供優(yōu)于1°的航向角估計精度。

表3 3種距離間隔控制點(diǎn)條件下背部IMU姿態(tài)差異Tab.3 Attitude differences of the back IMU in the three different distance spacing control point conditions

4 結(jié)束語

本文提出了一種腳綁IMU輔助的行人室內(nèi)定位和定姿方法。該方法首先使用零速修正和少量控制點(diǎn)用于獲得腳綁IMU的準(zhǔn)確位置;然后,將腳綁IMU估計的位置作為背部IMU的位置修正信息,達(dá)到準(zhǔn)確的位置和姿態(tài)估計。通過在室外空曠地區(qū)的現(xiàn)場測試,以GNSS / INS解決方案為參考,對連續(xù)誤差序列進(jìn)行評估,驗(yàn)證了該方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在2個相鄰控制點(diǎn)之間的距離為50 m時具有亞米級的定位能力。橫滾角和俯仰角差異小于0.1°,偏航角精度為1°~2°。與傳統(tǒng)的直接控制點(diǎn)校正方法相比,該方法具有顯著的準(zhǔn)確性和魯棒性。

所提出的方法具有成本低、不受非視線條件影響、不受測試面積大小影響和操作便捷等優(yōu)點(diǎn),在室內(nèi)環(huán)境可提供高精度和可靠的定位定姿解決方案。此外,所提出的方法可以用作其他室內(nèi)定位技術(shù)(例如WLAN和藍(lán)牙)的室內(nèi)參考解決方案。

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