一种位置获取方法
【专利摘要】本发明公开了一种位置获取方法，该方法包括：相对路径获取步骤，获取目标的惯性导航数据，根据惯性导航数据获取目标的相对路径；绝对路径获取步骤，获取目标所处无线网络的网络信号，根据网络信号获取目标的绝对路径；位置信息确定步骤，根据相对路径和绝对路径，得到目标的位置信息。本发明所提供的位置获取方法解决了目标在复杂情况下(尤其是室内定位环境下)的准确位置获取的问题。本方法不需要额外的辅助设备，有效地控制了整个过程的成本。
【专利说明】_种位置获取方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及定位【技术领域】，具体地说，涉及一种位置获取方法。
【背景技术】
[0002] 随着移动通信、空间定位和信息服务等技术的快速发展，定位导航、兴趣点查询等 位置服务（LocationBasedService，简称为LBS)得到了广泛应用，特别是基于GPS的目标 位置服务已经非常普遍。近年来，随着城市化进程的不断推进，写字楼、商厦、机场和地铁等 大型建筑物成为人们工作生活的重要场所。而在这些室内环境中，人们对于位置服务的需 求以及要求也随之日益提高。
[0003] 要提供高质量的室内位置服务，就必须首先获取目标在室内的准确位置。不同于 GPS作为室外定位技术主导的解决方案，室内位置服务由于具有非视距传播、多径传播、室 内环境复杂多变、定位精度要求高等特点，传统的GPS等定位技术并不适用于室内位置服 务。
[0004]当前的室内定位技术大多需要借助其他基础设施，例如借助红外线、声波或射频 识别技术等，才能达到可用的精度。然而利用这些设施将大大增加定位的成本，不利用室内 位置服务的推广应用。
[0005]基于上述情况，亟需一种方便、可靠地进行位置获取的方法。
【发明内容】
[0006] 为解决上述问题，本发明提供了一种位置获取方法，所述方法包括：
[0007]相对路径获取步骤，获取目标的惯性导航数据，根据所述惯性导航数据获取所述 目标的相对路径；
[0008] 绝对路径获取步骤，获取所述目标所处无线网络的网络信号，根据所述网络信号 获取所述目标的绝对路径；
[0009]位置信息确定步骤，根据所述相对路径和绝对路径，得到所述目标的位置信息。 [0010] 根据本发明的一个实施例，所述惯性导航数据包括目标运动时各步的步长和运动 角度。
[0011] 根据本发明的一个实施例，所述相对路径获取步骤包括：
[0012] 获取第一传感器数据，根据所述第一传感器数据分别计算步数和步长；
[0013] 获取第二传感器数据，根据所述第二传感器数据计算角加速度，根据所述角加速 度获取所述目标运动时各步的运动角度；
[0014]根据各步的步长和运动角度，得到所述目标的相对路径。
[0015]根据本发明的一个实施例，利用加速度传感器获取所述第一传感器数据，和/或， 利用陀螺仪获取所述第二传感器数据。
[0016]根据本发明的一个实施例，在所述相对路径获取步骤中，利用所述加速度计获取 垂直加速度，根据所述垂直加速度获取步态信息和所述步数，根据所述步态信息，获取各步 的步长。
[0017] 根据本发明的一个实施例，根据所述步态信息，结合目标的特征参数，获取所述目 标的步长。
[0018] 根据本发明的一个实施例，获取各步的运动角度的步骤包括：
[0019] 根据所述第一传感器数据获取各步的时长，根据在各步的时长内获取到的第二传 感器数据计算各步的角加速度；
[0020] 根据所述各步的时长和角加速度，获取所述各步的运动角度。
[0021] 根据本发明的一个实施例，根据如下表达式计算所述目标的相对路径：
【权利要求】
1. 一种位置获取方法，其特征在于，所述方法包括： 相对路径获取步骤，获取目标的惯性导航数据，根据所述惯性导航数据获取所述目标 的相对路径； 绝对路径获取步骤，获取所述目标所处无线网络的网络信号，根据所述网络信号获取 所述目标的绝对路径； 位置信息确定步骤，根据所述相对路径和绝对路径，得到所述目标的位置信息。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述惯性导航数据包括目标运动时各步的 步长和运动角度。
3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相对路径获取步骤包括： 获取第一传感器数据，根据所述第一传感器数据分别计算步数和步长； 获取第二传感器数据，根据所述第二传感器数据计算角加速度，根据所述角加速度获 取所述目标运动时各步的运动角度； 根据各步的步长和运动角度，得到所述目标的相对路径。
4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，利用加速度传感器获取所述第一传感器数 据，和/或，利用陀螺仪获取所述第二传感器数据。
5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述相对路径获取步骤中，利用所述加速 度计获取垂直加速度，根据所述垂直加速度获取步态信息和所述步数，根据所述步态信息， 获取各步的步长。
6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述步态信息，结合目标的特征参数， 获取所述目标的步长。
7. 如权利要求4?6中任一项所述的方法，其特征在于，获取各步的运动角度的步骤包 括： 根据所述第一传感器数据获取各步的时长，根据在各步的时长内获取到的第二传感器 数据计算各步的角加速度； 根据所述各步的时长和角加速度，获取所述各步的运动角度。
8. 如权利要求7所述的方法，其特征在于，根据如下表达式计算所述目标的相对路径： * 尸IJ
其中，N表示总步数，si+1和Θi+1分别表示第i+Ι步的步长和运动角度，ai表示第i步 的坐标偏转角，（xi+1，yi+1)和（Xi，yi)分别表示目标在第i+Ι步和第i步时在相对路径上的 坐标。
9. 如权利要求1?8中任一项所述的方法，其特征在于，所述绝对路径获取步骤包括： 获取所述目标各个时刻所在位置的网络信号，根据所述网络信号确定指纹信息； 将所述指纹信息与预设指纹模型进行匹配，根据匹配结果基于预设匹配模型确定所述 目标的绝对路径。
10. 如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预设匹配模型包括： 计算所述指纹信息与所述指纹模型中各条指纹数据的欧式距离，将使得欧式距离最小 的指纹数据所对应的位置确定为所述目标各个时刻的绝对位置，根据目标在各个时刻的绝 对位置确定所述目标的绝对路径。
11. 如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预设匹配模型包括最邻近模型、K近邻 模型、K加权近邻模型或概率模型。
12. 如权利要求1?11中任一项所述的方法，其特征在于，所述位置信息确定步骤包 括： 分别从所述相对路径和绝对路径上获取第一点集和第二点集； 从所述第一点集和第二点集中成对选取预设数量的第一位置点，得到初始位置点子 集； 根据所述初始位置点子集确定初始变换函数； 根据所述第一点集和第二点集的剩余点，对所述初始变换函数进行更新，得到最终变 换函数； 利用所述最终变换函数对所述相对路径进行变换，得到变换后的路径，根据所述变换 后的路径获取目标的位置信息。
13. 如权利要求12所述的方法，其特征在于，获取最终变换函数的步骤包括： 5601、 分别计算第一点集和第二点集的剩余点的残差，选取残差最小的第二位置点 对； 5602、 将所述第二位置点对加入所述第一位置点子集得到新的第一位置点子集，根据 新的第一位置点子集重新确定变换函数； 5603、 利用重新确定的变换函数对所述第一点集中的各个位置点进行变换，得到第三 点集，计算所述第三点集与第二点集的残差，判断该残差是否小于预设残差阈值，如果小 于，则将此时的变换函数作为最终变换函数，否则返回步骤S601进行迭代。
【文档编号】G01C21/20GK104457755SQ201410602724
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年10月31日 优先权日:2014年10月31日
【发明者】覃征, 李胜男, 张任伟, 杨晓, 单来祥 申请人:清华大学