[发明专利]一种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法

权利要求书

1.一种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、根据智能手机内置的多重传感器，在行人行进过程中，首先采集智能手机的加速度传感器、陀螺仪和气压计的数据，然后将模糊理论应用到采集到的数据中，推测行人的运动状态、步数和步长，得到推算的位置信息；同时，从气压计信息获取用户的高度；

步骤2、建立室内环境磁场地图，利用室内环境磁场地图和磁场传感器实时获得的信息，通过模糊理论进行磁场匹配，对步骤1推算的位置信息进行校准，得到行人的最终位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1、利用加速度传感器读数和动态精度法判断行人运动状态；

步骤1.2、根据加速度信号采用动态阈值检测法计算行人步伐数目；

步骤1.3、根据行人步伐数目采用模糊理论的算法计算行进距离；

步骤1.4、使用内置陀螺仪与坐标系换算方法，利用智能手机的方向变化推算行人方向变化；

步骤1.5、收集气压计的读数，并通过模糊系统的方式获取用户的高度。

3.根据权利要求2所述的一种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法，其特征在于：所述步骤1.1的具体实现方法为：对智能手机内置加速度传感器的三个轴XYZ的加速度参数a_xa_ya_z进行采样，计算加速度矢量和并检测加速度在一定时间间隔内连续变化的程度，如果用户在连续25个点的连续振幅中，每相邻的两个点之间的变化范围小于1.0m/s²，则认为此时的运动状态是静止的，然后使用动态精度法和中值滤波去除非步态干扰。

4.根据权利要求2所述的一种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法，其特征在于：所述步骤1.2的具体实现方法为：根据行人行走的状态和加速度动态调整阈值，当行人的加速度信号超过动态阈值变化的时候，认为行人有步伐的动作，动态调整阈值的方程如下：

Tn=α·Told+βMaxi+Mini2+γ]]>

该动态阈值算法为周期性的，一个周期指的是一个步伐的时间；T_n为动态阈值，初始值设置为g，即地球重力加速度；Max_i和Min_i分别代表上一个周期内加速度幅度的最大值和最小值；α和β是预先设置好的参数，分别取值为0.25和0.75；γ为环境噪声，取值为0.09。

5.根据权利要求2所述的一种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法，其特征在于：所述步骤1.3的具体实现方法包括以下步骤：

步骤(1)、收集加速度计的相应信息，包括步频和加速度方差；

步骤(2)、将收集到信息经过隶属度函数映射成模糊值；

步骤(3)根据模糊准则、最大最小准则模糊处理方法进行模糊处理；

步骤(4)、根据区域中心法进行解模糊化运算，计算得到用户所行走的步长。