[发明专利]一种无地图下室内行人定位与追踪方法

说明书

本发明公开了一种无地图下室内行人定位与追踪方法，通过融合视频和惯性导航数据，将行人的运动描述为一条语义轨迹，并同时根据视频数据建立简易的语义描述地图，建立语义描述地图和语义描述轨迹的匹配对应关系，从而将二者匹配，以此来修正原始行人轨迹，并实现无地图下的自主定位与追踪。本发明从定位与追踪的结果出发，关注于定位的最终效果，能在建立起来的语义地图中找到行人的位置，属于一种相对定位方法。本发明只需存储描述性的地图，而非三维场景图，大大节省的计算存储空间，可在轻量级的智能设备端上使用，还具有可在场景可变的室内环境下使用的特点，具有广阔的应用前景。

技术领域

本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种无地图下室内行人定位与追踪方法的设计。

背景技术

近年来，随着智慧城市、智慧医疗、智慧校园等理念和技术的发展，室内定位服务越来越成为智慧城市构建的必不可少的技术。随着智能手机的传感器技术的发展，使用智能手机实现室内自主定位将成为室内定位服务的主要目标。像只使用手机这样不需要部署额外设备的室内定位技术，惯性导航系统是其核心技术，其依靠惯性传感器组成的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)实现自主定位，但IMU在定位中固有的累积误差使得其随着定位距离的增加，精度显著下降。通过增加额外约束信息提高惯性导航系统的定位精度已成为现阶段主要研究的问题。

现有的融合其它信息辅助惯性导航系统定位的技术有：基于地图、视频和雷达等技术的融合定位，但这都需要提前准备室内地图，这对于陌生、无地图或场景可变的室内环境显然失效。为解决这一问题，一种兴新技术正蓬勃发展——同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping，SALM)，但该技术需要同时拍摄并且需要极大的空间存储由视频构建起来的室内地图，再实施定位，这巨大的计算量和存储空间显然不适用于智能手机。对于能够在手机端实现无地图下的室内定位与追踪技术的研究和开发成为当下室内定位研究的重要问题。

现有技术中提供了一种使用行人的运动监测和地图的融合室内定位方法，该方法试图将行人的运动描述为一条行人的语义描述轨迹，将增加了描述项的行人轨迹与地图进行融合匹配，实现行人的定位与追踪。其中，语义轨迹为描述行人在运动过程中的运动方式，包括直走、左转、右转、上下楼、乘电梯等，然而正常行走下只有当人在拐角、上下楼或者进出门的时候可能会发生转动外，其余都是直走，故将语义描述的行人轨迹与地图进行融合匹配，实现最终的定位追踪。但该方法还是融合了地图信息，无法解决无地图和场景可变的室内环境的定位问题。

现有的室内自主定位与追踪的技术，不仅需要将其他传感器的信息与惯性传感器的信息进行融合，还需要结合对应的室内地图才能实现最终的定位。然而不需要地图的SLAM技术不仅需要对大量的视频图像做处理，还要将其建立为三维场景图，计算量不仅大而且需要极大的储存空间来存储由视频图像生成的三维场景图，这对普通智能手机的要求颇高；但若只生成二维地图，则将视频图像翻译为普通的扫描地图，使得算法难度进一步提高。这两类现有技术都不能在保证精度的情况下实现轻便的自主定位与追踪系统。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的室内自主定位与追踪技术无法在保证精度的情况下实现轻便的自主定位与追踪的问题，提出了一种无地图下室内行人定位与追踪方法。

本发明的技术方案为：一种无地图下室内行人定位与追踪方法，包括以下步骤：

S1、采集行人室内运动过程中的视频数据和惯性导航数据，并对视频数据和惯性导航数据进行预处理。

S2、根据惯性导航数据对行人的惯性导航轨迹进行语义描述，得到行人的语义轨迹。

S3、对视频数据进行特征提取，并将提取得到的特征按照时间序列进行存储，得到视频特征序列。

S4、根据视频特征序列构建简易语义描述地图。