[发明专利]基于图优化的行人定位方法及系统有效

专利信息
申请号: 202110082996.5 申请日: 2021-01-21
公开(公告)号: CN112923919B 公开(公告)日: 2023-05-16
发明(设计)人: 闵涛;李杨寰;罗小勇;高峰 申请(专利权)人: 湖南云箭格纳微信息科技有限公司
主分类号: G01C21/16 分类号: G01C21/16;G01C21/20;G01S19/47
代理公司: 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 代理人: 胡君
地址: 410205 湖南省长沙市长沙高新开发区青*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 基于 优化 行人 定位 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于图优化的行人定位方法,其特征在于,步骤包括:

S1.数据缓存:实时接收对被测行人测量得到的微惯导定位数据、气压高度数据以及GNSS定位数据,将接收到的各数据进行时间同步后存入数据缓存中,所述微惯导定位数据为由被测行人佩戴的微惯导设备测量得到的定位数据;

S2.图优化-EKF融合滤波:实时对存入所述数据缓存中的数据分为两路进行融合处理,一路使用EKF滤波器进行前端EKF滤波融合,得到实时定位结果,另一路根据所述数据缓存中历史数据对所述前端EKF滤波融合使用图优化方法进行后端循环优化修正;

所述步骤S2中使用图优化方法进行后端循环优化修正包括:每次优化时使用所述数据缓存中当前时刻前指定时长的历史数据构建优化问题,并对构建的所述优化问题进行求解,得到优化结果;使用所述优化结果作为初始值构建EKF重置滤波器,使用构建的所述EKF重置滤波器对所述数据缓存中最近一次优化开始时刻到当前时刻的数据进行滤波融合处理;处理完成后使用所述EKF重置滤波器更新所述EKF滤波器以进行前端EKF滤波融合。

2.根据权利要求1所述的基于图优化的行人定位方法,其特征在于:所述步骤S2中使用图优化方法时还包括构建用于实现全局优化修正的全局优化器步骤,所述全局优化器包括用于代表待优化变量的图节点,以及用于表示运动模型约束的模型约束边、用于表示微惯导测量数据约束的微惯导量测约束边、用于表示GNSS测量数据约束的GNSS量测约束边和用于表示气压高度计量测约束的气压高度约束边,其中每两个相邻图节点之间都具有所述模型约束边,若k时刻接收到GNSS测量数据,则第k个图节点具有所述GNSS量测约束边;若第l时刻接收到气压高度数据,第l-τ时刻接收到上一帧气压高度数据,则第l个图节点与第l-τ个图节点之间具有所述气压高度约束边;若第m时刻接收到第m-τ时刻到m时刻微惯导设备测量的水平步长测量值和高度变化值,则第m-τ图节点与第m图节点之间具有所述微惯导量测约束边。

3.根据权利要求2所述的基于图优化的行人定位方法,其特征在于:每次优化时具体将当前次优化开始执行时及前面指定个时刻的待估计位姿向量作为图的顶点,将所有通过所述微惯导定位数据、GNSS定位数据、气压高度计测量得到的对各个时刻位姿的观测、以及根据运动模型得到的预测值,与对应时刻的位姿做差得到的误差项作为图的边。

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