[发明专利]一种实时动态高精度步行导航方法、装置及相关组件

权利要求书

1.一种实时动态高精度步行导航方法，其特征在于，包括：

获取用户在室内场所的起始位置和目标位置；

根据所述起始位置和目标位置生成包含至少一个特征点的最佳步行路线；

当所述用户根据所述最佳步行路线行进时，获取用户的位移信息；

根据所述位移信息对所述最佳步行路线进行修正优化，直至用户到达所述目标位置。

2.根据权利要求1所述的步行导航方法，其特征在于，所述获取用户在室内场所的起始位置和目标位置，包括：

获取用户在室内场所的当前位置，确定距离所述当前位置最近的起始特征点，并将所述起始特征点作为用户的起始位置；

获取用户待到达的位置，确定距离所述待到达的位置最近的终止特征点，并将所述终止特征点作为用户的目标位置。

3.根据权利要求1所述的步行导航方法，其特征在于，所述根据所述起始位置和目标位置生成包含至少一个特征点的最佳步行路线，包括：

获取用户所在室内场所内的所有特征点，并对每一特征点设置识别编号；

连接相邻的特征点构成对应的特征边，并根据特征点的属性为对应的特征边赋予对应的属性；

将每一特征边的属性量化为权重，然后以所述起始位置为起点、以所述目标位置为终点，基于A星算法并根据每一特征边的权重生成最佳步行路线。

4.根据权利要求3所述的步行导航方法，其特征在于，所述将每一特征边的属性量化为权重，然后以所述起始位置为起点、以所述目标位置为终点，基于A星算法并根据每一特征边的权重生成最佳步行路线，包括：

获取用户所在室内场所的特征路径，并判断所述特征路径与所述起始位置和目标位置之间的位置关系；

当所述特征路径中包含所述起始位置和/或目标位置时，或者所述特征路径位于所述起始位置和目标位置之间时，结合所述起始位置、目标位置和特征路径生成最佳步行路线；

当所述特征路径不包含所述起始位置或者目标位置时，或者所述特征路径未位于所述起始位置和目标位置之间时，或者未获取到所述特征路径时，则获取所述起始位置和目标位置之间的所有特征点；

以所述起始位置为起点，利用估算函数对与所述起始位置相邻的各特征点计算择优分数，公式如下：

f(n)＝g(n)+h(n)

式中，f(n)为所述起始位置相邻的第n个特征点的择优分数，g(n)为所述起始位置与所述起始位置相邻的第n个特征点连接得到的特征边的权重，h(n)为所述起始位置相邻的第n个特征点至目标位置的估算权重；

从所述起始位置所有相邻的特征点中选择择优分数最小的特征点作为候选特征点；

以此类推，直至选择到与所述目标位置相邻的候选特征点，然后将所述起始位置、目标位置和所有候选特征点依次连接后的路线作为所述最佳步行路线。

5.根据权利要求1所述的步行导航方法，其特征在于，所述当所述用户根据所述最佳步行路线行进时，获取用户的位移信息，包括：

通过用户当前持有的终端获取用户的步行距离，并将所述步行距离作为用户的位移信息；

或者通过用户当前持有的终端获取用户的步行步数，并结合用户的个人信息确定用户的平均步幅长度，然后根据所述步行步数和平均步幅长度计算用户的步行距离，并将所述步行距离作为用户的位移信息；

或者通过用户的个人信息确定用户的平均步行速度，并获取用户的步行时间，然后根据所述平均步幅长度和步行时间计算用户的步行距离，并将所述步行距离作为用户的位移信息。

6.根据权利要求5所述的步行导航方法，其特征在于，所述通过用户当前持有的终端获取用户的步行步数，并结合用户的个人信息确定用户的平均步幅长度，然后根据所述步行步数和平均步幅长度计算用户的步行距离，并将所述步行距离作为用户的位移信息，包括：

获取用户的身高值，并基于粗估公式计算用户的平均步幅长度：

l＝h*0.413

式中，l为用户的平均步幅长度，h为用户的身高值；

按照下式计算用户的步行距离，并将所述步行距离作为用户的位移信息：

d＝s*l

式中，d为用户的步行距离，s为用户的步行步数。