[发明专利]定位方法、定位系统、电子系统和计算机可读存储介质有效
申请号: | 202210174294.4 | 申请日: | 2022-02-25 |
公开(公告)号: | CN114245460B | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | 王世超;李莹洁;黄力成 | 申请(专利权)人: | 深圳市海豚科技创新有限公司 |
主分类号: | H04W64/00 | 分类号: | H04W64/00;G01S5/00 |
代理公司: | 深圳汇策知识产权代理事务所(普通合伙) 44487 | 代理人: | 梁超 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 定位 方法 系统 电子 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种定位方法,用于物体在空间中的定位,其特征在于,所述方法包括:
设置移动终端,所述移动终端能够收发信号;
建立基站模块,所述基站模块包括至少两个基站,所述移动终端与所述基站模块通信连接,所述移动终端与所述基站之间收发信号以得到所述移动终端的一维基站定位结果;
建立行人航位推算模块,所述行人航位推算模块能够对待定位设备的位置进行航位推算;
将所述基站定位结果作为输入值,代入行人航位推算模型进行融合计算,包括:将所述一维基站定位结果作为实际观测值,代入扩展卡尔曼滤波方程,得到二维定位结果,其中,所述扩展卡尔曼滤波方程涉及实际观测值z,用于设计观测模型h,以及设定系统噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R,所述系统噪声协方差矩阵Q包括作为步长的估计标准差的参数,通过调整所述系统噪声协方差矩阵Q中的所述参数,使融合定位结果偏向于采信基站定位结果或采信航位推算结果,包括:实际观测值z输出值设定为p=(x,y),将其经过评估,作为的变量,实时计算;当基站定位丢失时,,融合结果为航位推算PDR模型计算结果;当基站定位结果在两基站连线中间位置时,,基站定位和PDR模型互补输出;当基站定位结果在基站坐标附近时,,采信PDR输出结果;当基站定位结果在2基站连线之外时,,通过采信PDR输出结果;得到所述移动终端的融合定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在建立行人航位推算模块的步骤中,在所述移动终端中设置所述行人航位推算模块。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在建立基站模块的步骤中,所述基站模块包括两个基站,所述一维基站定位结果为限定在其中两个基站所在的直线上的一维定位结果,所述融合定位结果为二维定位结果。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述行人航位推算模块将所述基站定位结果作为输入值,代入行人航位推算模型进行融合计算的步骤包括:计算移动物体的朝向;估计步长L;航位推算;利用航位推算模型和基站定位结果进行融合计算。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,计算移动物体的朝向θ的步骤包括:从移动终端的惯性传感器采集加速度和角速度信息,使用惯性导航算法处理成方向信息,得到移动物体的朝向;估计步长L的步骤包括:根据加速度或历史定位数据,设置步长L为固定值;航位推算的步骤包括:设上次定位为[x,y],则下次定位预测为[x+L*cos(θ),y+L*sin(θ)]。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述扩展卡尔曼滤波方程为:
其中,观测方程为:
,
其中,下角标k表示当前时刻,下角标k-1为上一时刻,X为观测变量预测值,上标︿表示观测值,P为X的协方差矩阵,Q表示系统噪声的协方差矩阵, 函数g表示状态空间更新方程,K表示卡尔曼增益,z表示实际观测值,R表示观测噪声协方差矩阵,函数h表示观测模型;
函数G的雅各比矩阵为:
,
函数H的雅各比矩阵为:
。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,采用航位推算和扩展卡尔曼滤波相结合的方式,进行融合计算的步骤包括:
设定状态空间模型,包括观测变量预测值X、状态空间更新方程g和θ方向激励u的初始条件;
设定观测变量预测值X和协方差矩阵的初值;
循环迭代所述更新方程和观测方程,得到的当前观测值作为所述待定位设备的融合定位结果。
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