[发明专利]基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合追踪方法及系统

权利要求书

1.一种基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合人体轨迹追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

(10)获取所述的MARG传感器的传感器数据，并根据所述的传感器数据计算初始三维姿态；

(20)根据所述的初始三维姿态进行姿态滤波获取实时传感器姿态数据；

(30)利用所述的实时传感器姿态数据计算获得在地理坐标系下的该MARG传感器在各个方向的位移数据；

(40)利用蓝牙指纹法计算获得所述的MARG传感器与各个蓝牙信标之间的距离，并计算出所述的MARG传感器的位置信息；

(50)利用卡尔曼滤波算法将所述的MARG传感器的位置信息与和各个方向的位移数据融合，获得精确定位数据。

2.根据权利要求1所述的基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合人体轨迹追踪方法，其特征在于，所述的步骤(10)具体包括以下步骤：

(11)将MARG传感器佩戴在用户身上，所述的MARG传感器至少包括加速器计、陀螺仪和磁力计；

(12)所述的加速器计、陀螺仪和磁力计实时获得测量信息；

(13)嵌入式MCU或上位计算机与所述的加速器计、陀螺仪和磁力计进行通讯，获得所述的测量信息，并存储在存储器中；

(14)所述的嵌入式MCU或上位计算机利用所述的加速器计的测量信息，基于重力加速度计算获得所述的MARG传感器的俯仰角信息和翻滚角信息，利用所述的磁力计的测量信息获得航向角信息，并利用所述的陀螺仪的测量信息获取体坐标系姿态估计信息；所述的初始三维姿态包括所述的俯仰角信息、翻滚角信息、航向角信息以及体坐标系姿态估计信息。

3.根据权利要求2所述的基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合人体轨迹追踪方法，其特征在于，所述的步骤(20)具体为：

根据所述的俯仰角信息、翻滚角信息、航向角信息以及体坐标系姿态估计信息，采用EKF滤波算法获得地理坐标系姿态估计数据，作为所述的实时传感器姿态数据。

4.根据权利要求3所述的基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合人体轨迹追踪方法，其特征在于，所述的步骤(30)具体包括以下步骤：

(31)根据所述的实时传感器姿态数据该MARG传感器获得每一时刻的线性加速度；

(32)利用零速修正算法对所述的线性加速度的漂移进行修正，并计算获得在地理坐标系下，该MARG传感器在各个方向的位移数据。

5.根据权利要求1所述的基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合人体轨迹追踪方法，其特征在于，所述的步骤(40)具体包括以下步骤：

(41)利用蓝牙指纹法计算获得所述的MARG传感器与至少三个蓝牙信标之间的距离；

(42)根据该MARG传感器与各个蓝牙信标之间的距离，利用KNN算法计算出所述的MARG传感器的位置信息。

6.一种基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合人体轨迹追踪系统，其特征在于，该系统包括：可穿戴MARG传感器以及集成于该可穿戴MARG传感器的蓝牙设备，还包括集成于该可穿戴MARG传感器的嵌入式MCU或信号连接该可穿戴MARG传感器的上位计算机，其中，

所述的可穿戴MARG传感器用以实时获得传感器数据；

所述的嵌入式MCU或上位计算机用以获取所述的传感器数据，并根据所述的传感器数据计算初始三维姿态；根据所述的初始三维姿态进行姿态滤波获取实时传感器姿态数据；利用所述的实时传感器姿态数据计算获得在地理坐标系下的该MARG传感器在各个方向的位移数据；利用蓝牙指纹法计算获得所述的MARG传感器的蓝牙设备与各个蓝牙信标之间的距离，并计算出所述的MARG传感器的位置信息；并利用卡尔曼滤波算法将所述的MARG传感器的位置信息与和各个方向的位移数据融合，获得精确定位数据。