[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

说明书

本发明涉及一种基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合人体轨迹追踪方法及系统，其利用实时传感器姿态数据计算获得该MARG传感器在各个方向的位移数据；并利用蓝牙指纹法计算获得MARG传感器的位置信息；进而利用卡尔曼滤波算法将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，实现对于可穿戴MARG传感器佩戴者的人体轨迹追踪。由于采用了融合滤波算法，因此，本发明的定位延迟和误差都得到了有效的降低，从而可以通过可穿戴设备获得高精度的人体轨迹、位置、朝向信息，方便地应用于博物馆、美术馆、大型游戏场馆等需要行人与环境互动的室内场景中。

技术领域

本发明涉及传感器技术领域，特别涉及定位方法技术领域，具体是指一种基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合追踪方法及系统。

背景技术

现有技术中，基于卫星信号的GPS定位技术已被广泛应用。然而，在室内定位时，由于卫星信号弱经常存在定位不准的情况。

而PDR(Pedestrian Dead Reckoning)定位技术是一种更适用于室内的定位方法。PDR行人航迹推算也被称为人体轨迹推算，是一种基于自带IMU或MARG(Magnetic,AngularRate and Gravity)传感器进行室内定位的技术。其突出优势在于可抗干扰地提供实时、连续、精准的位置信息；经常被用于如室内运动员轨迹定位、消防员火场位置判断等领域。由于一般的MEMS(Microelectronic Mechanical System)传感器精度不高，通过将加速度两次积分得到行走距离，将陀螺仪积分得到航向变化值的方式无法获得准确的人体轨迹。因此1996年Levi,Robert W和Judd,Thomas提出了Dead reckoning航位推算算法，使得通过IMU传感器推算人体轨迹的精确度得到了大幅度的提升，通过近年来在PDR算法上的不断提升使得精度达到了1％左右。但是对于超过一定距离范围的人体轨迹如1000米则相对误差达到了10米所以在人体轨迹推算领域Dead reckoning航位推算算法依然无法被广泛的推广使用。

蓝牙RSSI中是Received Signal Strength Indication的简称，是接收的信号强度指示，无线发送层的可选部分，用来判定链接质量以及是否增大广播发送强度。通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离，进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术。蓝牙RSSI定位是指基于蓝牙协议，利用蓝牙RSSI信号衰减与距离之间的相关性关系来计算出蓝牙终端所在位置的一种定位方式。蓝牙设备在广播中，信号接收端离发射端越远，接收到的RSSI场强值就越弱；信号接收端离发射端越近，接收到的RSSI场强值就越强。接收端收到的无线信号dBm一般都是负值，信号值越大代表信号越强，RSSI信号范围在0～-100之间。预先已知三个或三个以上的蓝牙信标的位置，基于无线电衰减模型每个信标与被测信标测得距离，然后基于蓝牙信标定位模型得到被测信标的位置。但在实际应用中，RSSI受新号反射、散射、绕射等多重路径衰竭与遮挡的影响非常严重。目前业界使用Beacon定位的精度可以达到3～5米左右。

所以不论是基于惯性导航期间的行人航迹推算或者是基于蓝牙RSSI的室内定位方法，其精度都无法达到亚米级，难以满足精确定位人体轨迹、位置的目的。因此，如何对PDR定位技术进行改进，消除累积误差，提高定位精度，成为本领域亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术中的缺点，提供一种基于蓝牙RSSI的多点融合定位算法，从而消除为了消除传统PDR系统中存在的累积误差，实现高精度的人体轨迹混合追踪方法及系统。

为了实现上述的目的，本发明的基于可穿戴MARG传感器和蓝牙定位的混合人体轨迹追踪方法，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；