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1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流位置传感器集成多传感器的个人导航.精品文档.测试与位置传感器集成多传感器的个人导航冈瑟Retscher（维也纳科技大学）（电邮：gretschpop.tuwien.ac.at）在工作包“组合定位”的研究项目NAVIO（行人导航系统结合室内/室外环境）我们正与导航和向我校参观指导处理。的起止点是在维也纳技术大学和系统用户应遵循一定的办公用房或个人周围的公共交通站。对于用户的位置确定不同的位置传感器采用，适合户外定位GPS和航位推算传感器，如一个数字罗盘和方向判定陀螺仪，即，对于距离的决心加速行驶，为高度的确定一个气压传感器和，室内区，位置使用W
2、iFi测定指纹。所有传感器和定位方法相结合，并综合使用卡尔曼滤波。一个用户的当前位置得到最佳的估计是使用过滤器。若要执行中随机筛选模型的senors足够的比重，传感器的特性和性能进行了调查，多次测试。该测试在不同环境或免费卫星可见度，在城市峡谷或建筑物内。这些测试表明，它是可能的确定与精度要求用户的位置和所选择的不断传感器提供了良好的性能和高可靠性。选择的测试结果，并提出我们的方法是在文件关键词1，综合定位 2.室内定位 3、传感器融合 4. 卡尔曼滤波1. 导言：移动个人导航系统验收增长在最近几年。许多应用程序现在需要的位置的决心和联合的人或室内和室外的环境里的物体跟踪。大多数个人导航系统依
3、赖于位置使用全球导航卫星系统与地图匹配相结合的决心。一般来说，这些系统表现出的可用性和定位精度高的性能。然而，在市区位置连续测定卫星信号的地方，经常堵塞是非常具有挑战性。在NAVIO项目（Gartner公司等。，2004）一行人在联合室内/室外环境中的导航系统进行了研究和开发。所研究的主要挑战之一是使用航位推算108 冈瑟 乌尔 VOL.60图1. 传感器的NAVIO制度传感器为一行人位置连续测定。为此，不同的传感器进行了测试和系统集成为一个。作者：卢阳离子测定的可靠性进行了改进我们的系统由一个基于卡尔曼使用一种新的多传感器融合模型过滤器。由于位置连续测定比所需的最低数量已集成更多的传感器，可
4、以推导出报表对每个传感器为当前用户的位置最优估计及其在系统设计的可用性质量。在下面的NAVIO就业传感器描述及其集成进行了讨论。最后一个传感器的测试介绍。传感器为一行人位置连续测定。为此，不同的传感器进行了测试和系统集成为一个。该位置的决心可靠性进行了改进我们的系统由一个基于卡尔曼使用一种新的多传感器融合模型过滤器。由于位置连续测定比所需的最低数量已集成更多的传感器，可以推导出报表对每个传感器为当前用户的位置最优估计及其在系统设计的可用性质量。在下面的NAVIO就业传感器描述及其集成进行了讨论。最后一个传感器的测试介绍。2系统设计的NAVIO。图1显示了在维也纳理工大学开发的NAVIO系统采用
5、传感器。下面的传感器集成：Garmin的GPS接收机eTrex首脑会议惯性导航模块的DRM三从PointResearchHonywell HMR 3000数字罗盘维萨拉客运大楼220大气压力传感器。该系统采用全球定位系统是绝对位置的确定和其他三个传感器作为从一个给定的起始位置的相对位置的确定航位推算传感器使用。使用这些传感器的路程，运动方向和高度的变化才能确定。为数据采集软件模块已经开发利用Matlab（Retscher和Thienelt，2006）。对当前用户的位置，速度和运动方向的最优估计，然后用获得的卡尔曼滤波方法。为此，一个新的算法已经制定和实施了使用MatlabNO. 1 测试及位置
6、传感器集成 109 传感器观测 基于知识的预处理过滤器 中央卡尔曼滤波 最优估计当前用户的位置图2.工艺流程智能多传感器融合模型（Retscher，2006）3传感器集成使用一种新的多传感器融合模型。对于不同的位置传感器，多传感器融合模型的扩展卡尔曼滤波器，使得可用的传感器观测knowledged基于预处理的使用已开发的集成。新算法的概念，提出了在（Retscher，2006年）和图2显示了运行的必要步骤。第一步，从系统的每个传感器的意见进行分析，以知识为基础的预处理过滤器。在此步骤中的意见的合理性进行了测试和粗差和异常值检测和消除。在分析和纠正意见，然后用在中央卡尔曼滤波的当前用户的位置，速
7、度和运动方向的最优估计。在此加工步骤都合适的传感器观测和提供的随机筛选模型是适应使用知识的预处理步骤。例如，GPS观测的比重，可以减少，如果当前的GPS定位精度低，由于高几何精度因子值（即坏的卫星接收机几何）或其他错误来源（如多径）。该用户的位置，然后根据最优估计更多的航位推算传感器的意见。这种做法导致了当前用户的位置，运动方向和速度的最佳估计。卡尔曼滤波在两个不同的运动，描述一个线性的行人径向运动行为进行了测试筛选模型。加速度变化，然后考虑在随机扰动向量卡尔曼滤波。在第一个模型是的行人运动运动配方进行（见王，1997年），在第二个模型在行人的运动方向的突然变化，也考虑（见Retscher和T
8、hienelt，2006）。在第一个过滤器模型的运动方程，使用以下系统：其中X（金）和Y（k）是2维坐标，（k）是方位角，佛蒙特州（k）是切向速度和AR（k）是径向加速度。扰动对系统所造成的一切向加速度标（k）和由径向加速度_ar（k）衍生径向方向（即所谓的径向挺举）。由于选定的时间间隔内的骚乱的影响减少到最低限度。因此，我们可以承担的期望值E = 0 在_ar和E = 0。在一个时代的两个过滤器的干扰值也可以被视为常数。4.位置传感器检测。对传感器的性能和精度进行了测试，这些传感器在不同的测试系统，代表了真实的世界形势的地区。第一个试验区是在美泉宫公园不受阻碍地卫星的知名度，在市区周围的我们
9、大学的建设和第三，在我们的办公楼室内环境的第二位。该传感器测试还提供了随机卡尔曼滤波模型在传感器观测融合演绎非常重要的信息。 4.1 GPS传感器的试验。两个传感器不同的GPS可用，即Garmin的eTrex和内置的GPS模块航位推算数字版权管理公司第三PointResearch传感器。的可用性和在城市地区，这些传感器的可靠性进行了测试和观察与调查的参考轨迹比较。对于糖尿病的Garmin eTrex在一级为绝对的T3米的RMSE和相对定位精度的坐标可以得到的。对于数字版权管理三，但是，绝对是在定位精度的T5至8米，在M级的相对定位精度范围。的可用性和在城市峡谷的Garmin eTrex可靠性高
10、于第三的DRM接收机。 4.2航向传感器的试验。为了分析的标题传感器的性能，长期的实验室观察，以确定传感器漂移在现实世界形势和进行了试验观测。被检查的制造商的规格从长期的观察和分析的传感器漂移率。在霍尼韦尔HMR标题3000测试传感器漂移率无显着性可以看出，平均标准偏差的t0.22x获得1.2倍的最大偏差。对于数字版权管理的PointResearch第三A与3.6倍的标准偏差最大偏差t0.85x航向传感器进行了观察。此外，关于标题观测磁干扰的影响进行了测试。这项研究结果发表在Retscher和Thienelt（2005年）。作为一个例子图3显示了路灯沿行人路的影响。如果发生大偏差的干扰源是非常
11、接近传感器。其它系统部件的影响，即笔记本电脑，气压传感器维萨拉肺结核220和金属打火机进行了测试。 2至3倍以下，如果发生偏差的干扰源在大约30厘米的传感器。高等教育NO.1 测试及位置传感器集成 111图3.路灯磁场影响的霍尼韦尔HMR 3000 图4.与客运大楼220（左）和数字版权管理三（右）为晴雨表的用户正确地测定室内观察。图5.城市在维也纳与DRMIII轨迹（左）和NAVIO多传感器系统的运动轨迹（右）四区试验区112 冈瑟 乌尔 VOL.60偏差发生在更短的距离传感器。因此传感器应尽量远离任何可能的来源，可能导致如移动电话，硬币，金属打火机和钥匙干扰。当传感器分别为标题的一行人在现
12、实世界的决心，比在实验室测试的标准偏差较大的就业被视为。造成这种情况的主要原因是，一行人在很大程度上取决于表面（如铺设道路，凹凸不平等）和行人的步行行为（如散步，跑步等）。对沥青面T2的标准差达3.5倍，获得了第三的传感器和数字版权管理的人力资源管理3000 t3.5 4.5倍。由于限制因素是行人步行运动行为和表面，我们可以得出结论，这种低成本的传感器使用的标题决心履行我们的系统要求。4.3.气压传感器。直接高度的决心是必要的，尤其是室内环境中的一个气压传感器的使用能找到用户的多层建设的正确发言。两种不同的传感器进行了分析，即数字版权管理的PointResearch第三模块内部的晴雨表和维萨拉
13、压力传感器肺结核220。所有的准确性和两个传感器漂移率进行了调查，一是长期的实验室测试。在这些测试中我们发现，在客运大楼为海拔220标准偏差范围在t0.11 0.33米，为的DRM三是在米范围内的T1 t0.60米的最大偏差在客运大楼获得了220和T3为三米的DRM。进行进一步的测试中为位置上正确地确定用户的维也纳理工大学的办公楼。图4显示了在客运大楼内的220和DRM三建设的意见。可以看出，在客运大楼220能够决定的，而在DRM三晴雨表的偏差用户的地板非常精确（图4左）明显增大（图4右）。三，使用的DRM可以找到关于建设为标准偏差错误的地板用户比楼层之间（即3.7米）的高度差异较大。因此，我
14、们可以得出结论，一个更精确的建议和昂贵的大气压力传感器，如维萨拉客运大楼220应改为步行导航系统的集成，如果用户要在室内环境位置。 4.4.距离测量特雷夫勒德。行驶距离的测量是用数字版权管理的PointResearch三的加速度传感器。第三模块的DRM被夹到用户的皮带和用来探测和计算步数的加速度传感器的意见。在一些测试中，检测质量的步幅进行了测试，以确定行人的步行行为的依赖。出于这一目的，取得了用户的手工计算步数，结果是与DRM的第三测量比较。经过了约70中的1至2个步骤步骤米的距离发生了分歧将导致在距离误差约为1.5米的错误，但是，如果较大变化的速度之间的行人步行和只是一个平均的步幅是考虑到
15、价值快速运行。 4.5一般说明。除了确定每个传感器的标准偏差，从传感器测试的主要评论是，它是非常具有挑战性，以确定正确的路程和用户的运动方向。该用户的运动方向的确定，不仅取决于标题的调查，用数字罗盘质量的限制。NO.1 测试及位置传感器集成 113因素，但也很明显，该行人的行为是非常重要的5.传感器集成性能测试。在一个新的传感器融合模型发展的主要目标是在城市环境中的位置信息的可靠性提高。我们的做法是检验在我们大学的环境系统。图5显示了在维也纳第四区的地方一般为5至6层楼高的建筑都是沿着狭窄的街道位于试验区。在所选区域的轨迹在Resselpark开始，北继续Karlsgasse并返回起点沿Arg
16、entinerstrasse和Gusshausstrasse。我们的办公楼是位于Gusshausstrasse和Karlsgasse交集。图5（左）显示了PointResearch DRM的第三模块和图5（右）的所有NAVIO合适的传感器系统定位观测结果的结果。图5中的红线（左）显示了DRM的第三模块的GPS位置。由于沿Karlsgasse和GPS接收机的定位精度差大卫星接收，数字版权管理III系统无法执行在Resselpark从一开始位置连续决心结束点的航迹推算传感器漂移在Karlsgasse也并没有大的GPS可用的更新是可用的。图5（右）展示了我们弹道计算结果使用新的多传感器融合算法。这可
17、从图5（右），看到了连续位置的确定是尽可能利用所有合适的传感器观测。也是确定的轨道定位精度要高得多。在7.5米范围内的参考轨迹发生了较大的误差仅沿Gusshausstrasse和在Gusshausstrasse和Karlsgasse交集。在一个急转弯的进一步改善，预计使用改进的过滤器的做法，也发生在该考虑（比较第3）行人运动方向的突然变化。 6.室内定位测定。在NAVIO项目进行了进一步研究的室内定位技术调查。由于大多数系统提供的位置，只有在两个方面的能力，一个带有为用户的高度气压传感器直接观察室内定位系统扩大了调查。如第4.3所示，我们能够确定一个多层使用维萨拉客运大楼建设的220个压力传感
18、器的用户正确发言。测试是在我们的维也纳理工大学的办公楼。为国内的无线局域网或无线网络的建设进行了测试使用绝对位置的测定（Retscher等。，2006）。这种方法有已经在我们的办公楼现有的基础设施能就业优势。为此，这家德国公司IMST有限公司合作，并提供了室内定位系统的新股上市。在上市系统使用标准的WiFi硬件和移动用户位置的确定是在移动终端或在网络服务器上执行。所有的在离线阶段系统校准首先是必需的。信号强度进行测量，在已知的位置和存储在数据库中。这使得移动用户将在网上设阶段。的准确性和系统的性能进行了测试在毕业论文中IMST实验平台的定位114 冈瑟 乌尔 VOL.60图6.室内的位置上使用
19、了WiFi的决心与系统上市指纹第三我们的办公楼一楼（在顶部显示的校准点的位置并在底部沿走廊移动用户轨迹）GmbH在德国。该系统现在在我们的维也纳理工大学的办公楼供应，也可结合就业与航位推算传感器。图6（上）展示了校准点上的第一个系统测试位置第三我们的办公楼和有关基于位置服务的学生沿着走廊移动在实际执行过程图6（下）的位置，试验楼。由于小校准点数量和位置的接入点的轨迹移动用户可与约T3的标准差得米利用建筑模型知识的轨迹可以被匹配到走廊。7.结论与展望。不同的定位技术和行人导航和制导传感器已测试在NAVIO。NO.1 测试及位置传感器集成 115图7.概念定位放置在室内环境中的RFID标（即第三的
20、维也纳大学的科技办公大楼一楼）项目在奥地利维也纳技术大学。一种新的多传感器融合模式已经制定了所有可用的传感器观测融合。使用新的多传感器融合方法的高可靠性和城市环境中的一个位置连续测定行人定位精度达到了。该方法利用了所有可用的传感器观测预处理（Retscher，2006）以知识为基础的元件使用。在这一步离群预处理和大型检测到错误，丢弃前中央卡尔曼滤波这些意见。此外，该预处理过滤器，用知识，以适应随机卡尔曼滤波模型。试验表明，定位性能和可靠性的连续位置的确定，可显着提高使用这种方法。使用NAVIO系统的用户可以在室内和室外相结合高精度位于城市环境。除了全球导航卫星系统，航位推算传感器，如一个数字罗
21、盘测定航向，对距离的测量和一个高度的决心气压传感器加速度计被雇用。对于室内环境的无线指纹使用。在未来的RFID使用有源路标定位中的应用计划（Retscher和张，2006）。对于室内和室外行人位置的确定，我们建议安装RFID的信标是在已知地点周围的环境（在活跃的标志性建筑，街头道口，建筑物和办公室，例如在入口内的建筑物等，每隔一段距离）。该系统的用户将配备一台便携式RFID读写器模块。如果标签的信息可以检索用户位于一个圆形同在中心位置的标记细胞，在一个半径等于可能读取标签的范围。这种定位方法被称为细胞的起源（首席运营官），这一概念也适用于手机的移动或位置的测定。坐落在智能环境和几个标签可以重叠
22、116 冈瑟 乌尔 VOL.60界定某些细胞相交。用户的位置，因此可以乃采用了可以在网络数据库可用标记。图7显示了一个在RFID上的位置的范例3日提出的维也纳理工大学乌尔办公楼一楼。在选择室内nvironment的有源RFID标签将被放置在诸如电梯门ntrances和办事处积极地标，在不同层次的楼梯，如秘书办公室内的办公用房），并沿走廊，每隔一段距离。我们建议使用Identec公司的一行人在位于维也纳理工大学实验平台的定位算法的无线远程RFID系统。使用智能长距离1（ILR1）技术，用户可以位于高达100米（Identec公司，2006年）的距离。更高的定位精度可以达到减少在读取器的灵敏度。因
23、此，可以限制读取距离下降到几米。虽然这可能是定位精度低一些应用，RFID定位可以很使用- ful，如果没有全球导航卫星系统的定位是可能的，因为在城市地区的卫星信号的障碍物。致谢在这个文件中提出的研究工作部分是由FWF项目奥地利科学基金会NAVIO支持（全宗楚Forderung wissenschaftlicher Forschung）（项目编号P16277 - N04）。支持WiFi定位系统首次公开招股是善意所提供的这家德国公司IMST公司（http:/www.imst.de/），他们也提供了资金支持，进行测试，测试平台的定位。笔者还要感谢他们在与传感器的位置和对本文件中的一些数据编制测试测量
24、性能援助莫泽先生和夫人伊娃迈克尔Thienelt。参考文献加特纳克，答弗兰克湾Retscher，2004。在混合室内/室外环境的行人导航系统 - NAVIO项目。于：雪岭米（编辑）：股份有限公司2004年和Geomultimedia04。电力系统及其自动化股份有限公司2004年和Geomultimedia04研讨会，2月24日至27日，2004年，维也纳，奥地利，第165-171页， GARTNER_FRANK_RETSCHER.PDF，（最后访问日期：2006年3月）。霍尼韦尔。 HMR 3000数字罗盘模块，用户指南，霍尼韦尔国际公司，美国， PointResearch。陀螺数字版权管理陀
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28、eines wissensbasierten卡尔曼滤器毛皮死Fugangerortung（WiKaF）。 VGI，O技术sterreichische Zeitschrift富遥控Vermessung地理信息有限公司，卷。 93，第2，第96-104（德国）。维萨拉。 PTB220数字气压计，维萨拉，Finnland， instruments/servicesupport/userguides/barometricpressure/PTB22020User20Guide20English.pdf 20英寸（最后访问日期：2006年3月）。王建国，1997年。 Filtermethoden楚fehlertoleranten kinematischen Positionsbestimmung。 Schriftenreihe德Studiengangs Vermessungswesen明镜Universitat德联邦国防军慕尼黑，分量52，Neubiberg讯。