摘  要： 行人航位推算系統(tǒng)（PDR）因其無需部署信標(biāo)節(jié)點(diǎn),、成本低廉的特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于室內(nèi)定位中,。圍繞基于行人航位推算的室內(nèi)定位問題，對行人航位推算中步態(tài)檢測,、步長推算以及方向推算的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理和述評,，綜述了基于行人航位推算的室內(nèi)定位的發(fā)展及該領(lǐng)域的一些主要研究成果，指出了該領(lǐng)域現(xiàn)有研究存在的問題,，提出了相應(yīng)建議和深入研究的方向,。

　　關(guān)鍵詞： 行人航位推算；慣性傳感器,；智能手機(jī),；室內(nèi)定位

0 引言

　　近年來室內(nèi)定位系統(tǒng)相當(dāng)流行，基于室內(nèi)定位的應(yīng)用有很多,，例如,，監(jiān)測病人在醫(yī)院里的位置、消防員在失事建筑物內(nèi)的位置等,。

　　室內(nèi)定位領(lǐng)域已有大量的相關(guān)工作,，比如利用在不同位置的短距離信號（如WiFi、RFID,、紅外線等）的信號強(qiáng)度不同來建立射頻地圖,。通過監(jiān)測信號的變化，利用三角測量法可以確定人的位置,。但是這種方法需要提前在建筑物內(nèi)部署大量信標(biāo)節(jié)點(diǎn),，而且信號容易受到環(huán)境干擾和多徑效應(yīng)。

　　相反,，行人航位推測（Pedestrian Dead Reckoning,，PDR）系統(tǒng)無需在建筑物內(nèi)預(yù)裝信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，利用慣性傳感器（如加速度傳感器,、陀螺儀,、數(shù)字羅盤等）計算步長和方向，即可推測出行人的蹤跡,。

1 PDR系統(tǒng)概述

　　PDR系統(tǒng)所使用的PDR算法,，如圖1所示[1]，它是一種相對定位算法,。圖1中,，E和N分別代表正東和正北方向。

　　PDR算法：已知行人的起始位置（x0,，y0）,，利用方位角θ1和步長d1，可以計算出下一步到達(dá)的位置（x1,，y1）,，如此反復(fù)迭代計算,，可以計算出行人第k步到達(dá)的位置信息如下　

　　式中θi和di（i=1，…,，k）分別代表第i步的方位角和步長,。PDR系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架如圖2所示。

2 步態(tài)檢測

　　步態(tài)檢測是基于慣性傳感器的行人定位系統(tǒng)中的模塊之一,，步態(tài)檢測算法分類如下,。

　　2.1 時域分析

　　人在行走的時候隨身攜帶的手機(jī)的加速度軌跡在時域呈現(xiàn)周期性變化。Qian J等人[2]提出利用手機(jī)內(nèi)的三軸加速度傳感器記錄加速度軌跡,，再從加速度軌跡中檢測閾值,，當(dāng)然在行走過程中人持手機(jī)會有些小的異常抖動產(chǎn)生，如圖3所示,。時域分析方法除了閾值檢測法之外,，還有動態(tài)時間規(guī)整法[3]。

　　2.2 頻域分析

　　頻域分析的原理是人行走時的頻率穩(wěn)定在2 Hz左右,，而其他行為的頻率一般不在2 Hz附近,，利用這一特點(diǎn)，參考文獻(xiàn)[4]利用短期傅里葉變換（STFT）提取出人行為的頻率,，若在2 Hz附近,，則認(rèn)為是跨了一步。

　　從上看出,，時域分析方法較為直觀易懂,，缺點(diǎn)是在時域上容易受其他噪聲的影響。頻域分析方法主要是利用行走時所特有的2 Hz來區(qū)分行走和其他行為,，但不夠直觀,，比如很難區(qū)分人抬腳和落腳兩種行為，因為其頻率差別很小,。表1從技術(shù),、計算成本和檢測錯誤率方面出發(fā)，總結(jié)比較了一些基于手機(jī)的步伐檢測文獻(xiàn),。

3 步長推算

　　由于每個人的身高,、走路的方式不同，所以每個人的步長也不一樣,，關(guān)于步長推算方面的一些研究文獻(xiàn)總結(jié)如下,。

　　3.1 常數(shù)模型

　　推算步長最直觀的方法就是將一段測得的行走距離除以計數(shù)得到的步數(shù)，得平均步長,，即認(rèn)為步長是常數(shù)[5],。但是實際上由于人在行走時的姿勢會有所變化，所以步長也會改變。

　　3.2 線性頻率模型

　　模型A：

　　Li F等人[3]通過收集23個不同身高的人行走4 000步的數(shù)據(jù),，分析得到步長和頻率呈線性關(guān)系，提出了線性頻率模型：

　　L=a·f+b

　　a和b值通過大量線下訓(xùn)練求得,，此方法計算成本較小,，計算精度也較低。

　　模型B：

　　Renaudin V等人[6]提出基于步頻和行人身高的步長推算模型：

　　L=h·（a·f+b）+c（1）

　　式中L是步長,，h是身高,，f是步頻，K={a,，b,，c}是針對每個人的系數(shù)集合。實驗結(jié)果表明該模型的步長推算錯誤率為5.7%,，而計算成本依舊較低,。

　　模型C：

　　Qian J[2]提出基于步頻和加速度方差的步長推算模型：

　　式中f是步頻，ν是每一步的加速度方差,，K={α,，β，γ}是每個人的系數(shù)集合,。實驗結(jié)果表明該模型步長推算精度較高,，同時其計算成本也較大。

　　3.3 經(jīng)驗?zāi)Ｐ?/strong>

　　Tian Z等人[1]提出了一種經(jīng)驗?zāi)Ｐ停?/p>

　　式中amax和amin分別是步態(tài)檢測過程中的加速度最大值和最小值,，C是比例系數(shù),，Tian Z等人采用了一種反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來計算C的值，計算成本很高,。

　　表2總結(jié)比較了一些基于手機(jī)的步長推算文獻(xiàn),。

　　從表2可以看出，綜合計算成本和精度兩方面,，文獻(xiàn)[6]最理想,，盡管文獻(xiàn)[1]精度更高，但其計算成本較高,，不適合實際應(yīng)用,。

4 方向推算

　　已知步長，還必須知道步行方向才能計算出行人的位置,。通常智能手機(jī)上都有數(shù)字羅盤（方向傳感器）,，它能測出手機(jī)的Y軸投影到水平面時和地磁北極的夾角，即手機(jī)的方向角,。但此方法存在地磁偏差和位置偏差,。為了克服以上偏差，很多文獻(xiàn)方案提出融合其他傳感器，根據(jù)使用的傳感器類型不同,，可將這些方案分為如下兩類,。

　　4.1 融合慣性傳感器

　　由于智能手機(jī)里集成了很多慣性傳感器（如加速度傳感器、陀螺儀）,，它們可以和數(shù)字羅盤結(jié)合起來使用,。例如用加速度傳感器測得的加速度軌跡可以用來確定一類時間點(diǎn)，在這類時間點(diǎn)上的位置偏差和在起點(diǎn)人把手機(jī)放進(jìn)衣袋后的位置偏差相同,，這樣只要測出在起點(diǎn)的位置偏差,，再結(jié)合在每一步的推斷點(diǎn)上測到的手機(jī)方向角，二者相加即為人走每一步時的行走方向[2],。

　　4.2 融合照相機(jī)

　　天花板的直線邊緣可以作為參考來推算行人方向,。Sun Z等人[7]先是利用計算機(jī)視覺技術(shù)從手機(jī)拍到的照片中提取出天花板邊緣，再計算手機(jī)Y軸相對天花板邊緣的方向偏差,。由于建筑物水平界面大多是長方形的,，所以天花板邊緣相對建筑物水平或垂直，這時再測量建筑物的絕對方向,，相當(dāng)于天花板邊緣的絕對方向,，再結(jié)合前面手機(jī)相對天花板邊緣的方向偏差，就能得到手機(jī)的方向,。該方案能取得1°左右的精度,，缺點(diǎn)是計算量巨大，耗能也很大,。

　　表3列舉總結(jié)了一些基于手機(jī)的行人方向推算文獻(xiàn),。

　　從表3看出，大多數(shù)方案都是把幾種傳感器融合在一起,，這樣可以部分抵消單獨(dú)使用數(shù)字羅盤測量方向時受到的地磁偏差和位置偏差影響,。

5 開放性研究問題

　　在行人航位推算應(yīng)用于室內(nèi)定位的過程中，依舊存在著一些研究問題,。

　　5.1 不同方案系統(tǒng)的融合

　　將幾種定位技術(shù)結(jié)合起來使用可以有效提高定位的精度,、可靠性，同時能節(jié)省能耗成本,。而且,，能根據(jù)人所在的環(huán)境以及定位需求的不同選擇最合適的定位技術(shù)，從而實現(xiàn)無縫切換,。比如WiFi指紋定位和行人航位推算相結(jié)合的定位[10],。

　　5.2 利用外部環(huán)境提高精度

　　除了內(nèi)部優(yōu)化步伐探測、步長推算和方向推算算法,，還可以借助外部環(huán)境提高定位精度,，例如借助地標(biāo),。在某個位置的手機(jī)傳感器讀數(shù)若有明顯的特征，則認(rèn)為該位置是一個地標(biāo),。比如人乘坐電梯時手機(jī)的加速度傳感器讀數(shù)會有明顯的特征,，可以把電梯位置作為地標(biāo)[11]。

6 結(jié)束語

　　行人航位推算系統(tǒng)（PDR）不需要在室內(nèi)預(yù)裝信標(biāo)節(jié)點(diǎn)就能實現(xiàn)室內(nèi)定位,，跟蹤行人軌跡,。本文回顧了PDR系統(tǒng)中三個模塊：步伐檢測、步長推算,、方向推算的各種算法方案，對它們進(jìn)行了簡單介紹和比較,。最后列舉了一些熱門的開放性問題,。

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