Indoor localization for pedestrians with real-time capability using multi-sensor smartphones

ABSTRACT

The localization of persons or objects usually refers to a position determined in a spatial reference system. Outdoors, this is usually accomplished with Global Navigation Satellite Systems (GNSS). However, the automatic positioning of people in GNSS-free environments, especially inside of buildings (indoors) poses a huge challenge. Indoors, satellite signals are attenuated, shielded or reflected by building components (e.g. walls or ceilings). For selected applications, the automatic indoor positioning is possible based on different technologies (e.g. WiFi, RFID, or UWB). However, a standard solution is still not available. Many indoor positioning systems are only suitable for specific applications or are deployed under certain conditions, e.g. additional infrastructures or sensor technologies. Smartphones, as popular cost-effective multi-sensor systems, is a promising indoor localization platform for the mass-market and is increasingly coming into focus. Today’s devices are equipped with a variety of sensors that can be used for indoor positioning. In this contribution, an approach to smartphone-based pedestrian indoor localization is presented. The novelty of this approach refers to a holistic, real-time pedestrian localization inside of buildings based on multi-sensor smartphones and easy-to-install local positioning systems. For this purpose, the barometric altitude is estimated in order to derive the floor on which the user is located. The 2D position is determined subsequently using the principle of pedestrian dead reckoning based on user's movements extracted from the smartphone sensors. In order to minimize the strong error accumulation in the localization caused by various sensor errors, additional information is integrated into the position estimation. The building model is used to identify permissible (e.g. rooms, passageways) and impermissible (e.g. walls) building areas for the pedestrian. Several technologies contributing to higher precision and robustness are also included. For the fusion of different linear and non-linear data, an advanced algorithm based on the Sequential Monte Carlo method is presented.     

一种机载GNSS高精度定位算法

提出部分模糊度固定的加权电离层模型提高大范围全球卫星导航系统(GNSS)航空定位的精度、可靠性及连续性.该方法的主要思路包括:自适应调整大气扰动等误差影响以实现短基线与长基线两类解算模式之间的灵活切换;施加虚拟电离层观测约束信息,提高基线动态定位的浮点解精度;采用部分模糊度固定方法有效挖掘若干模糊度参数的整周约束.试验表明,提出的方法可提高模糊固定效率与定位精度,克服传统方法有效观测信息利用率不足、定位精度较差、可靠性不高以及连续性较差的问题.实验结果表明,部分模糊度固定算法可在2 min内固定95%以上宽巷模糊度解算与80%以上窄巷模糊度,约20 min后可固定所有模糊度.     

3D SLAM的室内背包移动测量系统研究

针对室内移动测图中GPS信号缺失,导致无法获取精确定位坐标与导航的问题,该文研发了一套室内背包式移动测量系统,该系统能够利用三维激光定位与测图的方法实现快速同步定位及地图创建和室内三维激光点云获取,可以应用在室内或地下的环境中进行数据采集,在不损失作业效率的前提下获取系统作业轨迹、高精度点云等多种数据结果。为了对系统的精度进行验证,使用该系统在实验室大楼走廊中进行实验获取室内三维激光点云,并将实验结果与采用常规测量手段得到的结果进行对比分析。实验表明,此系统的相对精度和绝对精度分别能够达到0.048和0.047m,在室内三维信息获取过程中相比较于传统作业方式显著提高了作业效率和数据质量,能够满足室内建模与测图要求。     

BDS静态精密单点定位模糊度固定解精度分析

针对BDS单系统未校准相位延迟(UPD)估计以及不同时长精密单点定位(PPP)模糊度固定对定位精度影响的问题,该文选取56个测站估计UPD,利用未参与UPD计算的8个测站进行不同时长BDS静态PPP模糊度固定实验。结果表明:BDS星间单差宽巷和窄巷UPD在连续时段内具有一定的稳定性,其估计精度满足用于PPP模糊度固定要求。时长越短模糊度固定率越低。以IGS周解为参考值,不同时长模糊度固定解较浮点解三维定位精度均提高12%以上,时长越短模糊度固定解精度提高越显著。因此,模糊度固定是提高BDSPPP定位精度的重要手段。     

GNSS接收机DCB短期时变特征分析和估计方法

提出一种使用非差非组合精密单点定位(PPP)估计和分析接收机DCB短时时变特征的方法。首先利用非差非组合PPP得到包含接收机DCB的重构电离层参数估值;然后通过IGS电离层GIMs格网模型内插剥离各历元站星斜向电离层距离延迟;最后通过最小二乘约束得到各历元接收机DCB解。由于格网本身精度(2~8 TECU)和插值精度限制,解算出来的接收机DCB并不能真实反映其短期时变特征。为此,提出利用站间单差或者历元间差分的方法还原其真实的变化态势。实验结果表明,所提出的方法能够正确估计接收机DCB,并能真实还原其短期时变特征,具有良好的适用性。     

RTK无验潮水深测量误差分析及控制方法

实时动态(real time kinematic,RTK)无验潮水深测量技术已成为海洋测绘发展的方向。从RTK无验潮水深测量原理和误差来源入手,定性与定量分析了高程拟合误差、波浪引起的误差、仪器测量误差、定位时延以及仪器安装等误差对成果精度的影响,指出选择恰当的拟合模型是控制高程拟合误差的关键,安装姿态传感器可以削弱波浪引起的误差,提出测量前对换能器连接杆进行垂直度测量、采用双频接收机和PPS等控制方法可以有效减小测量误差。结合实践提出减小RTK无验潮水深测量精度四点建议,为RTK无验潮水深测量技术的推广应用提供参考。     

大型GNSS观测网的并行计算

CGCS2000精化及其全球拓展需要采用最新的模型,处理长期积累的大型GNSS观测网数据,大型GNSS网联合、快速和协同解算是空间基准精化、维持与服务的重要技术方向.在大数据技术背景下,以并行计算、云计算为代表的高性能计算技术逐渐成为大规模数据处理的首选方法.针对海量、多源、异构GNSS数据在解算处理与平差分析等方面面...     

BDS-3新频点信号双频精密单点定位精度分析

北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite System, BDS)已于2020年7月正式建成并开通, 北斗三号(BDS-3)在旧信号B1I和B3I的基础上, 增加了B1C、B2a新信号. 为了全面评估BDS-3的新信号B1C、B2a的定位性能, 试验了GPS (Global Positioning System)、BDS-3、BDS-2/BDS-3新旧信号的定位性能和BDS系统不同频点与GPS组合定位性能, 对BDS (B1I+B3I、B1C/B2a)+GPS (L1+L2)组合静态PPP (Precise Point Positioning)定位性能进行分析, 并与单卫星系统对比分析. 试验结果表明: BDS-3 (B1C/B2a)在East (E)、\lk North (N)、Up (U)方向的定位精度优于1.25cm、0.89cm、1.67cm, BDS-3新旧频点在E、N方向上定位精度与GPS L1/L2在同一水平上, U方向上新频点定位精度高于GPS L1/L2和BDS-3旧频点, 较旧频点定位精度提升了34.2%, 新频点收敛时间25.9min比旧频点提升了12.7%; 相较于BDS、GPS单系统, 组合系统BDS/GPS定位精度和收敛时间有了明显的提高, BDS-3 (B1C/B2a)+GPS在E、N方向上与BDS-3 (B1I/B3I)+GPS定位精度相当, 在U方向上定位精度前者较后者有了明显的提升, 提升了17.2%, 组合系统新频点收敛时间20.1min比旧频点提升了17.6%.     

伪卫星关键技术分析

对伪卫星实际应用中所面临的几项关键技术进行了论述,并重点研究了伪卫星空中基站的自身定位问题。从陆地上空伪卫星和海上伪卫星两个方面进行了仿真计算,分析了其几何精度因子随定位星座布局变化的规律,设计了最终的定位方案。     

GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用

介绍了卡尔曼滤波的基本原理,针对常规GPS变形监测数据处理中存在着不连续、非实时的缺点,结合卡尔曼滤波的特点,运用三峡实测数据对GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用进行研究。并采用各点点位位移速度图对所建立的函数模型进行验证,同时对状态方程的建立及初始值的选取进行分析总结。