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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明涉及定位技术领域中的一种基于智能手机多传感器融合和SVM分类的多场景PDR定位方法，该方法包括两部分的内容，一是通过智能手机上的多种传感器测得行人的运动特征，并通过峰值检测的方法进行步数检测，通过非线性步长模型进行步长估计，通过运动特征进行方向估计，并将步数检测、步长估计、方向估计三者结合得到高精度的行人移动轨迹数据；二是提出了一种利用支持向量机区分行人携带智能手机模式的方法，可以在不同的模式下应用相应的计算模型，有效避免了传统PDR方法在多场景切换时的较大误差。设计的多场景PDR定位方法具有较高的精度与较快的运行速度，且仅需一部智能手机，不依赖外部辅助设备，从而使定位精度和鲁棒性得到明显改善。

主权项：1.一种基于智能手机多传感器融合和SVM分类的多场景PDR定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过UWB或WiFi定位的方式获取当前设备的初始位置；步骤2：通过手机集成的加速度计、陀螺仪与气压计采集得到当前手机的加速度、角速度与气压值；步骤3：对步骤2采集得到的数据进行低通滤波处理，滤除采样噪声；步骤4：对经过步骤3滤波后的加速度与角速度数据进行四元数变换，将其从载体坐标系转换到世界坐标系；步骤5：取世界坐标系下z轴加速度大小作为步数检测的依据，采取加速度峰值检测的方法，对步数进行判断；步骤6：依据步骤5的峰值检测方法检测到一步之后，计算出一步所花的时间T，得到步频f＝1T，根据非线性步长模型计算得到步长；结合步频f、用户输入的身高h与个体特征参数c，根据非线性步长模型计算得到步长SL：SL＝[0.7+0.371×h-1.75+0.227×f-1.79×h÷1.75]×c；其中个体特征参数c的值在0.8至1.2之间，通常取值为1；步骤7：基于滤波后的加速度频域特征，采用SVM方法进行分类，区分手机处于行人口袋、手机在左手时的行人摆臂、手机在右手时的行人摆臂和平端手机这四种状态；步骤8：对于四种不同的状态，通过检测角速度或加速度特征值计算一步内前进的方向；S1：对于手机处于手持平端的状态和处于行人口袋的状态，首先对加速度值进行带通滤波，滤除重力加速度分量；再找到一步时间段内z轴加速度az＝0，且z轴加速度增大，即的时刻t0，取t0时刻的x、y轴加速度矢量和方向作为该步的前进方向；S2：对于手机处于行人右手摆臂的情况，当一步内z轴方向上的角速度大于0时，取x、y轴上的角速度峰值矢量和方向作为该步前进方向；S3：对于手机处于行人左手摆臂的情况，当一步内z轴方向上的角速度小于0时，取x、y轴上的角速度峰值矢量和方向作为该步前进方向；步骤9：基于步骤6计算得到的步长与步骤8计算得到的方向，更新行人行走一步之后的位置；步骤10：持续检测气压计的变化，若气压计示数出现连续下降趋势，则判断为行人上楼；若气压计示数出现连续上升趋势，则判断为行人下楼；步骤11：完成一步的位置更新之后，持续检测步数变化；若出现新的一步，重复步骤5至步骤10；否则结束定位进程。

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