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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明涉及一种基于因子图优化的智能终端航位推算定位方法，包括以下步骤：S1.获取智能手机中惯性测量单元的测量数据、全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据；S2.根据步骤S1中获取的全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据，得到更准确的GNSS位置信息；S3.根据步骤S2中得到的GNSS位置信息和步骤S1中获取的惯性测量单元的测量数据，利用行人航位推算方法得到位置增量；S4.构建基于测量数据和GNSS信号数据的因子图模型；S5.通过求取步骤S4中得到的代价函数的最小值，获得当下位置的最佳估计。本发明基于惯性测量单元IMU和全球导航卫星系统GNSS的传感器的互补特点，使得在每次获得数据时因子图都得到快速有效的更新，最终实时地得到智能手机的位置。

主权项：1.一种基于因子图优化的智能终端航位推算定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取智能手机中惯性测量单元的测量数据、全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据；S2.根据步骤S1中获取的全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据，利用信噪比模型对接收到的每个卫星的数据进行定权，得到更准确的GNSS位置信息；S3.根据步骤S2中得到的GNSS位置信息和步骤S1中获取的惯性测量单元的测量数据，利用行人航位推算方法得到位置增量；S4.根据步骤S2中得到的GNSS位置信息和步骤S3中得到的位置增量，构建基于测量数据和GNSS信号数据的因子图模型，并得到对应代价函数；S5.通过求取步骤S4中得到的代价函数的最小值，获得当下位置的最佳估计；其中，步骤S1具体包括：S11.通过调用智能手机api的方式，读取智能手机每时刻的加速度值与角速度值；S12.通过调用智能手机api的方式，读取智能手机接收到的导航卫星的信号数据；其中，步骤S2具体包括：S21.根据步骤S12中获取的智能手机接收到的导航卫星的信号数据，计算对应的每一个导航卫星的信噪比，并带入到信噪比随机模型中确定对应导航卫星的权；S22.根据步骤S21中得到的接收到信号数据的每一个导航卫星的权，对接受到的所有导航卫星的数据进行处理，得到更准确的GNSS位置信息，步骤S3具体包括：S31.根据步骤S22中得到的GNSS位置信息和步骤S11中获取的加速度值求取行人航位推算方法中距离计算公式的系数；S32.根据步骤S11中获取的加速度值，利用行人航位推算方法，得到相邻采样时刻间的距离估计；S33.根据步骤S11中获取的角速度测量值，利用行人航位推算方法，得到相邻采样时刻间的航向角的增量；S34.根据步骤S32中得到的相邻采样时刻间的距离估计和步骤S33中得到的相邻采样时刻间的航向角的增量得到位置增量；步骤S4具体包括：S41.将步骤S34得到的位置增量作为相邻位置间的约束因子，将步骤S22得到的GNSS位置数据作为另一个约束因子，构建因子图模型；S42.根据步骤S41中的约束关系，分别构建位置增量约束下和GNSS位置约束下的两个代价函数，再将两个代价函数进行组合，将所有时刻的位置都作为未知量，建立新的代价函数，状态代价函数如下： 其中：表示第i+1时刻位置增量因子的误差估计，表示状态代价函数残差的协方差矩阵，Pi+1表示i+1时刻的位置信息，Pi表示i时刻的位置信息，fPi表示i时刻的位置信息与用PDR算法得到的位置增量的和，Li,i+1表示从i时刻到i+1时刻的估计行人步长，θi表示从i时刻的行人航向角量测代价函数如下： 其中：表示第i+1时刻GNSS因子的误差估计，表示量测代价函数残差的协方差矩阵，Pi+1表示i+1时刻的位置信息，表示i+1时刻GNSS信号得到的位置信息总的代价函数如下： 将过去所有的状态都作为未知量，可以推广得到新的代价函数如下： 其中P*表示位置信息的最优状态集，表示当第K时刻位置信息的最优状态，求取上面代价函数最小值，可获得状态的最优估计。

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百度查询： 东南大学 基于因子图优化的智能终端航位推算定位方法