基于惯导辅助地磁的手机室内定位系统设计*

宋 镖，程 磊，周明达，吴怀宇，陈 洋

（武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心，武汉430081）

基于惯导辅助地磁的手机室内定位系统设计*

宋 镖，程 磊*，周明达，吴怀宇，陈 洋

（武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心，武汉430081）

目前的室内定位技术大都是需要建立足够多的信号节点，这种有源信号受建筑物干扰衰减快导致其定位精度不足。为了避免这些存在的问题，通过深入研究室内定位方法，提出了基于惯导辅助地磁匹配的适用于手机移动终端的室内定位方法。有别于传统的室外定位系统，本文利用地球磁场在不同点的差异化信息，并通过选择适当的地磁匹配算法，可以实现不依赖于外部设备的移动个体室内定位，同时通过惯导辅助地磁的组合定位方式有效增加地磁信息匹配效率，能获得较高的室内定位的精度。最后设计了基于android平台的手机室内定位软件，可利用手机内置的传感器设备实现室内定位功能，仿真及实验显示该定位方法是有效的。

地磁应用；传感器；室内定位；惯性导航；android

随着科技的进步，研究者们针对移动定位技术方向的研究工作始终没有停止脚步，在近些年取得了很大的进展，包括红外技术IR［1］、无线局域网WLAN［2］、蓝牙技术Blue Tooth［3］、计算机视觉Computer Vision［4］、WIFI［5］、ZigBee［6］和地磁Magnetic等等。而惯导辅助地磁的室内定位技术是最近几年才提出来的一项新型的室内定位手段，其突出优势在于可高精度、长时间、抗干扰地为室内定位系统提供实时、连续、精准的位置信息，且安全可靠，成本低廉，对环境要求低。只需要通过地球提供的固有地磁场信息，利用Android智能手机内置的传感器即可实现室内定位。

目前，国内外文献主要是研究用于地磁定位中的地磁匹配算法及其相关仿真研究［7-10］，对于地磁定位技术用于手机的相关研究较少，而今是移动互联网技术发展的高峰期，对手机的室内定位的需要是空前巨大的。谷歌、微软、苹果、博通等在内的一些科技巨头，还有一些世界有名的大学都纷纷致力于室内定位技术方向的研究，其中包括采用有源RFID技术的电子标签Qubulus；杜克大学开发了通过采用递归、过滤和“无形的路标”等方式进行定位的UnLoc；Google公司通过手机基站、GPS及Wi-Fi信号获得室内精确定位；北京邮电大学邓中亮教授提出的TC-OFDM定位与通信融合的新型信号体制，这是一种通过惯导与通信网相结合的室内定位方式；李燕君［11］等人就WIFI室内定位展开了深入研究，但需要实现对位置指纹库进行建立和维护；丁海强［12］等人针对基于RSSI的无线传感网络定位算法精度不高的问题提出一种负约束条件下的似然估计定位算法，获得较高精度，但此种定位方式需要在室内至少铺设三个以上的物联网节点构成无线传感网络。通过分析，可以发现这些定位方式均需要另外架设相应设备，这无疑给室内定位带来了局限性；同时这种有源信号又会受到建筑物的影响，衰减快，能耗大，不适用于手机终端室内定位。

本文从一种新的角度提出了基于惯导与地磁组合的定位算法方式进行手机室内定位，并设计了相应的手机定位软件，在不依赖于外部设备的同时，还能达到一个高精度的定位效果。

1 惯导辅助地磁室内定位原理

2003年Boles等人就区域的地磁斑图进行了相应的研究，并分析了利用地磁导航的可行性［13］，随后Janne Haverinen等［14］提出了在煤矿下环境下的基于地磁异常的定位技术，并通过仿真实验分析了利用地磁信息进行室内定位的可行性。

地磁匹配定位技术需要构建地磁基准图，其存储数据较大，匹配时间较长，加入惯导技术能有效缩小匹配范围，提高匹配率和实时性，首先通过高精度的三轴磁力计（本文中使用手机）对区域的地磁数据进行扫描，获得区域的地磁基准图信息，并上传服务器。进行地磁匹配定位时，需要将服务器上的地磁基准图导入到手机中，构建手机内部地磁基准图。当载体运动到室内定位环境下时，由惯性导航系统中得到定位的相对位置，基于这个相对位置能从地磁基准图中搜索出一个新的局域地磁基准图，由手机内置磁传感器实时地测量所处位置的磁矢量，将测量磁矢量与局域地磁基准图进行相应的匹配，使用地磁匹配算法处理后的数据返回到用户手机中，将用户所在位置显示手机平面地图上，从而实现手机用户实时显示自身的位置，地磁匹配系统框图如图1所示。

图1 地磁匹配定位系统框图

惯性导航系统主要原理是通过将载体在惯性参考系的加速度对时间进行积分，从而获得一个三维空间的相对位置，其系统框图如图2所示。

图2 惯性导航系统示意图

根据手机加速度计获取的3个线加速度数值，经过坐标变换，导航计算，即可得到手机的位置、速度、姿态等导航信息［15］。

式中：v0，vm分别表示t0，tm时刻手机线速度，a为手机一个方向上的加速度，为t0到tm的平均速度，Δs为手机的相对位移。

2 惯导辅助地磁室内定位算法

前面阐述了惯导结合地磁定位的基本原理，接下来针对定位算法进行分析，不同经纬度和高度下地球表面地磁场强度异同，这种异同就构成了不同经纬度和高度下的一种矢量特征；同时高精度低成本的手机内置传感器的出现，使得这项地磁定位技术应用到手机上提供了可行性，于是地磁匹配算法设计便是本论文地磁室内定系统的关键，合适的地磁匹配算法将能明显提高系统的定位效率和匹配的准确率。

2.1 最小距离度量法

若用2个向量Nuv和m的间距的某一个范数||ε||来表示它们之间的相似程度，则可以得到相似度度量算法的最小距离度量法，其中，最小距离度量法各匹配算法的定义如下［7］：

AD（绝对差法）：

MAD（平均绝对差法）：

SD（平方差法）：

MSD（平均平方差法）：

上式中的Nuv表示基准图中位置(u,v)上的N维特征向量；m表示实时测量的N维特征向量；N表示相关数据的总点数；D(u,v)为地磁匹配相关函数，Nuv+i表示基准数据库的位置(u,v+i)上的特征量，mi表示实时测量的第i个特征量。

2.2 相关度量法

相关度量法用向量m和Nuv之间的夹角θ来度量实时向量和基准子向量之间的相似程度。为了便于计算，通常采用θ的某一个合适的函数(如cosθ)来定义相似度。相关度量法主要分为积相关法和归一化积相关法两类［7］。

PROD（积相关法）：

NPROD（归一化积相关法）：

2.3 惯导辅助MSD算法

地磁场是地球上的自然场之一，它是一个矢量场，随着所处位置以及时间的改变发生变化。传感器测量中获得的地磁矢量是由不同的场源产生的磁矢量之和，地磁场来源于三种磁源，分别是主地磁场(Mm)、地壳地磁场(Mc)以及干扰地磁场(Md)。综上所述，传感器测得的磁场的大小和方向的关系如式(7)所示［16］：

一般描述地球磁场时，会用它的总场强以及每个分量，磁场总场强用M表示，将它投射到东北平面得到H，称作水平强度；将H投射到东西向轴，得到东西向场强Mx；同理，将H投射到南北向轴，得到南北向场强My；其中φ表示磁偏角，ϕ表示磁倾角，各物理量的表示如图3所示。

图3 地磁场元素图

M、H、φ、φ四要素与M在三个轴上投影(Mx，My，Mz)的关系如式(8)～(11)所示［17］。

由上式就可以得到地理磁场的基本特征量，根据地磁场的两个特点，①地磁场是由主磁场和其他磁场组成，②其方向是由地磁北极（地理南极）指向地磁南极（地理北极），综合分析验证得到地磁矢量从载体坐标系下转换到导航坐标系下时，东西方向磁场分量Mx近似为零。

文献［18］研究了地磁匹配技术几种基本匹配算法，通过几种匹配算法MAD法、MSD法、PROD法和NPROD法的对比仿真实验，发现选择MAD法或MSD法作为地磁匹配算法较好，匹配精度更高、匹配运算量更小和匹配误差收敛性更好。

由此，本文提出改进型的惯导辅助MSD地磁匹配的算法来进行室内定位，其算法流程如图4所示，首先通过惯导计算出载体在导航坐标系中的粗略的位置信息，利用这个相对位置从地磁基准图中搜索出局部地磁基准图，进而通过地磁矢量的异同进行室内地磁匹配定位，以获取准确的位置参数，从而现实室内实时精准定位。

图4 定位算法流程图

3 地磁定位关键技术

为了有效实现基于惯导辅助地磁定位，除了要解决上述地磁定位研究中的关键问题外，还需尝试从以下几个方面进行技术攻关克难。

3.1 精确地磁基准图的构建

能否精确地获得地磁基准图是室内定位精准与否的关键所在，地球上每个经纬度上地磁矢量是不同的，而相隔很近的两点地磁矢量相差不大，这就会给地磁匹配算法增加一定的难度，在不增加匹配算法的计算量前提下，要想获得相对较高的定位精度就需要获得一个精准的地磁基准图，即采用精度较高的三轴磁传感器设备直接获得三维的地磁矢量，本文将被测区域人为划分成1 m×1 m的网格，在网格顶点处使用三轴磁传感器（本文中使用手机）测量地磁矢量并存入数据库中，即生成一个网格状的地磁基准图，根据点对点的原则能将MSD地磁匹配的精度提高到1 m左右，同时通过惯导获得的相对位置，更新地磁基准图，减少了匹配量，提高了定位的实时性。

3.2 合适的地磁匹配算法

目前，地磁匹配算法分为很多类，包括前面提到的最小距离度量法和相关度量法，以及本文提出的改进型的惯导辅助MSD地磁定位算法，本文结合MSD地磁匹配算法的优点，拓展为惯导辅助MSD地磁定位算法，既提高室内定位的精度，还减少地磁匹配运算量，提高室内定位的实时性。

4 惯导辅助地磁定位实验

在完成了前期的一系列研究工作后，根据改进型的惯导辅助MSD地磁定位算法及其执行过程，对惯性导航辅助地磁定位技术运用于室内定位的定位效果进行实验研究。

4.1 实验环境设置

实验选择在大型的购物中心（武汉奥山世纪城）进行室内定位导航，购物中心面积大约25万m2，实验位于面积大约是300 m×200 m的A区，整个实验过程的路径选择是从商场的5号门进入，在第1个路口左拐，第2个路口右拐，第3个路口再左拐，最后从商场4号门出去，实验记录了室内定位导航的整个过程，其实验路径选择如图5所示。

图5 实验路径选择图

4.2 惯导与惯导辅助地磁定位的对比仿真

本文对惯导辅助地磁定位算法与惯导定位算法进行了对比性仿真实验，如图6所示。在MATLAB仿真环境下初始化载体运动路径，其中绿色线表示实际路径，蓝色线所示惯导算法得到的路径，红色线表示惯导辅助地磁定位的路径，由于加速度的偏移惯导会越来越偏移实际路径，造成与实际路径的误差越来越大，但是利用惯导辅助地磁定位能一定程度上减少漂移误差。

图6 惯导定位和惯导辅助地磁定位的对比仿真

4.3 MSD地磁匹配算法实验

建立地磁基准图时要遍历整个区域，将区域划分为网格，并在网格的顶点处进行地磁矢量的测量，产生一个网格状的地磁基准图。首先，在Android手机上获取地磁传感器数据，通过姿态解算将地磁矢量分解到地球坐标系的三个方向，X轴方向磁场分量近似为零，可忽略，即可将地磁矢量从三维量转化为二维量。然后，本文选择MSD地磁定位算法进行了相应的定位匹配测试，其中Y轴分量，Z轴分量表示地磁矢量，X坐标，Y坐标表示当前手机所处绝对位置，其测试结果如图7所示。

4.4 惯性导航辅助地磁室内定位实验

首先设置一个初始点，利用前面所述的改进型的地磁定位匹配算法进行室内定位，通过分析地磁匹配算法用于室内定位的有效性，结合惯性导航技术思路进行位置估计，在估计位置区域内使用局部地磁搜索并匹配的原则，设计了手机室内定位应用程序，并对定位效果进行了测试，整个室内定位实验过程使用视频记录，视频总历时3 min 40 s，图8为每隔20 s取的视频截图一次，其中背景为商场的周围情景，右下角是小米2 s的屏幕截图，蓝色的圈圈表示定位点，表示手机当前位置，如图8所示。

图7 地磁匹配算法测试

图8 实验定位效果

表1 定位匹配算法比较

由表1可以看出惯导辅助地磁定位算法可以提高10%的地磁匹配率，且减少了一半的检测与匹配时间，同时定位精度达到了1 m，使用惯导辅助地磁算法更能满足室内定位精度和实时性要求。

5 结束语

从实验可以看出室内定位使用惯导辅助地磁的技术是可行的，通过测量区域内的地磁信息，建立较精准的地磁基准图，利用惯性导航技术进行相对定位，获得移动载体的三维空间中的相对位置，在此基础上缩小地磁基准图的匹配范围，减少地磁匹配计算量，使用地磁匹配算法MSD进行绝对定位，就能获得较好的室内定位精度，同时不依赖于外界设备。此方式适用于商业中心、会展中心以及地下停车库等的室内定位，定为精度可以达到1.0 M，其商业市场价值巨大。

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宋 镖（1990-），男，湖北孝感人，硕士研究生，于2010年在武汉科技大学获得学士学位，研究方向为机器人视觉伺服控制，584811733@qq.com；

程 磊（1976-），男，湖北武汉人，教授，主要研究方向为机器人及复杂系统、现任中国人工智能学会青年工作委员会常务委员，湖北省人工智能学会理事；主持包括国家自然科学基金在内的省部级及以上纵向项目9项；获国家教学成果二等奖1项，国际国内学术论文奖6项；发表论文40余篇，其中三大索引收录24篇，chenglei@wust.edu.cn；

吴怀宇(1961-)，男，湖北武汉人，教授，主要研究方向为服务机器人及其控制；主持国家及省部级基金7项；获省部级科技进步一等奖2项；教育部科技成果鉴定2项；获湖北省自然科学优秀学术论文一等奖1项；国家发明专利2项，实用新型专利2项；专著1部；发表论文50余篇，其中SCI收录5篇，EI收录30篇，ISTP收录17篇，wuhy@wust.edu.cn。

The Design of Cellphone Indoor Positioning System Based Magnetic Assisted Inertial Navigation Technology*

SONG Biao，CHENG Lei*，ZHOU Mingda，WU Huaiyu，CHEN Yang
(Engineering Research Center of Metallurgical Automation and Measurement Technology，Ministry of Education，Wuhan University of Science and Technology，Wuhan 430081，China)

To implement indoor positioning，sufficient signal nodes fast attenuated by the interference of the construction and consequently cause the low positional accuracy，are mostly required.In order to avoid the existing problem，by further studying the technologies of indoor positioning，a positioning algorithm with inertial navigation technology assisted geomagnetic matching that suits for cellphone terminal indoor positioning is presented.Different from the traditional outdoor positioning system，by taking advantage of differentiated information of Earth's magnetic field at different points and selecting an appropriate geomagnetic matching algorithm，the indoor positioning of cellphone devices without depending on external devices can be achieved，simultaneously applying the combined localization method of inertial navigation-assisted geomagnetic positioning improve the indoor positioning accuracy.Finally，a cellphone indoor positioning software which is based on Android platform is novelly and successfully designed with mobile built-in sensors，Simulations and experiments show that this localization method is effective.

geomagnetic application；sensor；indoor positioning；inertial navigation；android

TP317

A

1004-1699(2015)08-1249-06

��5100

10.3969/j.issn.1004-1699.2015.08.025

项目来源：国家自然科学基金项目（60705035，61075087，61203331）；湖北省重点实验室开放基金重点项目（Z201102）；河南省高等学校控制工程重点学科开放基金项目（KG2011-01）；湖北省教育厅科研计划重点项目（D20131105）；湖北省科技计划自然科学基金重点项目（2010CDA005）

2015-01-07 修改日期：2015-05-18