CN119422067A 用于定位的系统和方法 （群众互联有限公司）

2024.12.10PCT/EP2023/0632902023.05.17WO2023/237310EN2023.12.14一种计算机实施的方法(600)，用于估计可一传感器在不同的时间处在装置与在环境中具有已知位置的多个分布式锚之间获得第一观测结果(615)。对于在时间窗内的一时间点处获得的每一观测结果(650)，估计从装置到锚的距离二观测结果(625)来估计装置在获得观测结果的时间与所需要的时间之间的位移(660)。通过位移来调整锚的位置以补偿装置的运动的影响来计算装置在所需要的时间处的位置(670、21.一种用于估计能够移动的装置在环境中的位置的计算机实施的方法，其特征在于，接收在不同的时间处在所述装置与多个分布式锚之间获得的第一述多个锚在所述环境中具有已知的多个位置且所述观测结果由第一组一个或多个传感器对于在所述时间窗内的一时间点处获得的每一观根据所述观测结果估计从所述装置到所述锚的距离和估计所述装置由于所述装置在获得所述观测结果的时间与所述所需要的时间之间进通过所述位移来调整所述观测结果中所涉及的所述锚的所述位置基于所述距离和/或所述角度以及经调整的所述锚位置来计算所述装置在所述所需要4.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，所述第锚发射且由所述装置探测和/或由所述装置发射且由所述多个锚探测的无线信号的强度、5.如任一前述权利要求所述的方法，其特6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，包括利用优化技术来估计所述隐藏状态参i)根据如权利要求1所述的方法，使用当前的多个隐藏状态参数找到所述装置的临时ii)对所述装置的所述临时估计位置与经调整的信标位置进行比较以获得预期距离值iv)如果不满足所述标准，则调整至少一个隐藏参数且重复步骤i)至iii)直到满足所3所述时间窗在持续时间或偏移量上进行调谐或动己的经调谐或动态调整的时间窗彼此独立地且独立于位置计算来估计不同的隐藏状态参16.一种估计与在环境中移动的装置的动力学相关联的隐藏状态变量的方法，其特征接收在不同的时间处在所述装置与多个分布式锚之间获得的第一述多个锚在所述环境中具有已知的多个位置且所述观测结果由第一组一个或多个传感器对于在所述时间窗内的一时间点处获得的每一观根据所述观测结果估计从所述装置到所述锚的距离和估计所述装置由于所述装置在获得所述观测结果的时间与所述所需要的时间之间进其中将具有至少一个隐藏状态参数的至少一个模型用于估计所述装置相对于所述多通过所述位移来调整所述观测结果中所涉及的所述锚的所述位置基于所述距离和/或所述角度以及经调整的所述锚位置来计算所述装置在所述所需要根据所述装置的所述临时位置和经调整的所述锚位置找到预期距离或观测结果与所在优化器中，对至少一个隐藏状态参数进行调整以将所述4在时间段内的多个时间点处获得第一组观测结果，其中所述多个观测结果单独地或根据第二组观测结果来估计所述装置由于所述装置在所述时间段期间的所述多个时使用所估计的多个位移来调整所述第一组观测结果以使得每一观测结果针对所述装基于经调整的所述观测结果来估计所述装置在所述单一时间5置的任何基于距离或角度的定位技术。所述定[0003]定位系统一般需要传感器来1)测量物体在环境内的运动或者2)测量环境的某一与三边测量方法或三角测量方法一起用于计算位置。在GNSS定位的复杂情形(例如全球定来自多个传感器的融合位置会平衡不同传感器的优势与劣势且来自不同来源的位置误差6[0008]将来自两个或更多个来源的数据进行组合的已知方法包括卡尔曼滤波器(Kalman和系统的隐藏状态来估计模型(例如，描述车辆的运动的物理定律)的变量的递归估计器(recursiveestimator)。来自前一时间步骤的状态估计值与新的观测结果一起用于对模distribution)表示所计算的模型变量(例如位置)利用泰勒级数展开(Taylorseriesexpansion)在一个点附近将所述非线性系统线性化。[0012]崔正植(JeongsikChoi)和崔英硕(Yang_SeokChoi)所著的标题为以下的学术论的内置传感器的免校准定位技术(Calibration_freepositioningtechniqueusingWi_定锚(WiFi接入点)计算移动的装置的位置的过将基于所估计WiFi距离与基于所述脚步的时间处的所估计位置的到接入点(access7且具有稳健性的定位方案来改进定位技术并减轻或避免上述现有在环境中具有已知位置且观测结果由第一组一个[0021]估计装置由于装置在获得观测结果的时间与所需要的时间之间进行运动而产生[0024]本发明提供一种融合时间窗内的距离和位移测量值以估计移动的物体在所需要[0028]在移动的装置和单独使用到锚位置的距离/角度的情形中，由于物体的位置在时性、加速度计和陀螺仪传感器)的所存储位移数据来计算移动的装置在所需要的时间处的8离/角度观测结果固有地可能包含一定程度的误差，使得没有位置估计会完美地拟合所有数据，且在计算时将存在一些残余误差。因此，可利用多维缩放(Multidimensional[0032]距离和/或角度指示锚相对于装置的位置。这些距离和/或角度可在任何坐标系9是因为这些锚可能在一些位置可见而在其他位置不可见。其还会获得空间分集—可具有测到的距离误差可能每50厘米左右上下波动，这与信号的波长有关。通过从不同的距离获得观测结果，可减轻这些影响。或者举例来说，接收信号强度指标(receivedsignal间分集可减轻空间相关误差。飞行时间(例如WiFi802.11mc)、相位测量(例如戴乐号或波形的性质以指示距离。并不限制同时使用利用不同的距离确定技术的不同类型的[0045]在其他实施例中，例如使用蓝牙到达或出发角度来感测移动装置与锚之间的角锚的观测结果发送到接收所有观测结果的服务器或其他装置而使用所述观测结果来估计测量值的补充或对惯性测量值的替代使用轮子/履带/传动系统的旋转测量值的车辆或机到锚的距离的预期值与观测值之间的差值或者预期观测结果与实际观测结果之间的差值[0060]在由位于固定位置处的蓝牙信标和包含传感器的移动装置组成的室内定位系统[0063]机载加速度计测量装置在3个正交方向中的每一方向上的力，且陀螺仪测量装置[0064]更有效的方法是根据加速度计数据探测脚步并将每一脚步与一个前进方向组[0070]使用模型对隐藏变量进行参数化使得能够计算例如来自信标信号的RSSI或其对[0072]一旦评估出隐藏状态，便可利用如权利要求1所述的方法计算所需要的时间处的[0075]i)根据如权利要求1所述的方法，使用当前隐藏状态参数找到装置的临时估计位[0076]ii)对装置的临时估计位置与经调整的信标位置进行比较以获得预期距离值或观[0078]iv)如果不满足标准，则调整至少一个隐藏参数且重复步骤i)至iii)直到满足标漂移用于更复杂的模型中以提高准确度。视物理系统和被选择来表示物理系统的模型而[0081]在另一实施例中，用于确定到所观测到的锚的距离的隐藏状态参数包括TX功率、有蓝牙观测结果均可用来计算位置。另一极限情况是当有人携带装置以一定速度行走或奔的时间具有最大时间偏移的窗口中的那些观测结果，这些误差更严重。大的时间窗可能也果用于有效地确定隐藏状态并产生高度准确的位置。[0085]在一些实施例中，可视如例如根据加速度计或其他数据确定的装置的确定状态果。在估计隐藏状态时采用较长的时间窗且在评估位置时采用较短的时间窗可为有益的。以前进方向偏移间隔与路径损耗指数之间的间隔对此参数进行更新(如果具有规则的脚在环境中具有已知位置且观测结果由第一组一个[0098]估计装置由于装置在获得观测结果的时间与所需要的时间之间进行运动而产生[0099]其中将具有至少一个隐藏状态参数的至少一个模型用于估计装置相对于锚的距[0101]基于距离和/或角度以及经调整的锚位置来计算装置在所需要的时间处的临时位[0102]根据装置的临时位置和经调整的锚位置找到预期距离或观测结果与所测量距离[0104]然后，所述方法可例如基于经优化的隐藏状态参数和观测结果来计算装置的位[0110]根据第二组观测结果来估计装置由于装置在时间段期间的时间点处进行运动而[0111]使用所估计的位移来调整第一组观测结果以使得每一观测结果针对装置在单一的任何特征可与任何一个或多个其他此类特征以及本发明的各方面中的任何一个或多个[0115]图1至图3示出根据本发明实施例的用于估计移动装置在环境中的位置的定位系[0116]图4示出根据本发明实施例的移动装置在环境内的移动以及在每一时间段处对信[0119]图7示出根据本发明实施例的估计系统模型的隐藏变量所采取的步骤的流程图的基本要素(相同的参考编号示出相同的要素)，所述多个基本要素包括待定位的移动物体[0125]软件34可在其中将距离或传感器观测结果与位移信息集合在一起的任何地方(例[0126]图1示出其中移动物体20上的传感器22可探测到多个锚15所发出的信号从而提供[0129]其他布置方式和传感器类型也可获得观测结果和位移数据并对观测结果和位移[0131]本文所利用的特定技术在所需要的时间处叠加在不同的C处)，且因此转换到单一装置位置)，即通过将观测结果在此时间处进行叠加和对齐来实不同时间处的3个不同信标的观测结果被映射到需要估计装置的位置的同一时间点，则这已对此信标的一个观测结果产生影响的衰落效应或其他失真不会影响此信标的不同观测[0145]这需要对一个或多个参数进行初始和/或持续估计，以将传感器读数转换成准确以补偿装置移动(以与上面关于寻找位置所述相似的方式)从而估计用于将传感器观测结[0148]图5和图6示出在室内定位系统(IPS)中利用此种观测结果叠加技术来估计移动装[0152]机载加速度计测量装置在3个正交方向中的每一方向上的力，且陀螺仪测量装置手机中的大规模生产的芯片不够准确且测量误差度重复模式中探测这些脚步相对简单)，并将这些脚步与步长和根据来自陀螺仪的相对前进方向测量值得出的绝对前进方向以及前进方向测量值与由地图或现场平面图定义的绝[0156]使用模型对隐藏变量进行参数化使得能够计算例如来自信标信号的RSSI或其对图5e示出当装置在整个环境中移动时的一系列蓝牙观测结果和脚步观测结果以及为了在度计数据)和前进方向(来自陀螺仪数据)的多个脚步ST[0170]在方块635处，以定期的时间间隔或其他方式有一或多个触发器触发来根据输入[0173]时间窗可包含来自相同信标和/或不同信标的观测时间不同的多个蓝牙观测结移和Y位置位移的累积值使得可高效地计算任意两个时间之间的平移。这是隐藏参数中的[0175]对于每一RSSI观测结果，使用上面所示的路径损耗模型和相关的隐藏状态参数AXa,YaBXb,YbCAXa,YaBXb,YbC[0180]其中d1x是装置在时间T1与时间T之间的位移d1的x分量，而d1y是y分量，且其中在方块720处，使用隐藏状态的当前值(或初始默认值)710和脚步数据窗口705来计算窗口[0189]优化器迭代地改变所讨论的参数(从方块750到方块710的路径)直到误差度量得所述参数值作为未来参数更新和未来位置计算的当使用每一参数的一组评估的平均值而非使用来自任何一个特定时间窗[0193]按照图6中的方块645，在已计算了对于特定时间需要重新[0203]时间窗的持续时间可根据普遍条件动态变化。视装置在有蓝牙观测结果均可用来计算位置。另一极限情况是当有人携带装置以一定速度行走时。大时间偏移的窗口中的那些观测结果，这些误差更严重。此种情形中的大的时间窗可能会[0208]尽管已关于采用蓝牙信标来定位例如智能手机等移动装置的室内定位系统描述reviewofpedestrianindoorpositioningsystemsformassmarket进行位置指纹识别(LocationfingerprintingwithBluetoothlowenergybeacons.)”2418到2428页。测量的无监督学习技术：从理论到安卓应用实施(Unsupervisedlearningtechniques位技术(Calibration_fre