Tian Z等人[1]提出了一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

式中amax和amin分別是步態(tài)檢測(cè)過程中的加速度最大值和最小值，C是比例系數(shù)，Tian Z等人采用了一種反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來計(jì)算C的值，計(jì)算成本很高。

表2總結(jié)比較了一些基于手機(jī)的步長(zhǎng)推算文獻(xiàn)。

從表2可以看出，綜合計(jì)算成本和精度兩方面，文獻(xiàn)[6]最理想，盡管文獻(xiàn)[1]精度更高，但其計(jì)算成本較高，不適合實(shí)際應(yīng)用。

4 方向推算

已知步長(zhǎng)，還必須知道步行方向才能計(jì)算出行人的位置。通常智能手機(jī)上都有數(shù)字羅盤（方向傳感器），它能測(cè)出手機(jī)的Y軸投影到水平面時(shí)和地磁北極的夾角，即手機(jī)的方向角。但此方法存在地磁偏差和位置偏差。為了克服以上偏差，很多文獻(xiàn)方案提出融合其他傳感器，根據(jù)使用的傳感器類型不同，可將這些方案分為如下兩類。

4.1 融合慣性傳感器

由于智能手機(jī)里集成了很多慣性傳感器（如加速度傳感器、陀螺儀），它們可以和數(shù)字羅盤結(jié)合起來使用。例如用加速度傳感器測(cè)得的加速度軌跡可以用來確定一類時(shí)間點(diǎn)，在這類時(shí)間點(diǎn)上的位置偏差和在起點(diǎn)人把手機(jī)放進(jìn)衣袋后的位置偏差相同，這樣只要測(cè)出在起點(diǎn)的位置偏差，再結(jié)合在每一步的推斷點(diǎn)上測(cè)到的手機(jī)方向角，二者相加即為人走每一步時(shí)的行走方向[2]。

4.2 融合照相機(jī)

天花板的直線邊緣可以作為參考來推算行人方向。Sun Z等人[7]先是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從手機(jī)拍到的照片中提取出天花板邊緣，再計(jì)算手機(jī)Y軸相對(duì)天花板邊緣的方向偏差。由于建筑物水平界面大多是長(zhǎng)方形的，所以天花板邊緣相對(duì)建筑物水平或垂直，這時(shí)再測(cè)量建筑物的絕對(duì)方向，相當(dāng)于天花板邊緣的絕對(duì)方向，再結(jié)合前面手機(jī)相對(duì)天花板邊緣的方向偏差，就能得到手機(jī)的方向。該方案能取得1°左右的精度，缺點(diǎn)是計(jì)算量巨大，耗能也很大。

表3列舉總結(jié)了一些基于手機(jī)的行人方向推算文獻(xiàn)。

從表3看出，大多數(shù)方案都是把幾種傳感器融合在一起，這樣可以部分抵消單獨(dú)使用數(shù)字羅盤測(cè)量方向時(shí)受到的地磁偏差和位置偏差影響。

5 開放性研究問題

在行人航位推算應(yīng)用于室內(nèi)定位的過程中，依舊存在著一些研究問題。

5.1 不同方案系統(tǒng)的融合

將幾種定位技術(shù)結(jié)合起來使用可以有效提高定位的精度、可靠性，同時(shí)能節(jié)省能耗成本。而且，能根據(jù)人所在的環(huán)境以及定位需求的不同選擇最合適的定位技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)無縫切換。比如WiFi指紋定位和行人航位推算相結(jié)合的定位[10]。

5.2 利用外部環(huán)境提高精度

除了內(nèi)部?jī)?yōu)化步伐探測(cè)、步長(zhǎng)推算和方向推算算法，還可以借助外部環(huán)境提高定位精度，例如借助地標(biāo)。在某個(gè)位置的手機(jī)傳感器讀數(shù)若有明顯的特征，則認(rèn)為該位置是一個(gè)地標(biāo)。比如人乘坐電梯時(shí)手機(jī)的加速度傳感器讀數(shù)會(huì)有明顯的特征，可以把電梯位置作為地標(biāo)[11]。

6 結(jié)束語

行人航位推算系統(tǒng)（PDR）不需要在室內(nèi)預(yù)裝信標(biāo)節(jié)點(diǎn)就能實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位，跟蹤行人軌跡。本文回顧了PDR系統(tǒng)中三個(gè)模塊：步伐檢測(cè)、步長(zhǎng)推算、方向推算的各種算法方案，對(duì)它們進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹和比較。最后列舉了一些熱門的開放性問題。

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