CN106979778B - 一种定位方法、装置和移动终端 - Google Patents
一种定位方法、装置和移动终端 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106979778B CN106979778B CN201610029216.XA CN201610029216A CN106979778B CN 106979778 B CN106979778 B CN 106979778B CN 201610029216 A CN201610029216 A CN 201610029216A CN 106979778 B CN106979778 B CN 106979778B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- geomagnetic
- positioning
- grid
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 94
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims abstract description 188
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 72
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 claims description 26
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims description 20
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 claims description 15
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 abstract description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 6
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 6
- 101800000863 Galanin message-associated peptide Proteins 0.000 description 5
- 102100028501 Galanin peptides Human genes 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010924 continuous production Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000005358 geomagnetic field Effects 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/04—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by terrestrial means
- G01C21/08—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by terrestrial means involving use of the magnetic field of the earth
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geology (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Navigation (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本申请实施例提供了一种定位方法、装置和移动终端，以准确的进行室内定位。所述的方法包括：依据第一磁信息确定地磁栅格数据；依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，其中，所述轨迹点包括所述行走采集信息对应行走轨迹中的各轨迹点；将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果；将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果。基于地磁进行室内定位，再将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果，提高室内定位的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及定位技术领域，特别是涉及一种定位方法、一种定位装置和一种移动终端。
背景技术
全球定位系统(Global Positioning System，GPS)是利用GPS定位卫星，在全球范围内实时进行定位、导航的系统。
通常民用GPS的精度通常是10米左右，因此GPS通常被用于室外定位如GPS可以提供车辆定位、防盗、反劫、行驶路线监控及呼叫指挥等用途。
但是，随着智能移动终端的普及，以及移动互联网的发展，地图与导航类软件将进入一个新的时代，即当前定位已不仅仅局限于室外定位，而是需要更高精度的室内定位，室内定位的精度通常是1米左右，因此民用GPS无法达到室内定位的精度。
因此，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：提供一种定位方法、装置和移动终端，以准确的进行室内定位。
发明内容
本申请实施例所要解决的技术问题是提供一种定位方法，以准确的进行室内定位。
相应的，本申请实施例还提供了一种定位装置和移动终端，用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种定位方法，包括：依据第一磁信息确定地磁栅格数据；依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，其中，所述轨迹点包括所述行走采集信息对应行走轨迹中的各轨迹点；将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果；将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果。
本申请实施例还公开了一种定位装置，包括：地磁栅格确定模块，用于依据第一磁信息确定地磁栅格数据；轨迹磁信息确定模块，用于依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，其中，所述轨迹点包括所述行走采集信息对应行走轨迹中的各轨迹点；地磁定位模块，用于将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果；室内定位模块，用于将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果。
本申请实施例还公开了一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、显示器、处理器和输入单元，所述处理器用于执行本申请实施例任一所述的方法。
与现有技术相比，本申请实施例包括以下优点：
在本申请实施例中，采集第一磁信息确定地磁栅格数据，以及依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，然后将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果，从而基于地磁进行室内定位，再将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果，提高室内定位的准确性。
附图说明
图1是本申请的一种定位方法实施例的步骤流程图；
图2是本申请的另一种定位方法实施例中地磁观测的步骤流程图；
图3是本申请的另一种定位方法实施例中地磁栅格数据的确定步骤流程图；
图4是本申请的另一种定位方法实施例中地磁定位的步骤流程图；
图5是本申请的另一种定位方法实施例中粒子定位示意图；
图6是本申请的另一种定位方法实施例中地磁定位融合的步骤流程图；
图7是本申请的另一种定位方法实施例中室内里程测量数据波动示意图；
图8是本申请一种定位装置实施例的结构框图；
图9A是本申请另一种定位装置实施例的结构框图；
图9B是本申请另一种定位装置实施例中栅格数据确定子模块的结构框图；
图9C是本申请另一种定位装置实施例中匹配定位子模块的结构框图；
图10是本申请一种移动终端实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
本申请实施例的核心构思之一在于，提供一种定位方法、装置和移动终端，以准确的进行室内定位。采集第一磁信息确定地磁栅格数据，以及依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，然后将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果，从而基于地磁进行室内定位，再将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果，提高室内定位的准确性。
本实施例中，移动终端指的是具有多媒体功能的可移动的终端设备，这些设备支持音频、视频、数据等方面的功能。本实施例中该移动终端包括智能移动终端、平板电脑能、智能穿戴设备等。
参照图1，示出了本申请的一种定位方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤102，依据第一磁信息确定地磁栅格数据。
根据建筑物内钢筋结构形成的软磁场，根据该软磁场的磁场矢量的方向特异性和磁场特异性可以进行定位，即地磁定位。由于GPS精度显示，本申请实施例依据地磁定位和其他无线定位方式相融合，以进行室内定位。
对于地磁定位，可以先采集地磁信息即第一磁信息，然后依据该第一磁信息对磁地图进行栅格化得到地磁栅格数据。其中，栅格结构是一种空间数据结构，栅格结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织，组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。可以将指定区域(如地图、地球表面)划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个象元或象素由行、列定义，并包含一个代码表示该象素的属性类型或量值，或包括指向其属性记录的指针等。
步骤104，依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，其中，所述轨迹点包括所述行走采集信息对应行走轨迹中的各轨迹点。
本实施例中，采用行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)轨迹与地磁栅格数据进行融合以进行地磁观测。因此可以通过移动终端中的传感器采集用户的PDR轨迹即行走采集信息，再依据行走采集信息确定用户的行走轨迹的各轨迹点，计算该轨迹点的第二磁信息。
步骤106，将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果。
然后执行地磁观测确定地磁定位结果，即将第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，即对于给定的目的采集点Pm，遍历行走轨迹中各轨迹点的第二磁信息，将第二磁信息和地磁栅格数据进行匹配，确定轨迹点的匹配分值来确定出该目的采集点Pm的地磁定位结果。
步骤108，将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果。
由于单纯的地磁定位可能会出现误差，如移动终端，电脑等电子设备的电磁数据容易对地磁定位造成干扰，因此可以将地磁定位和其他定位方式融合来进行室内定位。本实施例中无线定位数据可以是蓝牙、WIFI等定位数据，在进行融合时可以通过粒子滤波的方式将地磁定位结果和无线定位数据融合，得到相应粒子定位结果，作为室内定位结果。
综上，采集第一磁信息确定地磁栅格数据，以及依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，然后将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果，从而基于地磁进行室内定位，再将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果，提高室内定位的准确性。
实施例二
本实施例详细论述基于地磁的室内定位方法，其中可以先进行地磁预测，在将地磁与其他无线定位方式向融合，进行室内定位。
1、地磁预测
参照图2，示出了本申请的另一种定位方法实施例中地磁观测的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤202，通过所述移动终端采集各采集线对应的第一磁信息。
本实施例中，预先指定线采集的起点和终点，其中采集线可以为室内能够通行的道路，在移动终端上可以通过点击触发开始采集，开始端平移动终端匀速移动，当到达终点后，可以通过点击触发停止采集。将上述移动过程中的所有磁数据Mc1，第一时间t1，第一姿态角Q1，以及起点和终点做为一条采集线的地磁指纹信息记录下来，即记录各采集线对应的第一磁信息，则所述第一磁信息包括地磁指纹信息。则整个地图的采集就是由若干条线采集组成的。
本实施例中，为了保证磁数据的安全性，可以采用校准方法对磁数据进行校准，其中磁数据可以包括第一磁信息、第二磁信息、地磁定位结果、无线定位数据以及室内定位数据等，在一个示例中可以使用八字校准的方法对磁传感进行8参数的磁场校准，即输入一系列训练的磁数据，然后计算磁校准的8个参数CP8，然后磁数据Mo使用计算出来的磁参数进行校准，可以获得Mc即为校准后的磁数据，本实施例中各种磁数据均可以使用校准后的磁数据进行。其中，Mo可以包括移动终端原始的磁传感器矢量数据，总共三维x,y,z，Mc可以包括移动终端校准后的磁传感器矢量数据，总共三维x,y,z。
步骤204，对地图数据进行划分，在所述地图数据上确定多个网格。
步骤206，依据各采集线的第一磁信息确定各网格的地磁栅格数据，采用所述网格和地磁栅格数据生成栅格化的地图数据。
可以对磁地图进行栅格化处理，即按照一定的比例和距离对地图数据进行划分，在所述地图数据上确定多个网格。然后采用各采集线的第一磁信息对网格进行匹配，确定各网格的地磁栅格数据，采用所述网格和地磁栅格数据生成栅格化的地图数据。
本申请一个可选实施例中，所述依据各采集线的第一磁信息确定各网格的地磁栅格数据，如图3所示包括如下子步骤：
子步骤302，遍历每条采集线，根据各采集线的第一磁信息确定各采集点的磁坐标数据。
子步骤304，依据所述磁坐标数据确定各源网格的第一地磁数据。
遍历每条采集线，根据采集线的起点和终点，磁数据的时间，以及线性差值计算出每个采集点的磁坐标数据，所述地磁坐标数据包括：经纬度坐标、第一磁数据和第一姿态角。如磁坐标数据(Px，Py，Mc1,Q1)，其中Px，Py是经纬度坐标，Mc1为第一磁数据，Q1为第一姿态角。其中，
本申请一个可选实施例中，所述依据所述磁坐标数据确定各源网格的第一地磁数据，包括：依据所述经纬度坐标确定网格标识，将所述网格标识对应网格作为源网格；依据所述第一姿态角对所述第一磁数据进行旋转，确定所述源网格在大地坐标系对应的第一地磁数据。
由(Px,Py)可以计算出对应的网格标识(Gx,Gy)，该网格标识用于标识一个网格，将该网格标识对应网格作为源网格。再依据移动终端的第一姿态角Q1和第一磁数据Mc1，采用Q1对Mc1进行旋转，可以计算出经过旋转后的大地坐标系的磁数据矢量即第一地磁数据Mg1。
子步骤306，分别以每个源网格为中心，查找在预置距离范围内的目标网格。
子步骤308，确定所述目标网格到源网格的距离。
针对一个源网格(Gx,Gy)把以(Gx,Gy)为中心，查找预置距离范围即m*m范围内的网格，然后给该网格配置地磁栅格数据，计算该网格到源网格(Gx,Gy)的距离，将dist属性配置为距离，还可以将该源网格对应磁坐标数据的第一地磁数据Mg作为该网格的磁数据，则地磁栅格数据包括该第一地磁数据Mg和距离dist。
子步骤310，检测所述目标网格是否记录有地磁栅格数据。
在确定出一个源网格的目标网格时，该目标网格可能已经作为其他源网格的目标网格，而被记录了地磁栅格数据，因此还要判断目标网格是否记录有地磁栅格数据。
若是，即目标网格记录有地磁栅格数据，执行子步骤314；若否，即目标网格未记录有地磁栅格数据，执行步骤子步骤312。
子步骤312，将所述距离和对应源网格的第一地磁数据记录为所述目标网格的地磁栅格数据。
若所述目标网格未记录地磁栅格数据，则将该距离，以及对应源网格的第一地磁数据记录到所述目标网格的地磁栅格数据中。
子步骤314，确定所述目标网格与当前源网格的当前距离，以及所述目标网格与之前源网格的之前距离。
若所述目标网格已记录地磁栅格数据，则确定所述目标网格与当前源网格的当前距离，以及所述目标网格与之前源网格的之前距离。
子步骤316，比较当前距离和之前距离的大小。
在目标网格距不同源网格距离不同时，其对应的磁数据也存在差异，因此可以比较当前距离和之前距离的大小。
当所述当前距离大于之前距离时，保留已记录的地磁栅格数据，即返回子步骤306继续匹配源网格的目标网格。
当所述当前距离小于之前距离时，执行子步骤318；当所述当前距离等于之前距离时，执行子步骤320。
子步骤318，采用所述当前距离和所述当前源网格的第一地磁数据更新已记录的地磁栅格数据。
当所述当前距离小于之前距离时，采用所述当前距离以及所述当前源网格的第一地磁数据替换原始记录，更新已记录的地磁栅格数据。
子步骤320，计算所述当前源网格的第一地磁数据和之前源网格的第一地磁数据的均值，采用所述当前距离和均值更新已记录的地磁栅格数据。
当所述当前距离和之前距离相同时，计算所述当前源网格的第一地磁数据和之前源网格的第一地磁数据的均值，采用所述当前距离和均值更新已记录的地磁栅格数据。
即如果要填的网格已经被填过地磁栅格数据值了，则比较要填的dist(当前距离)和已经填的dist(之前距离)哪个比较小，选择较小dist的磁数据值，即之前距离小则保留原始记录，当前距离小则更新记录，如果相同则两个第一地磁数据Mg1相加平均。
则每个网格的地磁栅格数据包括距离信息和第一磁数据，从而采用所述网格和地磁栅格数据生成栅格化的地图数据。本实施例中以GMAP表示整个栅格化后地图数据；MData表示一个栅格化后的地图数据，即一个网格的地磁栅格数据，其中每一个MData里面有Mg1和dist的数据，则MData_x_y＝GMAP(x,y)表示在位置x，y，栅格化的地图数据。
步骤208，依据移动终端的行走采集信息。
步骤210，采用所述第二姿态角对所述第二磁数据进行旋转，确定所述轨迹点在大地坐标系对应的第二地磁数据；获取各轨迹点的轨迹角度、步数标识和第二地磁数据生成第二地磁信息。
本实施例中，基于PDR技术采集行走采集信息以确定第二地磁信息。即通过移动终端中的加速度，陀螺仪，磁传感器等传感器采集PDR轨迹(即行走轨迹)的行走采集信息，其中，行走采集信息包括：第二磁数据、第二姿态角。
本实施例中，将PDR轨迹的每一步配置为一个轨迹点，则PDR的轨迹由若干轨迹点组成，因此可以获取行走这一段时间内的移动终端的姿态角(Q)，以及磁传感器的三轴矢量(Mc)，即在PDR的每一个轨迹点上，获取对应每一步的行走采集信息，包括第二磁数据Mc2，第二姿态角Q2，以及该轨迹点的角度等。
然后依据行走采集信息确定第二地磁信息，先采用所述第二姿态角Q2对所述第二磁数据Mc2进行旋转，确定所述轨迹点在大地坐标系对应的第二地磁数据。本实施例中，将函数R作为使用Q把Mc旋转为Mg的函数，则Mg 2＝R(Q2，Mc2)。则一个PDR轨迹点在大地坐标系下的第二磁数据可以为：
其中，Mg_step即指定一步的第二磁数据，n为该步内的Q2和Mc2的组个数。
然后获取各轨迹点的轨迹角度、步数标识和第二地磁数据生成第二地磁信息，则一个PDR轨迹由step_num，step_angle，Mg_step以及STEP组成。
其中，轨迹角度step_angle可以是PDR轨迹点的角度；步数标识step_num可以是PDR轨迹点的步数编号，如第一步、第二步等；第二地磁数据Mg_step PDR轨迹点在大地坐标系的磁数据；STEP可以表示一个PDR轨迹点的数据；相应的，STEP1，STEP2，……,STEPn就是n个轨迹点的PDR轨迹数据。
步骤212，确定目标采集点。
在获取到地磁栅格数据和PDR轨迹对应第二磁信息之后，然后可以将地磁栅格数据和PDR轨迹进行匹配，两者的匹配度越高，代表越有可能在这个位置，即通过匹配确定地磁观测评分，即给每一个地磁指纹点给予评分值，评价当前位置在这里的概率，从而实现地磁定位。
其中，上述确定出栅格地图GMAP，GMAP的每一个元素是地磁栅格数据MData，每一个MData里面的内容为Mg1和dist的数据。PDR轨迹数据可以由n个STEP组成的轨迹点的第二地磁信息，每一个轨迹点的第二地磁信息包含Mg_step，step_num，step_angle等。
本实施例中，首先确定目标采集点，可以遍历每一个搜索范围内的磁指纹点，以每一个磁指纹点作为目标采集点，然后依据所述第二磁信息和所述地磁栅格数据的匹配，对所述目标采集点进行定位，确定所述目标采集点的地磁定位结果。其中，可以将磁指纹的采集线按照一定的距离做切分，切分后的每一段线段的中点作为目标采集点(即磁采集点)，目标采集点对应信息包括位置和Mg等磁数据。
即针对每个目标采集点遍历行走轨迹中各轨迹点的第二磁信息，然后与所述地磁栅格数据的匹配，得到相应匹配的分值进而确定所述目标采集点的地磁定位结果。具体步骤如下：
步骤214，依据所述目标采集点确定行走轨迹的匹配范围。
步骤216，对所述匹配范围内每个轨迹点的第二磁信息，采用所述地磁栅格数据分别进行匹配，确定所述目标采集点的地磁定位结果。
对于一个选定的磁采集点即目标采集点Pm，令ZERO_ANGLE为轨迹搜索的角度范围，STEP_SIZE_MIN为最小步长搜索范围，STEP_SCAL_MAX为最大步长搜索范围。则在-ZERO_ANGLE—ZERO_ANGLE角度范围，以及STEP_SIZE_MIN—STEP_SCAL_MAX的步长距离范围即该目标采集点所确定的行走轨迹对应匹配范围。其中，ZERO_ANGLE、STEP_SIZE_MIN和STEP_SCAL_MAX可以依据实际需求设定，如按照经验值设定。
然后在该匹配范围内遍历各轨迹点将第二磁信息和地磁栅格数据进行匹配，并执行若干次离散，即为对轨迹误差模型的离散搜索，从而在离散空间内的搜索的最高得分，作为该目标采集点Pm的观测分值，即地磁定位结果。
本申请一个可选实施例中，通过匹配确定目标采集点的地磁定位结果具体包括如下子步骤：
子步骤402，以所述目标采集点为终点确定行走轨迹对应匹配范围。
子步骤404，依据所述终点、步长搜索范围和轨迹零位角进行离散，在所述匹配范围内从终点向前遍历轨迹点。
子步骤406，针对所述匹配范围内每个轨迹点，确定所述轨迹点对应的地磁栅格数据。
子步骤408，依据所述轨迹点的第二磁信息和地磁栅格数据计算磁匹配差和距离匹配差。
子步骤410，依据所述磁匹配差和距离匹配差确定所述目标采集点的地磁定位结果。
在一个具体示例中，对于一个给定的目标采集点Pm，给定的轨迹零位角zero_angle，给定的步长搜索范围step_size，可以一段匹配的PDR轨迹数据，计算最终的匹配得分F_score。
将目标采集点作为终点，依据匹配范围确定行走轨迹对应起点，从而确定出匹配范围，然后从终点向起点即从后往前遍历每一个PDR轨迹数据，以执行轨迹误差模型的离散搜索，具体过程如下：
确定目标采集点Pm的坐标范围，即令Cx＝Pm(x)即Pm点的横坐标，Cy＝Pm(y)即Pm点的纵坐标。然后依据所述终点、步长搜索范围step_size和轨迹零位角zero_angle进行离散，在所述匹配范围内从终点向前遍历轨迹点，即：
Cx＝Cx-STEP(step_num)*step_size*cos(STEP(step_angle)+zero_angle)
Cy＝Cy-STEP(step_num)*step_size*sin(STEP(step_angle)+zero_angle)
然后针对所述匹配范围内每个轨迹点，确定所述轨迹点对应的磁栅格数据，匹配的轨迹点的第二磁信息为STEP(Mg_step)，相应匹配出的栅格地图中对应位置Cx，Cy上的地磁栅格数据为GMAP(cx,cy)。然后依据所述轨迹点的第二磁信息和地磁栅格数据计算磁匹配差和距离匹配差，即：
每个轨迹点的磁匹配差Dmg＝(GMap(cx,cy)-STEP(Mg_step))，即将第二磁信息和地磁栅格数据的磁矢量相减计算差值，即第一磁数据Mg1和第二磁数据Mg_step相减。
每个轨迹点的距离匹配差Ddist＝GMap(cx,cy).dist，即cx，cy坐标上对应的地磁栅格数据中的dist属性值。
然后计算各轨迹点的磁匹配差的均值，将其作为PDR轨迹和栅格地图的磁匹配差，即：
然后计算各轨迹点的距离匹配差的均值，将其作为PDR轨迹和栅格地图的距离匹配差，即：
其中，n为PDR轨迹点的个数
然后依据所述磁匹配差和距离匹配差确定所述目标采集点的地磁定位结果。本申请另一个可选实施例中，依据所述磁匹配差和距离匹配差确定所述目标采集点的地磁定位结果，包括：依据所述磁匹配差和距离匹配差，确定所述匹配范围内每个轨迹点的匹配分值；将所述匹配范围内最大的匹配分值作为所述目标采集点的观测分值，将所述观测分值作为所述目标采集点的地磁定位结果。即依据磁匹配差和距离匹配差在匹配范围进行离散，得到相应的匹配分值，例如通过高斯函数进行离散，即：
PDR轨迹和栅格地图的磁匹配分值S_AllMg＝Guass(D_AllMg,P1)；
PDR轨迹和栅格地图的距离匹配分值S_AllDist＝Guass(D_AllDist,P2)；
其中，S_AllMg范围0-1，S_AllDist范围0-1，Guass为高斯函数，P1，P2分别为高斯函数的参数。
再依据磁匹配分值和距离匹配分值计算匹配分值，即：
F_score＝S_AllDist*S_AllMg
其中，F_score为最终轨迹和栅格地图的匹配分值。
相应的，对于一个给定的目标采集点Pm，选择遍历的所有step_size和zero_angle构成的匹配范围，确定出该轨迹点的匹配分值，然后将各匹配分值进行比较，确定匹配范围内最大的匹配分值，该最大的匹配分值F_score_max即为目标采集点Pm最终得分，即所述目标采集点的观测分值。
若仅是执行地磁定位，则依据上述步骤计算出所有目标采集点Pm的F_score_max作为地磁定位结果，即可完成地磁定位。
实际处理中，磁定位的观测(F_score)可能在多处会有相识的地方，仅通过地磁进行定位可能会出现误差，例如移动终端，电脑等电子设备的电磁数据容易对地磁定位造成干扰，又如地磁搜索的空间(范围)越大，误差也越大，过高的搜索空间，也会导致计算量直线较大，即单独进行地磁定位很有可能会出现全局丢失的问题。因此可以将地磁定位和其他定位方式融合来进行室内定位。本实施例中无线定位数据可以是蓝牙、WIFI等定位数据，在进行融合时可以通过粒子滤波的方式将地磁定位结果和无线定位数据融合，得到相应粒子定位结果，作为室内定位结果。
2、地磁定位融合
本申请实施例中，所述无线定位数据包括以下至少一项：蓝牙定位数据、WIFI定位数据和核心定位数据。
蓝牙定位数据可以包括不同位置蓝牙信号的强度等信息。其中，蓝牙通讯是一种短距离低功耗的无线传输技术，在室内安装适当的蓝牙局域网接入点后，将网络配置成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微网络的主设备。这样通过检测信号强度就可以获得用户的位置信息。蓝牙定位主要应用于小范围定位，对于持有集成了蓝牙功能移动终端设备，只要设备的蓝牙功能开启，蓝牙室内定位系统就能够对其进行位置判断。
WIFI定位数据可以包括不同位置WIFI信号的强度等信息。通过无线接入点(包括无线路由器)组成的无线局域网络(WLAN)，可以实现复杂环境中的定位、监测和追踪任务。它以网络节点(无线接入点)的位置信息为基础和前提，采用经验测试和信号传播模型相结合的方式，对已接入的移动设备进行位置定位，最高精确度大约在1米至20米之间。
核心定位数据可以包括在IOS系统中CoreLocation的定位数据，IOS SDK提供的Core Location能比较好的提供获取位置信息的功能，获取位置信息涉及如下几个类，CLLocationManager(位置管理器),CLLocation,CLLocationManagerdelegate(协议、提供委托方法)，CLLocationCoodinate2D(存储坐标位置)等。
基于上述无线定位数据与地磁定位进行融合，如图5所示：
本实施例中，通过粒子滤波方式执行地磁定位与其他无线定位的融合，粒子滤波可以包括通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，其中，样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。粒子滤波的粒子的概率分布是一种真实的近似，跟卡尔曼滤波相比，粒子滤波在非线性，非高斯系统具有更好的适应性。粒子滤波分为粒子初始化，粒子更新，粒子评分，粒子重采样这四个步骤。
首先执行粒子初始化，而后移动终端采用计步器实时测量加速度，并采用磁传感器等测量室内里程计，然后基于室内里程对粒子进行更新。在定位融合即粒子评分前，要先测量地磁定位结果即地磁观测结果，以及其他无线定位数据，如通过蓝牙、WIFI、CoreLocation等数据确定指纹地图，得到相应蓝牙、WIFI、CoreLocation观测结果，然后将蓝牙、WIFI、CoreLocation观测结果与地磁观测结果进行融合，确定粒子评分，从而基于整体得分进行定位，执行全局搜索，且对于得分较低的观测点，还可以进行粒子重采样。具体步骤如下：
参照图6，示出了本申请的另一种定位方法实施例中地磁定位融合的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤602，依据当前的无线定位数据与全局无线指纹库进行匹配，初始化定位粒子。
在室内定位的场景下粒子初始化的过程采用全局指纹匹配，以蓝牙定位数据即蓝牙指纹为例，可以采用当前的蓝牙指纹跟全局蓝牙指纹地图库中的指纹进行比较，得分为：
其中，ron为实时蓝牙指纹，roff为指纹库中指纹，m为配对上的个数。
根据S的得分取出前P％的指纹，指纹的得分越低，越以大的概率生成粒子。粒子的属性如表1所示：
| 属性名 | 意义 |
| X | 当前的粒子位置x坐标 |
| Y | 当前的粒子位置y坐标 |
| zero_angle | 当前磁传感器的零偏 |
| step_size | 步长 |
| F | 当前指纹 |
表1
X′＝X0+Gauss(0,dx)
Y′＝Y0+Gauss(0,dy)
zero_angle＝random(0,360)
step_size＝step_size*(1+random(-ds,ds))
其中，F为空X0，Y0为对应的指纹库中指纹的坐标，Gauss为高斯函数，第一个参数是均值，第二个参数是方差，random为随机函数，第一个参数是下限，第二个参数是上限；dx，dy为位移x，y的方差，ds是步长随机的比例系数。
从而依据当前选取的无线定位数据与相应全局无线指纹库进行匹配，初始化定位粒子。
步骤604，依据移动终端采集的传感器数据计算用户的室内里程信息。
步骤606，依据所述室内里程信息更新所述定位粒子。
先采用移动终端的传感器采集传感器数据，然后计算用户的室内里程信息。其中，室内里程计可以使用移动终端上自带的加速度计，磁传感器，陀螺仪进行数据融合后得出的里程计，室内里程计可以记录人移动的相对位移。
本实施例中，采用加速度传感器去除重力后进行一次积分后得到速度，通过检查速度的波峰和波谷的做法来检测步数。
由于加速度一共有三轴，因此平均加速度△a＝(apitch+aroll+ayaw)/3，而速度S是由平均加速度做一次积分而得到的，公式：S＝∑△a*△t
如图7所示平均速度的上下波动，使用动态阈值的方法检测波峰和波谷；根据波峰波谷的数量来计算步数。其中，存在的不稳定的因素就是误检，即将一些干扰加进去了。因此为了去除误检测，使用三个方法。第一个对速度差设定一个上下限，在上下限内的才认为是有效的检查；第二个方法是对波峰和波谷之间的时间间隔做一定约束，通常人类的走路还是跑步，步间隔最小是200毫秒，最大是2000毫秒，因此使用此参数对步长过短或者过长的进行过滤；第三种方法是通过统计的方法来判别有效步和无效步。因为走路是一种连续过程，因此在检测到步伐后看下前面的步伐，如果连续有三个或者以上的认为是有效步。
由于使用上述方法可以检测出的步数，但是没有步长，通常可以设定一个常值步长，而本实施例的粒子滤波方法可以收敛出步长，而保存在移动终端中，并作为再下一次的初值。每个移动终端的磁传感器均存在一定的零位偏移，而且磁传感器的零位容易被具有磁场的物质所干扰而产生变化，因此室内里程计计算出的是相对里程值。
xn+1＝xn+△stepNumn*stepLen*cos(△θn)
yn+1＝yn+△stepNumn*stepLen*sin(△θn)
△θn＝θn-θ0
其中，x，y表示了室内里程计，其中stepNum是步数，stepLen是步长，θ0是磁传感器零位偏移。
然后依据所述室内里程信息对初始化后的定位粒子进行更新，即每个粒子根据输入的室内定位里程计，进行粒子的更新。
其中，室内里程计输入的为angle(磁传感器绝对读数)，和△step_num(步数差)
粒子更新可以采用如下的公式如下：
Xn+1＝Xn+(cos(anglen+zero_anglen)
+Gauss(0,Dex))*step_size*△step_num+Gauss(0,Dax)
Yn+1＝Yn+(sin(anglen+zero_anglen)
+Gauss(0,Dey))*step_size*△step_num+Gauss(0,Day)
zero_anglen+1＝zero_anglen+(anglen-anglen-1)*Gauss(0,Ae)+Gauss(0,Aa)
其中，Dex表示位移x的静态偏差，Dax表示位移x的随机偏差，Dey表示位移y的静态偏差，Day表示位移y的随机偏差，Ae表示零位角度的静态偏差，Aa表示零位角度的随机偏差。
本实施例，可以使用当前的蓝牙、wifi的信号强度或CoreLocation数据对每个粒子进行更新，即更新为当前蓝牙、wifi信号强度或CoreLocation定位数据，也就是把当前的观察指纹赋值给粒子的F。
步骤608，获取定位粒子，确定所述定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据。
对于无线定位数据即无线指纹对应指纹地图的采集，可以使用点方法和直线法两种方法一起完成。
其中，点方法：在一个需要室内定位的场景内，用户持移动终端走到某个位置，在移动终端中设定当前位置，并采集当前环境蓝牙和Wifi指纹<ID1:RSSI1,ID2:RSSI2···IDn:RSSIn,Poisition>,并记录成文件。
直线方法：在一个需要室内定位的场景内，用户拿移动终端走到某个位置，在移动终端中设定当前位置，并匀速按直线走一段距离，停止，并在移动终端中设定停止点位置；在走动的过程中，移动终端以平均间隔的方法记录蓝牙、wifi指纹以及CoreLocation指纹，并用差值的方式赋予每个指纹实际的位置。并把整个过程数据以文件的形式记录下来。
最后使用专用的指纹地图合成软件，把所有的数据形成一个整体的蓝牙指纹地图；并且软件可以选择删除或是移动某些指纹点。
若无线定位数据包括蓝牙定位数据和/或WIFI定位数据，执行步骤610；若无线定位数据包括核心定位数据，执行步骤612。
步骤610，计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离，依据所述粒子距离确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
针对蓝牙定位数据和/或WIFI定位数据，粒子在更新后，分别对每个粒子进行评分。若粒子P(Xp,Yp,Fp)对应的欧式距离最近的指纹库中的指纹为F(Xf,Yf,Ff)
D＝|Fp-Ff|
其中，D是指纹之间的欧式距离平方和，R是粒子和最近指纹的欧式距离，K1和K2是相应的固定参数，W是粒子的权重即评分，F_score这里为粒子最近的磁指纹点的评分。
从而计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离如欧式距离，依据所述粒子距离确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
步骤612，计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离。
步骤614，依据所述无线定位数据计算所述粒子距离的置信度。
步骤616，依据所述粒子距离和置信度确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
针对核心定位数据即使用CoreLocation进行定位，则W权重的计算方法与上述蓝牙、WIFI不同。
令CoreLocation的结果为位置P(x,y),精度为Accuracy
这每个粒子到P的距离：
粒子距离的置信度为Wd＝Guass(Accuracy,Kp)；
其中，Kp为高斯函数的参数
W＝(Guass(R)*Wd+F_score)/(1+Wd)；
W为最终粒子的权重评分。
计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离。依据所述无线定位数据计算所述粒子距离的置信度，依据所述粒子距离和置信度确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
步骤618，依据融合分值确定定位粒子的全局融合分值。
步骤620，检测全局融合分值是否低于全局阈值。
若是，即所述全局融合分值低于全局阈值，执行步骤622；若否，即所述全局融合分值不低于全局阈值，执行步骤624。
步骤622，重新对所述定位粒子进行初始化以执行全局重定位。
当所述全局融合分值低于全局阈值时，重新对所述定位粒子进行初始化以执行全局重定位。
步骤624，依据融合分值确定定位粒子的相关融合分值。
步骤626，依据所述全局融合分值和相关融合分值计算定位粒子的聚合度。
步骤628，判断定位粒子的聚合度是否低于聚合度阈值。
若是，即定位粒子的聚合度低于聚合度阈值，执行步骤630；若否，即定位粒子的聚合度不低于聚合度阈值，结束该流程。
步骤630，对所述定位粒子进行重采样。
当所述定位粒子的聚合度低于聚合度阈值时，对所述定位粒子进行重采样，即返回步骤606。
当粒子的聚合度低于聚合度阈值的时候，进行粒子重采样的操作
其中，粒子的聚合度表示为：
其，中W是每个粒子的权重，Wall是所有粒子的权重和，Wcor是粒子权重的平方和。G是聚合度的值，G为0-1的一个数，当G小于K后，可以进行重采样的操作。K称之为聚合度阈值。当权重Wall很低后，认为是定位失效，需要重新进行粒子初始化，即重新全局定位。
其中，重采样可以让剩余粒子中权重越高的粒子以越大的概率进行越多的粒子重采样，使得粒子总数不变。粒子在重采样的过程中，均以一定的概率和幅度变化x，y，zero_angle,step_size。最终的定位输出为权重高于百分之T的所有粒子加权平均的结果。
常用的室内定位方法主要采用wifi跟蓝牙，其中，wifi环境各个商场铺设的密度不一致，密度低的商场需要额外的铺设设备以达到精度的要求；另外wifi指纹随着时间的变化，商铺的变化会发生变化；并且对于IOS系统有各种限制无法使用。而蓝牙则需要在现场铺设蓝牙信标，需要额外的施工和成本。
而本实施例中，地磁定位利用室内地磁场的差异性来定位，不需要额外的施工和成本，并且能够同时支持IOS移动终端和android移动终端，并且在匹配正确的情况下，能够做到高于wifi和蓝牙的定位精度。
并且，可以通过融合wifi和蓝牙的信号，做融合定位，提高定位精度和准确度，IOS移动终端上，由于无法直接获取wifi的信号，可以使用corelocation+地磁的方法来进行融合定位。
本实施例适用于采用Android以及IOS系统的各种移动终端。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。
实施例三
在上述实施例的基础上，本实施例还提供了一种定位装置。
参照图8，示出了本申请一种定位装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
地磁栅格确定模块802，用于依据第一磁信息确定地磁栅格数据。
轨迹磁信息确定模块804，用于依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，其中，所述轨迹点包括所述行走采集信息对应行走轨迹中的各轨迹点。
地磁定位模块806，用于将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果。
室内定位模块808，用于将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果。
综上所述，采集第一磁信息确定地磁栅格数据，以及依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，然后将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果，从而基于地磁进行室内定位，再将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果，提高室内定位的准确性。
参照图9A，示出了本申请另一种定位装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
地磁采集模块810，用于通过所述移动终端采集各采集线对应的第一磁信息，其中所述第一磁信息包括地磁指纹信息。
地磁栅格确定模块802，用于依据第一磁信息确定地磁栅格数据。
轨迹磁信息确定模块804，用于依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，其中，所述轨迹点包括所述行走采集信息对应行走轨迹中的各轨迹点。
地磁定位模块806，用于将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果。
室内定位模块808，用于将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果。
粒子初始化模块812，用于依据当前的无线定位数据与全局无线指纹库进行匹配，初始化定位粒子。
粒子更新模块814，用于依据移动终端采集的传感器数据计算用户的室内里程信息；依据所述室内里程信息更新所述定位粒子。
粒子重定位模块816，用于依据融合分值确定定位粒子的全局融合分值；当所述全局融合分值低于全局阈值时，重新对所述定位粒子进行初始化以执行全局重定位。
粒子重采样模块818，用于依据融合分值确定定位粒子的相关融合分值；依据所述全局融合分值和相关融合分值计算定位粒子的聚合度；当所述定位粒子的聚合度低于聚合度阈值时，对所述定位粒子进行重采样。
其中，所述地磁栅格确定模块802，包括：
网格划分子模块8022，用于对地图数据进行划分，在所述地图数据上确定多个网格。
栅格数据确定子模块8024，用于依据各采集线的第一磁信息确定各网格的地磁栅格数据，采用所述网格和地磁栅格数据生成栅格化的地图数据。
参照图9B，示出了本申请另一种定位装置实施例中栅格数据确定子模块的结构框图。
所述栅格数据确定子模块8024，包括：
遍历单元80242，用于遍历每条采集线，根据各采集线的第一磁信息确定各采集点的磁坐标数据。
第一地磁确定单元80244，用于依据所述磁坐标数据确定各源网格的第一地磁数据。
查找单元80246，用于分别以每个源网格为中心，查找在预置距离范围内的目标网格。
栅格数据记录单元80248，用于确定所述目标网格到源网格的距离，将所述距离和对应源网格的第一地磁数据记录为所述目标网格的地磁栅格数据。
所述栅格数据记录单元80248，还用于在所述目标网格已记录地磁栅格数据时，确定所述目标网格与当前源网格的当前距离，以及所述目标网格与之前源网格的之前距离；当所述当前距离大于之前距离时，保留已记录的地磁栅格数据；当所述当前距离小于之前距离时，采用所述当前距离和所述当前源网格的第一地磁数据更新已记录的地磁栅格数据；当所述当前距离和之前距离相同时，计算所述当前源网格的第一地磁数据和之前源网格的第一地磁数据的均值，采用所述当前距离和均值更新已记录的地磁栅格数据。
其中，所述地磁坐标数据包括：经纬度坐标、第一磁数据和第一姿态角。
所述第一地磁确定单元80244，用于依据所述经纬度坐标确定网格标识，将所述网格标识对应网格作为源网格；依据所述第一姿态角对所述第一磁数据进行旋转，确定所述源网格在大地坐标系对应的第一地磁数据。
所述行走采集信息包括：第二磁数据、第二姿态角，所述第二磁信息，包括：轨迹角度、步数标识和第二地磁数据。
所述轨迹磁信息确定模块804，包括：
坐标转换子模块8042，用于采用所述第二姿态角对所述第二磁数据进行旋转，确定所述轨迹点在大地坐标系对应的第二地磁数据。
第二地磁确定子模块8044，用于获取各轨迹点的轨迹角度、步数标识和第二地磁数据生成第二地磁信息。
所述地磁定位模块806，用于确定目标采集点；依据所述第二磁信息和所述地磁栅格数据的匹配，对所述目标采集点进行定位，确定所述目标采集点的地磁定位结果。
所述地磁定位模块806，包括：
范围确定子模块8062，用于依据所述目标采集点确定行走轨迹的匹配范围。
匹配定位子模块8064，用于对所述匹配范围内每个轨迹点的第二磁信息，采用所述地磁栅格数据分别进行匹配，确定所述目标采集点的地磁定位结果。
所述范围确定子模块8062，用于以所述目标采集点为终点确定行走轨迹对应匹配范围；依据所述终点、步长搜索范围和轨迹零位角进行离散，在所述匹配范围内从终点向前遍历轨迹点。
参照图9C，示出了本申请另一种定位装置实施例中匹配定位子模块的结构框图。
所述匹配定位子模块8064，包括：
轨迹栅格确定单元80642，用于针对所述匹配范围内每个轨迹点，确定所述轨迹点对应的地磁栅格数据。
匹配确定单元80644，用于依据所述轨迹点的第二磁信息和地磁栅格数据计算磁匹配差和距离匹配差；依据所述磁匹配差和距离匹配差确定所述目标采集点的地磁定位结果。
所述匹配确定单元80644，用于依据所述磁匹配差和距离匹配差，确定所述匹配范围内每个轨迹点的匹配分值；将所述匹配范围内最大的匹配分值作为所述目标采集点的观测分值，将所述观测分值作为所述目标采集点的地磁定位结果。
所述无线定位数据，包括以下至少一项：蓝牙定位数据、WIFI定位数据和核心定位数据。
所述室内定位模块808，包括：
定位数据确定子模块8082，用于获取定位粒子，确定所述定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据。
第一融合子模块8084，用于计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离，依据所述粒子距离确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
所述室内定位模块8082，包括：
定位数据确定子模块8082，用于获取定位粒子，确定所述定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据；
第二融合子模块8086，用于计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离；依据所述无线定位数据计算所述粒子距离的置信度；依据所述粒子距离和置信度确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
实施例四
在上述实施例的基础上，本实施例还公开了一种移动终端。
参照图10，示出了本申请一种移动终端实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
该移动终端1000包括：存储器1010、显示器1020、处理器1030和输入单元1040。
其中，该输入单元1040可用于接收用户输入的数字或字符信息，以及控制信号。具体地，本发明实施例中，该输入单元1040可以包括触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触摸屏上的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。当然，除了触摸屏，输入单元1040还可以包括其他输入设备，如物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、鼠标等。
显示器1020包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，LCD)或有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板。其中，触摸屏可以覆盖显示面板，形成触摸显示屏，当该触摸显示屏检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1030以执行相应的处理。
在本发明实施例中，通过调用存储该存储器1010内的软件程序，和/或，模块，和/或，数据，处理器1030用于依据第一磁信息确定地磁栅格数据；依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，其中，所述轨迹点包括所述行走采集信息对应行走轨迹中的各轨迹点；将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果；将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果。
可选的，所述依据第一磁信息确定地磁栅格数据之前，还包括：通过所述移动终端采集各采集线对应的第一磁信息，其中所述第一磁信息包括地磁指纹信息。
可选的，依据第一磁信息确定地磁栅格数据，包括：对地图数据进行划分，在所述地图数据上确定多个网格；依据各采集线的第一磁信息确定各网格的地磁栅格数据，采用所述网格和地磁栅格数据生成栅格化的地图数据。
可选的，所述依据各采集线的第一磁信息确定各网格的地磁栅格数据，包括：遍历每条采集线，根据各采集线的第一磁信息确定各采集点的磁坐标数据；依据所述磁坐标数据确定各源网格的第一地磁数据；分别以每个源网格为中心，查找在预置距离范围内的目标网格；确定所述目标网格到源网格的距离，将所述距离和对应源网格的第一地磁数据记录为所述目标网格的地磁栅格数据。
可选的，以当前源网格为中心，查找在预置距离范围内的目标网格之后，还包括：若所述目标网格已记录地磁栅格数据，则确定所述目标网格与当前源网格的当前距离，以及所述目标网格与之前源网格的之前距离；当所述当前距离大于之前距离时，保留已记录的地磁栅格数据；当所述当前距离小于之前距离时，采用所述当前距离和所述当前源网格的第一地磁数据更新已记录的地磁栅格数据；当所述当前距离和之前距离相同时，计算所述当前源网格的第一地磁数据和之前源网格的第一地磁数据的均值，采用所述当前距离和均值更新已记录的地磁栅格数据。
可选的，地磁坐标数据包括：经纬度坐标、第一磁数据和第一姿态角。
可选的，所述依据所述磁坐标数据确定各源网格的第一地磁数据，包括：依据所述经纬度坐标确定网格标识，将所述网格标识对应网格作为源网格；依据所述第一姿态角对所述第一磁数据进行旋转，确定所述源网格在大地坐标系对应的第一地磁数据。
可选的，所述行走采集信息包括：第二磁数据、第二姿态角，所述第二磁信息，包括：轨迹角度、步数标识和第二地磁数据。
可选的，依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二地磁数据，包括：采用所述第二姿态角对所述第二磁数据进行旋转，确定所述轨迹点在大地坐标系对应的第二地磁数据；获取各轨迹点的轨迹角度、步数标识和第二地磁数据生成第二地磁信息。
可选的，将所述第二磁信息和所述地磁栅格数据进行匹配，确定地磁定位结果，包括：确定目标采集点；依据所述第二磁信息和所述地磁栅格数据的匹配，对所述目标采集点进行定位，确定所述目标采集点的地磁定位结果。
可选的，依据所述第二磁信息和所述地磁栅格数据的匹配，对所述目标采集点进行定位，确定所述目标采集点的地磁定位结果，包括：依据所述目标采集点确定行走轨迹的匹配范围；对所述匹配范围内每个轨迹点的第二磁信息，采用所述地磁栅格数据分别进行匹配，确定所述目标采集点的地磁定位结果。
可选的，依据所述目标采集点确定行走轨迹的匹配范围，包括：以所述目标采集点为终点确定行走轨迹对应匹配范围；依据所述终点、步长搜索范围和轨迹零位角进行离散，在所述匹配范围内从终点向前遍历轨迹点。
可选的，对所述匹配范围内每个轨迹点的第二磁信息，采用所述地磁栅格数据分别进行匹配，确定所述目标采集点的地磁定位结果，包括：针对所述匹配范围内每个轨迹点，确定所述轨迹点对应的地磁栅格数据；依据所述轨迹点的第二磁信息和地磁栅格数据计算磁匹配差和距离匹配差；依据所述磁匹配差和距离匹配差确定所述目标采集点的地磁定位结果。
可选的，依据所述磁匹配差和距离匹配差确定所述目标采集点的地磁定位结果，包括：依据所述磁匹配差和距离匹配差，确定所述匹配范围内每个轨迹点的匹配分值；将所述匹配范围内最大的匹配分值作为所述目标采集点的观测分值，将所述观测分值作为所述目标采集点的地磁定位结果。
可选的，所述无线定位数据，包括以下至少一项：蓝牙定位数据、WIFI定位数据和核心定位数据。
可选的，将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果，包括：获取定位粒子，确定所述定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据；计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离，依据所述粒子距离确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
可选的，将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果，包括：获取定位粒子，确定所述定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据；计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离；依据所述无线定位数据计算所述粒子距离的置信度；依据所述粒子距离和置信度确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
可选的，还包括：依据当前的无线定位数据与全局无线指纹库进行匹配，初始化定位粒子。
可选的，还包括：依据移动终端采集的传感器数据计算用户的室内里程信息；依据所述室内里程信息更新所述定位粒子。
可选的，还包括：依据融合分值确定定位粒子的全局融合分值；当所述全局融合分值低于全局阈值时，重新对所述定位粒子进行初始化以执行全局重定位。
可选的，还包括：依据融合分值确定定位粒子的相关融合分值；依据所述全局融合分值和相关融合分值计算定位粒子的聚合度；当所述定位粒子的聚合度低于聚合度阈值时，对所述定位粒子进行重采样。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
在一个典型的配置中，所述计算机设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非持续性的电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种定位方法、一种定位装置和一种移动终端，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (39)
1.一种定位方法，其特征在于，包括：
依据第一磁信息确定地磁栅格数据；
依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，其中，所述轨迹点包括所述行走采集信息对应行走轨迹中的各轨迹点；
确定目标采集点；
依据所述目标采集点确定行走轨迹的匹配范围；
在所述匹配范围内遍历各轨迹点，将所述第二磁信息和地磁栅格数据进行匹配，执行轨迹误差模型的离散搜索，确定在离散空间内搜索的最高得分为所述目标采集点的地磁定位结果；
将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据第一磁信息确定地磁栅格数据之前，还包括：
通过所述移动终端采集各采集线对应的第一磁信息，其中所述第一磁信息包括地磁指纹信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据第一磁信息确定地磁栅格数据，包括：
对地图数据进行划分，在所述地图数据上确定多个网格；
依据各采集线的第一磁信息确定各网格的地磁栅格数据，采用所述网格和地磁栅格数据生成栅格化的地图数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据各采集线的第一磁信息确定各网格的地磁栅格数据，包括：
遍历每条采集线，根据各采集线的第一磁信息确定各采集点的磁坐标数据；
依据所述磁坐标数据确定各源网格的第一地磁数据；
分别以每个源网格为中心，查找在预置距离范围内的目标网格；
确定所述目标网格到源网格的距离，将所述距离和对应源网格的第一地磁数据记录为所述目标网格的地磁栅格数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，以当前源网格为中心，查找在预置距离范围内的目标网格之后，还包括：
若所述目标网格已记录地磁栅格数据，则确定所述目标网格与当前源网格的当前距离，以及所述目标网格与之前源网格的之前距离；
当所述当前距离大于之前距离时，保留已记录的地磁栅格数据；
当所述当前距离小于之前距离时，采用所述当前距离和所述当前源网格的第一地磁数据更新已记录的地磁栅格数据；
当所述当前距离和之前距离相同时，计算所述当前源网格的第一地磁数据和之前源网格的第一地磁数据的均值，采用所述当前距离和均值更新已记录的地磁栅格数据。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述磁坐标数据包括：经纬度坐标、第一磁数据和第一姿态角。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据所述磁坐标数据确定各源网格的第一地磁数据，包括：
依据所述经纬度坐标确定网格标识，将所述网格标识对应网格作为源网格；
依据所述第一姿态角对所述第一磁数据进行旋转，确定所述源网格在大地坐标系对应的第一地磁数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行走采集信息包括：第二磁数据、第二姿态角，所述第二磁信息，包括：轨迹角度、步数标识和第二地磁数据。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，包括：
采用所述第二姿态角对所述第二磁数据进行旋转，确定所述轨迹点在大地坐标系对应的第二地磁数据；
获取各轨迹点的轨迹角度、步数标识和第二地磁数据生成第二磁信息。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，依据所述目标采集点确定行走轨迹的匹配范围，包括：
以所述目标采集点为终点确定行走轨迹对应匹配范围；
依据所述终点、步长搜索范围和轨迹零位角进行离散，在所述匹配范围内从终点向前遍历轨迹点。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述匹配范围内遍历各轨迹点，执行轨迹误差模型的离散搜索，确定在离散空间内搜索的最高得分为所述目标采集点的地磁定位结果，包括：
针对所述匹配范围内每个轨迹点，确定所述轨迹点对应的地磁栅格数据；
依据所述轨迹点的第二磁信息和地磁栅格数据计算磁匹配差和距离匹配差；
依据所述磁匹配差和距离匹配差确定所述目标采集点的地磁定位结果。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，依据所述磁匹配差和距离匹配差确定所述目标采集点的地磁定位结果，包括：
依据所述磁匹配差和距离匹配差，确定所述匹配范围内每个轨迹点的匹配分值；
将所述匹配范围内最大的匹配分值作为所述目标采集点的观测分值，将所述观测分值作为所述目标采集点的地磁定位结果。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无线定位数据，包括以下至少一项：蓝牙定位数据、WIFI定位数据和核心定位数据，所述核心定位数据包括IOS系统中CoreLocation的定位数据。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果，包括：
获取定位粒子，确定所述定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据；
计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离，依据所述粒子距离确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果，包括：
获取定位粒子，确定所述定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据；
计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离；
依据所述无线定位数据计算所述粒子距离的置信度；
依据所述粒子距离和置信度确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
16.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
依据当前的无线定位数据与全局无线指纹库进行匹配，初始化定位粒子。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，还包括：
依据移动终端采集的传感器数据计算用户的室内里程信息；
依据所述室内里程信息更新所述定位粒子。
18.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，还包括：
依据融合分值确定定位粒子的全局融合分值；
当所述全局融合分值低于全局阈值时，重新对所述定位粒子进行初始化以执行全局重定位。
19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，还包括：
依据融合分值确定定位粒子的相关融合分值；
依据所述全局融合分值和相关融合分值计算定位粒子的聚合度；
当所述定位粒子的聚合度低于聚合度阈值时，对所述定位粒子进行重采样。
20.一种定位装置，其特征在于，包括：
地磁栅格确定模块，用于依据第一磁信息确定地磁栅格数据；
轨迹磁信息确定模块，用于依据移动终端的行走采集信息，确定轨迹点的第二磁信息，其中，所述轨迹点包括所述行走采集信息对应行走轨迹中的各轨迹点；
地磁定位模块，用于确定目标采集点；依据所述第二磁信息和所述地磁栅格数据的匹配，对所述目标采集点进行定位，确定所述目标采集点的地磁定位结果；
室内定位模块，用于将定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据进行融合，确定室内定位结果；
所述地磁定位模块，包括：
范围确定子模块，用于依据所述目标采集点确定行走轨迹的匹配范围；
匹配定位子模块，用于在所述匹配范围遍历各轨迹点，将所述第二磁信息和地磁栅格数据进行匹配，执行轨迹误差模型的离散搜索，确定在离散空间内搜索的最高得分为所述目标采集点的地磁定位结果。
21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，还包括：
地磁采集模块，用于通过所述移动终端采集各采集线对应的第一磁信息，其中所述第一磁信息包括地磁指纹信息。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述地磁栅格确定模块，包括：
网格划分子模块，用于对地图数据进行划分，在所述地图数据上确定多个网格；
栅格数据确定子模块，用于依据各采集线的第一磁信息确定各网格的地磁栅格数据，采用所述网格和地磁栅格数据生成栅格化的地图数据。
23.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述栅格数据确定子模块，包括：
遍历单元，用于遍历每条采集线，根据各采集线的第一磁信息确定各采集点的磁坐标数据；
第一地磁确定单元，用于依据所述磁坐标数据确定各源网格的第一地磁数据；
查找单元，用于分别以每个源网格为中心，查找在预置距离范围内的目标网格；
栅格数据记录单元，用于确定所述目标网格到源网格的距离，将所述距离和对应源网格的第一地磁数据记录为所述目标网格的地磁栅格数据。
24.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，
所述栅格数据记录单元，还用于在所述目标网格已记录地磁栅格数据时，确定所述目标网格与当前源网格的当前距离，以及所述目标网格与之前源网格的之前距离；当所述当前距离大于之前距离时，保留已记录的地磁栅格数据；当所述当前距离小于之前距离时，采用所述当前距离和所述当前源网格的第一地磁数据更新已记录的地磁栅格数据；当所述当前距离和之前距离相同时，计算所述当前源网格的第一地磁数据和之前源网格的第一地磁数据的均值，采用所述当前距离和均值更新已记录的地磁栅格数据。
25.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，所述磁坐标数据包括：经纬度坐标、第一磁数据和第一姿态角。
26.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，
所述第一地磁确定单元，用于依据所述经纬度坐标确定网格标识，将所述网格标识对应网格作为源网格；依据所述第一姿态角对所述第一磁数据进行旋转，确定所述源网格在大地坐标系对应的第一地磁数据。
27.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述行走采集信息包括：第二磁数据、第二姿态角，所述第二磁信息，包括：轨迹角度、步数标识和第二地磁数据。
28.根据权利要求27所述的装置，其特征在于，所述轨迹磁信息确定模块，包括：
坐标转换子模块，用于采用所述第二姿态角对所述第二磁数据进行旋转，确定所述轨迹点在大地坐标系对应的第二地磁数据；
第二地磁确定子模块，用于获取各轨迹点的轨迹角度、步数标识和第二地磁数据生成第二磁信息。
29.根据权利要求28所述的装置，其特征在于，
所述范围确定子模块，用于以所述目标采集点为终点确定行走轨迹对应匹配范围；依据所述终点、步长搜索范围和轨迹零位角进行离散，在所述匹配范围内从终点向前遍历轨迹点。
30.根据权利要求28所述的装置，其特征在于，所述匹配定位子模块，包括：
轨迹栅格确定单元，用于针对所述匹配范围内每个轨迹点，确定所述轨迹点对应的地磁栅格数据；
匹配确定单元，用于依据所述轨迹点的第二磁信息和地磁栅格数据计算磁匹配差和距离匹配差；依据所述磁匹配差和距离匹配差确定所述目标采集点的地磁定位结果。
31.根据权利要求30所述的装置，其特征在于，
所述匹配确定单元，用于依据所述磁匹配差和距离匹配差，确定所述匹配范围内每个轨迹点的匹配分值；将所述匹配范围内最大的匹配分值作为所述目标采集点的观测分值，将所述观测分值作为所述目标采集点的地磁定位结果。
32.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述无线定位数据，包括以下至少一项：蓝牙定位数据、WIFI定位数据和核心定位数据，所述核心定位数据包括IOS系统中CoreLocation的定位数据。
33.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述室内定位模块，包括：
定位数据确定子模块，用于获取定位粒子，确定所述定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据；
第一融合子模块，用于计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离，依据所述粒子距离确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
34.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述室内定位模块，包括：
定位数据确定子模块，用于获取定位粒子，确定所述定位粒子的地磁定位结果和无线定位数据；
第二融合子模块，用于计算所述地磁定位结果和无线定位数据之间的粒子距离；依据所述无线定位数据计算所述粒子距离的置信度；依据所述粒子距离和置信度确定所述定位粒子的融合分值，将所述融合分值作为室内定位结果。
35.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，还包括：
粒子初始化模块，用于依据当前的无线定位数据与全局无线指纹库进行匹配，初始化定位粒子。
36.根据权利要求35所述的装置，其特征在于，还包括：
粒子更新模块，用于依据移动终端采集的传感器数据计算用户的室内里程信息；依据所述室内里程信息更新所述定位粒子。
37.根据权利要求34所述的装置，其特征在于，还包括：
粒子重定位模块，用于依据融合分值确定定位粒子的全局融合分值；当所述全局融合分值低于全局阈值时，重新对所述定位粒子进行初始化以执行全局重定位。
38.根据权利要求37所述的装置，其特征在于，还包括：
粒子重采样模块，用于依据融合分值确定定位粒子的相关融合分值；依据所述全局融合分值和相关融合分值计算定位粒子的聚合度；当所述定位粒子的聚合度低于聚合度阈值时，对所述定位粒子进行重采样。
39.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：存储器、显示器、处理器和输入单元，所述处理器用于执行上述权利要求1-19任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610029216.XA CN106979778B (zh) | 2016-01-15 | 2016-01-15 | 一种定位方法、装置和移动终端 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610029216.XA CN106979778B (zh) | 2016-01-15 | 2016-01-15 | 一种定位方法、装置和移动终端 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106979778A CN106979778A (zh) | 2017-07-25 |
| CN106979778B true CN106979778B (zh) | 2021-07-27 |
Family
ID=59340620
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610029216.XA Active CN106979778B (zh) | 2016-01-15 | 2016-01-15 | 一种定位方法、装置和移动终端 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106979778B (zh) |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107464321A (zh) * | 2017-08-07 | 2017-12-12 | 桂林电子科技大学 | 一种多重识别门锁系统及方法 |
| CN107543541B (zh) * | 2017-08-25 | 2019-11-08 | 北京麦钉艾特科技有限公司 | 一种适合室内自由运动载体的地磁定位方法 |
| CN107576325B (zh) * | 2017-08-25 | 2019-10-11 | 北京麦钉艾特科技有限公司 | 一种融合视觉里程计和磁传感器的室内定位终端 |
| CN109556600B (zh) * | 2017-09-27 | 2022-02-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种特定空间定位方法、装置及存储设备 |
| CN107862897B (zh) * | 2017-11-03 | 2021-06-29 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 停车场定位方法、装置和系统 |
| CN107907134A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-04-13 | 中国科学院光电研究院 | 一种里程信息辅助地磁匹配的车辆定位系统与方法 |
| CN108770061A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-06 | 广州星海通信息文化服务有限公司 | 室内位置信息的采集方法及装置 |
| CN108801275B (zh) * | 2018-06-11 | 2021-11-16 | 西安天图测绘信息技术有限公司 | 基于无线网络和地磁信号的室内移动机器人指纹地图建立方法 |
| CN109218983B (zh) * | 2018-06-28 | 2020-09-18 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种定位方法及定位系统 |
| CN109883428B (zh) * | 2019-03-27 | 2022-11-01 | 成都电科慧安科技有限公司 | 一种融合惯导、地磁和WiFi信息的高精度定位方法 |
| CN111596685B (zh) * | 2020-05-13 | 2023-03-28 | 汉海信息技术(上海)有限公司 | 无人机控制方法、装置、电子设备、服务器及存储介质 |
| CN113847910B (zh) * | 2020-06-28 | 2024-09-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 生成方法、监测方法、装置、电子设备以及可读介质 |
| CN113063420B (zh) * | 2021-03-17 | 2024-02-02 | 建信金融科技有限责任公司 | 室内定位方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113269966B (zh) * | 2021-07-21 | 2021-10-08 | 广东新中望信息科技有限公司 | 一种基于地磁大数据软硬件结合的时空态势感知模型 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103925923A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-16 | 南京大学 | 一种基于自适应粒子滤波器算法的地磁室内定位系统 |
| CN104813186A (zh) * | 2012-12-14 | 2015-07-29 | 苹果公司 | 使用指纹数据进行位置确定 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030135327A1 (en) * | 2002-01-11 | 2003-07-17 | Seymour Levine | Low cost inertial navigator |
| CN102322858B (zh) * | 2011-08-22 | 2013-01-09 | 南京航空航天大学 | 用于地磁/捷联惯导组合导航系统的地磁匹配导航方法 |
| CN102445201B (zh) * | 2011-09-28 | 2013-12-25 | 东北林业大学 | 用于水下载体的地磁异常特征点匹配导航方法 |
| CN103175529B (zh) * | 2013-03-01 | 2016-01-06 | 上海美迪索科电子科技有限公司 | 基于室内磁场特征辅助的行人惯性定位系统 |
| US9500464B2 (en) * | 2013-03-12 | 2016-11-22 | Adidas Ag | Methods of determining performance information for individuals and sports objects |
| CN104105067B (zh) * | 2013-04-09 | 2017-10-20 | 广东美晨通讯有限公司 | 基于地磁信息的实时定位系统及方法 |
-
2016
- 2016-01-15 CN CN201610029216.XA patent/CN106979778B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104813186A (zh) * | 2012-12-14 | 2015-07-29 | 苹果公司 | 使用指纹数据进行位置确定 |
| CN103925923A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-16 | 南京大学 | 一种基于自适应粒子滤波器算法的地磁室内定位系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106979778A (zh) | 2017-07-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106979778B (zh) | 一种定位方法、装置和移动终端 | |
| EP3019827B1 (en) | Indoor location-finding using magnetic field anomalies | |
| Pei et al. | Optimal heading estimation based multidimensional particle filter for pedestrian indoor positioning | |
| Cotera et al. | Indoor robot positioning using an enhanced trilateration algorithm | |
| Gao et al. | Smartphone-based real time vehicle tracking in indoor parking structures | |
| CN105760811B (zh) | 全局地图闭环匹配方法及装置 | |
| CN106982414B (zh) | 一种定位更新方法、装置和移动终端 | |
| US10341982B2 (en) | Technique and system of positioning a mobile terminal indoors | |
| CN109807911B (zh) | 基于gnss、uwb、imu、激光雷达、码盘的室外巡逻机器人多环境联合定位方法 | |
| EP2932414B1 (en) | Sensor data collection | |
| CN109086278B (zh) | 一种消除误差的地图构建方法、系统、移动终端及存储介质 | |
| CN105203551A (zh) | 车载激光雷达隧道检测系统、基于隧道检测系统的自主定位方法及隧道灾害检测方法 | |
| CN106767828A (zh) | 一种手机室内定位解决方法 | |
| Zhao et al. | Vetrack: Real time vehicle tracking in uninstrumented indoor environments | |
| CN102087109A (zh) | 位置估测系统、装置及其估测方法 | |
| KR102029450B1 (ko) | 격자화된 지도를 이용하는 사용자 위치 정보를 제공하는 방법 및 시스템 | |
| JP2017142147A (ja) | 情報処理装置、軌跡情報生成方法および軌跡情報生成プログラム | |
| Cruz et al. | MagLand: Magnetic landmarks for road vehicle localization | |
| Farag | Self-driving vehicle localization using probabilistic maps and unscented-kalman filters | |
| CN114222365A (zh) | 一种基于单基站的超宽带定位方法、装置、计算单元、系统 | |
| US11468593B2 (en) | Method and system for creating ground control point within spatial area | |
| Xu et al. | An enhanced positioning algorithm module for low-cost GNSS/MEMS integration based on matching straight lane lines in HD maps | |
| US20170138738A1 (en) | Remote location determination system | |
| Sivers et al. | Wi-Fi based indoor positioning system using inertial measurements | |
| CN107478229A (zh) | 一种室内导航系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |