CN111148966A - 由磁传感器测量的磁场确定航向 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通过磁传感器确定航向，其中用磁力计测量磁场，并且计算装置实施针对给定的采样时间进行计算的递归处理：对航向预测进行估计，该估计是在前一个采样时间的时间处确定的航向的函数；根据使用磁力计测量值确定的磁航向对所估计的预测航向进行的修正。在所述修正期间，计算装置根据以下来估计修正的幅度：两个采样时间之间磁干扰变化的模型，以及对干扰幅度的先验估计。

Description

由磁传感器测量的磁场确定航向

一般技术领域和现有技术

总体而言，本发明涉及磁惯性技术。

更准确地说，本发明涉及通过磁力计来确定航向(heading)。

特别是，本发明有利地应用于在城市地区或“室内”，即在建筑物内部进行测量的情况。

传统上，磁力计用于计算嵌入式系统中的航向。

在这种情况下，假设传感器测量的磁场是地球磁场，其水平分量指向磁北。磁北和地理北的方向之间的差异(称为磁偏角)是已知的，并制成表格。在不失一般性的情况下，此后将因此认为磁北和地理北是合并的，并且因此磁力计指示了什么将被称为北。

通常，用于根据磁力计测量值计算航向的确定方法基于以下：

-将磁力计提供的测量值和与系统航向相关的信息联系起来的建模；

-这种关系对于所进行的测量的相关性的表征。

在常规方法中，所实现的计算可以是以磁场为测度的卡尔曼类型滤波，使得可以利用作为相关性表征的函数的测量噪声来修正包含在状态中的航向。

建模包括写入测量的磁场M包含航向信息，例如通过以下等式

其中，R是旋转矩阵，使得可以从物体的参考系转到地球的惯性参考系成为可能。ψ，θ，

是欧拉角，并且M_EARTH是地球磁场。

该等式的相关性以测量方差为特征，也就是说，假设这个等式中的误差是具有零期望值的随机高斯变量。

该方差用于自动计算卡尔曼增益，所述卡尔曼增益对修正进行加权，以考虑不同的噪声(与外部环境相关的动态噪声和磁力计测量噪声)。

在又一种方法中，使用相同类型的建模和表征来实现通过线性滤波进行的计算。

在这种方法中，表征等式相关性的是等式增益幅度的相对调整。一般来说，这个增益是手动调整的。本领域技术人员将知道如何根据建模的相关性对其进行加权。

因此，在这两种方法中，表征模型相关性的参数(在卡尔曼滤波器的情况下为高斯噪声的方差，在线性滤波的情况下为增益)通常是恒定的参数，与测量的磁场无关。

最近，已经提出了在将考虑了所测量磁场的建模与地球磁场的地磁模型进行比较时对考虑了所测量磁场的建模的相关性的表征，例如在出版物中：

-W.T.Faulkner,R.Alwood,W.T.David和J.Bohlin,“Gps-denied pedestriantracking in indoor environments using an imu and magnetic compass(在室内环境中使用惯性测量单元和磁罗盘的拒绝GPS的行人跟踪),”在Proceedings of the2010International Technical Meeting of The Institute of Navigation(2010年导航学会国际技术会议会议录)中,(San Diego(圣地亚哥),CA),第198–204页，

-M.H.Afzal,V.Renaudin和G.Lachapelle,“Magnetic field based headingestimation for pedestrian navigation environments(基于磁场的行人导航环境航向估计),”在2011International Conference on Indoor Positioning and IndoorNavigation(2011年室内定位和室内导航国际会议)中,(Guimaraes,Portugal)(葡萄牙，圭马拉斯)M.H.Afzal,V.Renaudin,and G.Lachapelle,2011年9月，

然而，由此进行的表征并没有完全令人满意，首先是因为它们是基于磁场的先验模型，这需要具有至少与期望精度一样精确的模型，其次是因为它们不能排除所有干扰。

文献“Unscented Filtering for Spacecraft Attitude Estimation(用于航天器姿态估计的无迹滤波)”(J.L.Crassidis和F.Landis Markley)描述了一种用于估计航天器定向的模型。该模型基于卡尔曼滤波器的应用，且不考虑任何相关性。然而，该模型本身也有部分偏差，这使得它不太可靠。

从文献EP 2 264 485中还知道提出了一种简化模型，其中估计的磁场等于所测量的磁场值加上磁干扰值再加上测量噪声值的总和。然而，这种干扰变化模型只考虑了干扰的时间关系，这使得它不太可靠。

发明内容

本发明的总体目标是提出一种能够更好地表征所使用的建模的相关性的解决方案，特别是在高度干扰的环境中。

值得注意的是，本发明提出了一种通过磁传感器确定航向的方法，其中磁场由磁力计测量，并且计算装置实施针对给定的采样时间进行计算的递归处理：

-对航向预测的估计，所述估计是在先前的采样时间确定的航向的函数，

-根据从磁力计测量值确定的磁航向对所估计的预测航向进行的修正。

在优选实施例中，在所述修正期间，计算装置根据以下来估计修正的幅度：

-两个采样时间之间磁干扰变化的模型，以及

-干扰幅度的先验估计。

以这种方式，处理考虑了两个采样时间之间的磁航向干扰的变化，并且考虑了在连续采样时间的情况下由于环境而引起的干扰的潜在空间相关性。

由此产生的修正比现有技术更可靠。

所述修正有利地是所测量磁场梯度的函数。这样，人们就考虑到了这样一个事实，即环境受到的干扰越多，梯度就越大，因此航向的测量值就越容易被篡改。

值得注意的是，对于给定的采样时间k+1，计算装置通过计算以下公式来估计相关联的航向干扰：

其中

并且

是方差的随机高斯变量

a[k]²(1-α[k]²)

-k是先前的采样时间，

-a[k]是表示磁干扰的先验幅度的参数，

-

和σ_u是由计算装置计算的作为对干扰变化的期望值和方差的估计的两个参数。

有利地，计算装置将参数a[k]估计为磁场梯度的范数的线性函数。

参数

本身例如由计算装置计算为：直接从对于时间k+1和k的磁力计输出确定的磁航向之间的差值，从该差值中减去预测航向(ω[k]dt)的变化量。

参数σ_u可以被估计为两个连续采样时间之间的位移或位移速度的函数。

该处理实现例如卡尔曼滤波，该卡尔曼滤波的状态至少具有实际航向和磁航向干扰(ψ,ψ^(d))来作为参数。

航向预测可以根据惯性单元的一个或多个传感器的测量值来确定。

变化模型是预先确定的，以便考虑到干扰变化的空间或时间相关性。

本发明还涉及一种用于通过磁传感器确定航向的设备，该设备包括磁力计和用于根据由所述磁力计测量到的磁场来计算航向的计算装置，其特征在于，所述计算装置针对不同的连续采样时间实施上述处理。

还提出了一种包括至少一个这样的航向测量设备的磁惯性导航系统。

这种系统有利地用于城市环境或建筑物内部。

本发明还涉及：

-一种计算机程序产品，包括用于当所述程序在计算机上执行时执行前述类型的方法的代码指令；

-一种计算机设备可读的存储装置，其上的计算机程序产品包括用于执行这种方法的代码指令。

附图说明

从下面的描述中，本发明的其他特征和优点将变得更加清楚，这些描述纯粹是说明性的而非限制性的，并且应该参照附图来阅读，在附图中：

-图1是用于实施根据本发明的方法的设备图；

-图2更详细地表示了根据本发明的方法的实施的示例；

-图3示出了符合本发明实施例的方法的主要步骤。

具体实施方式

一般性说明–测量设备

参考图1，所提出的测量设备例如用于估计在环境磁场(通常是地球磁场，其可能会被附近的金属物体轻微改变)中移动的物体1的运动，标注为

众所周知，磁场是三维矢量场，也就是说，将三维矢量与其中物体可移动的每个三维点相关联。

该物体1可以是需要位置信息的任何可移动物体，例如轮式车辆、无人机等，而且也可以是行人。

物体1在壳体2(支架)中包括多个磁测量传感器20，即轴向磁力计20。轴向磁力计是指能够测量所述磁场的分量(例如，所述磁场矢量

在所述磁力计20的水平上沿其轴的投影)的元件。

更准确地说，磁力计20与壳体2是一体的。它们的运动在地面参考系中与壳体2和物体1基本相同。

优选地，物体1的参考系设置有正交笛卡尔参考点，其中磁力计20在该参考点上具有预定位置。

在图2中，壳体2通过附接装置23被固定在物体1(例如行人的肢体)上。这些附接装置23例如由手镯，例如夹紧肢体并实现整体连接的自夹紧带(self-gripping strap)组成。

显然，本发明不限于估计行人的运动，而是在这种用途中特别有利，因为它能够大大减小体积，这对于人体以人体工程学的方式而便携的壳体是必需的。

壳体2可以包括用于直接实时实现本方法的处理操作的计算装置21(通常是处理器)，或者取而代之的是，将测量值经由通信装置25传输到诸如移动终端(智能手机)3之类的外部设备，或者甚至是远程服务器4，或者取而代之的是，可以将测量值记录在本地数据存储存储器装置22(例如，闪存型存储器)中，用于例如服务器4上的后验处理。

通信装置25可以实现短程无线通信，例如蓝牙或Wi-Fi(特别是在具有移动终端3的实施例中)，或者甚至是用于连接到移动网络(通常为UMTS/LTE)以进行长距离通信的装置。应当注意，通信装置25可以是例如有线连接件(通常是USB)，用于将数据从本地数据存储装置22传递到移动终端3或服务器4的数据存储装置。

如果是承载“智能”的移动终端3(对应的是服务器4)，则其包括计算装置31(对应的是41)，诸如用于实现将要描述的本方法的处理操作的处理器。当所使用的计算装置是壳体2的计算装置21时，它还可以包括用于传送估计位置的通信装置25。例如，佩戴者的位置可以被发送到移动终端3以在导航软件界面中显示该位置。

壳体2、智能手机3和远程服务器4的数据计算装置21、31、41可以无区别地并且根据应用执行该方法的全部或部分步骤。

为此，它们每个都包括存储装置，其中存储了用于执行该方法的全部或部分代码指令序列。

预测和修正

计算装置实现(图3)滤波100，滤波100一方面通过预测来计算对航向值的估计(步骤101)，另一方面根据误差估计来实现修正(步骤102)。

值得注意的是，已知例如由陀螺仪给出的角速度ω，步骤101在时间k+1计算航向ψ_k+1等于

ψ_k+1＝ψ_k+ω·Δt

其中ψ_k是前一时间k的航向，并且其中Δt是分隔这两个采样时间的持续时间。

修正102考虑了磁力计20进行的测量。

此后，磁航向针对给定时间k的测量值(从磁力计的测量值导出)记为z_ψ[k]，其中

z_ψ[k]＝ψ_k

通常，磁航向由下式给出

其中，My和Mx是地球参考系中磁场的两个水平分量，这两个分量是根据物体1的惯性单元为物体1确定的姿态来计算的。

计算装置将与时间k+1相对应的修正航向

计算为等于此时所估计的航向ψ_k+1和修正的总和，所述修正有利地是以下的函数：

-相对于先前时间K计算或调整的增益K_k

-预测航向ψ_k+1和测量值z_ψ之间误差Err(ψ_k+1，z_ψ)的估计值

因此，计算装置使用从磁力计的测量值中导出的磁航向，以通过计算

来修正状态，特别是航向。

通常，误差Err(ψ_k+1，z_ψ)可能是在时间k+1(修正之前)估计的预测航向和从磁力计测量值中导出的磁航向z_ψ之间的简单差值。

然而，其他误差函数也是可能的，特别是在非线性滤波的情况下。

特别地，修正K_k·Err(ψ_k+1，z_ψ)，并且更特别地，增益K_k可以有利地取决于由磁力计20测量的磁场梯度。

这样，当磁场变化很大并因此很容易在航向测量中引起重大误差时，修正校正很重要。

由此获得的修正航向值由所述计算装置21、31、41存储和/或由所述装置用于其余的处理以及用于磁惯性导航信息(线速度、角速度、位置、航向等)的计算。

此外，它可以由计算装置传输到接口装置，例如在电话上以显示在其屏幕上。

与环境相关的干扰变化模型

下面详述一个可能的修正计算的示例，其中通过估计与环境相关的磁场干扰来校正磁航向z_ψ的测量。

从磁力计的测量值中导出的磁航向z_ψ实际上可以认为被分解如下：

其中：

-ψ对应于希望确定的实际航向，

-

对应于高斯测量误差，以及

-ψ^(d)(“d”代表干扰)对应于与环境有关的磁航向干扰(通常是与城市环境或建筑物中的金属基础设施和电缆有关的干扰)。

与环境相关联的磁航向干扰在空间上高度相关。与环境干扰相关联的磁场实际上是一个连续的矢量场，并且当两个给定的点A和B在空间上相邻时，这两个给定点A和B处的磁场都更接近。

在一个实施例中，与环境相关联的航向干扰ψ^(d)由计算装置借助于以下公式来估计：考虑了两个连续采样时间之间的磁场干扰可能预期的变化相关性(时间、空间相关性或更复杂)的公式。

构建此估计使得实现用于ψ_d变化的Markovian模型(可用于递归滤波器)，以及

·使得有可能考虑磁航向干扰变化(时间、空间相关性或更复杂)的模型，

·使得构建航向可观测的滤波模型成为可能(否则，构建航向估计器的任何希望都将落空)。

在所提出的估计中，修正的幅度被估计为两个采样时间之间磁干扰变化的模型和干扰幅度的先验估计的函数。

发明人已经发现(并且在数学上得到验证)，在空间相关性的情况下(在城市地区或室内的干扰的情况下)，由时间步长分开的两个采样时间之间的干扰ψ^(d)变化的合适的估计有利地如下：

其中

-a[k]是代表磁干扰的先验幅度的参数，

-

和σ_u是随机变量的期望值和方差，该随机变量是两个采样时间之间磁航向干扰变化的模型(以随机高斯变量的形式)，

-

是考虑到磁力计噪声的估计。

该估计值可从z_ψ中减去以进行误差计算，这可以在ψ_k+1和(z_ψ-ψ^(d)[k+1])之间直接进行计算，或者限制于在其状态下既有ψ^(d)又有ψ的卡尔曼型滤波器中。

参数a[k]的确定

参数a[k]表示磁航向干扰的先验幅度。它表征了航向，并且例如被计算为磁场梯度范数的线性函数。

例如

a[k]＝a₀+a₁N[k]

其中

a₀和a₁是在实施滤波处理之前预先固定的两个参数，

是时间k处的磁场。

这样，如上所述，修正项K_k·Err(ψ_k+1，z_ψ)是由磁力计20测量的磁场梯度的函数，这实现了高效的校正。

其他方法也可以确定参数a[k]。

值得注意的是，a[k]也可以通过与地球磁场模型进行比较来确定，例如通过实施诸如以下出版物中提出的技术来确定：

“Assessment of Indoor Magnetic Field Anomalies using MultipleMagnetometers Assessment of Indoor(使用室内的多台磁力计评估来评估室内磁场异常)”-M.H.Afzal,V.Renaudin,G.Lachapelle-Proceedings of the 23rd InternationalTechnical Meeting of The Satellite Division of the Institute of Navigation(ION GNSS 2010)(第23届导航研究所卫星分部国际技术会议会议录(ION GNSS 2010))，-M.H.Afzal，V.Renaudin，G.Lachapelle-2010年9月21日至24日，，2010年9月21日至24日。

其中参数a[k]是磁场梯度的函数的解决方案可以实现更好的校正，并且不需要地球磁场的模型。

参数

的确定

参数

代表干扰变化的最可能值。

例如，使用在短期内假定正确的陀螺仪来计算该参数。然后，通过磁航向测量值的变化与陀螺仪航向的变化之间的差来给出干扰最可能的变化：

其中：E[.]是数学期望，ω[k]是陀螺仪的转速，并且dt是采样间距。

因此，参数

被计算装置计算为直接从对于时间k+1和k的磁力计输出确定的磁航向之间的差值，从该差值中减去预测旋转量ω[k]dt。

参数σ_u的确定

参数σ_u表示在步骤k处的干扰与步骤k+1处的干扰之间的相关性的图像。

可以有利地选择以考虑到磁干扰的空间相关性的这种方式根据位移速度(或两个连续采样时间之间的位移，这是相似的)对其进行索引。

可以举个示例：

σ_u＝c·||v||。

其中c是调整系数。

Claims (14)

1.一种用磁传感器确定航向的方法，其中用磁力计测量磁场，并且计算装置实施针对给定的采样时间进行计算的递归处理：

-对航向预测进行估计，所述估计是在前一个采样时间确定的航向的函数，

-根据从磁力计测量值确定的磁航向，对所估计的预测航向进行修正，

其特征在于，在所述修正期间，所述计算装置根据以下来估计所述修正的幅度：

-考虑到干扰变化的空间相关性而预先确定的两个采样时间之间的磁干扰变化的模型以及

-对干扰幅度的先验估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其中对于给定的采样时间k+1，所述计算装置通过计算以下公式来估计与环境相关联的航向干扰：

其中，

并且

是方差a[k]²(1-α[k]²)的随机高斯变量，

-k是前一个采样时间，

-a[k]是代表所述磁干扰的先验幅度的参数，

-

和σ_u是由所述计算装置计算的作为对干扰变化的期望值和方差的估计的两个参数。

3.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，所述修正是所测量的磁场梯度的函数。

4.根据权利要求2和3所述的方法，其中，所述计算装置将所述参数a[k]估计为所述磁场梯度的范数的线性函数。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述计算装置将所述参数

计算为：直接从对于时间k+1和k的磁力计输出确定的磁航向之间的差值，从所述差值中减去航向的预测变化量(ω[k]dt)。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述参数σ_u被估计为两个连续采样时间之间的位移或位移速度的函数。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述处理实现卡尔曼滤波，所述卡尔曼滤波的状态至少具有真实航向和磁航向干扰(ψ,ψ^(d))来作为参数。

8.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，所述航向预测根据惯性单元的一个或多个传感器的测量值来确定。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述变化模型是预先确定的，以便考虑到所述干扰变化的时间相关性。

10.一种用于通过磁传感器确定航向的设备，包括磁力计和用于根据由所述磁力计测量到的磁场来计算航向的计算装置，其特征在于，所述计算装置对于不同的连续采样时间实施根据前述权利要求之一所述的方法的处理。

11.一种磁惯性导航系统，包括至少一个根据权利要求10所述的用于确定航向的设备。

12.一种根据权利要求11所述的系统在城市环境或建筑物内的应用中的用途。

13.一种计算机程序产品，包括当在计算机上执行所述程序时用于执行根据权利要求1至9之一所述的磁场测量方法的代码指令。

14.一种计算机设备可读的存储装置，其上的计算机程序产品包括用于执行根据权利要求1至9之一所述的磁场测量方法的代码指令。

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