室内外判别及定位方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本公开涉及人员定位技术领域，具体地，涉及一种室内外判别及定位方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.现有技术中，企业对厂内人员的安全监管主要依赖于制度、人工和传统安保系统，智能定位系统是集人员考勤、跟踪定位、应急管理等一体的综合性运用系统，是企业智能安全管理系统的重要组成部分，目前的智能定位方法中在企业的厂房或者设备比较复杂的区域，存在人员在室外误判至室内的可能，当前智能定位系统误判人员的位置信息是目前亟需解决的问题。


技术实现要素：

3.为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种室内外判别及定位方法、装置、存储介质及电子设备。
4.根据本公开实施例的第一方面，提供一种室内外判别及定位方法，应用于终端设备，包括：
5.获取基站的无线信号强度信息；
6.当所述无线信号强度信息小于第一预设阈值时，获取卫星高度角及信噪比；
7.根据所述卫星高度角及所述信噪比获取判定指标数据；
8.当所述判定指标数据大于第二预设阈值时，确定所述终端设备对应的人员位于室外；
9.根据所述终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据确定所述人员在室外的位置信息。
10.可选地，所述根据所述卫星高度角及所述信噪比数据获取判定指标数据，包括：
11.获取当前接收到的所有卫星的卫星数据，每个所述卫星数据包括采集所述卫星数据时的高度角和所述高度角对应的信噪比；
12.在所述所有卫星的卫星数据中，确定高度角在设定的高度角范围内的一个或多个卫星数据，得到卫星数据集合；
13.获取所述卫星数据集合中各个所述卫星数据的信噪比的均值；
14.根据所述信噪比的均值、所述卫星数据集合中的卫星数据的数量，以及所述所有卫星的卫星数据总数目，获取所述判定指标数据。
15.可选地，所述卫星定位数据为所述终端设备通过卫星定位得到的所述终端设备的球面坐标下的多个经纬度，所述根据所述终端设备采集的运动传感器数据和卫星位置信息确定所述人员在室外的位置信息，包括：
16.根据所述运动传感器数据，确定所述人员的步态信息和第一航向信息，所述运动传感器数据包括加速度和角速度；
17.根据所述球面坐标下的多个经纬度，确定对应的多个大地高斯坐标；
18.根据所述多个大地高斯坐标确定对应的多个平面坐标；
19.根据所述判定指标数据、所述多个平面坐标对所述航向信息进行修正，得到修正后的航向信息；
20.根据所述步态信息、所述修正后的航向信息、所述多个平面坐标对所述终端设备进行定位跟踪，以得到所述人员在室外的位置信息。
21.可选地，所述根据所述步态信息、所述修正后的航向信息、所述多个平面坐标对所述终端设备进行定位跟踪，以得到所述人员在室外的位置信息，包括：
22.在所述终端设备扫描到蓝牙基站广播的蓝牙信号，且所述蓝牙信号的信号强度大于预设阈值时，基于所述蓝牙信号、预先存储的蓝牙数据库数据、所述步态信息、所述修正后的航向信息、所述多个平面坐标对所述终端设备进行定位跟踪，以得到所述人员在室外的位置信息。
23.可选地，所述根据所述判定指标数据、所述多个平面坐标对所述航向信息进行修正，得到修正后的航向信息，包括：
24.当所述判定指标数据大于第三预设阈值时，通过历史pdr数据确定所述人员是否为直线行走；
25.当所述人员为直线行走时，通过所述多个平面坐标计算航向修正量，以根据所述航向修正量对所述航向信息进行pdr修正，得到所述修正后的航向信息。
26.可选地，所述通过历史pdr数据确定所述人员是否为直线行走，包括：
27.获取预设轨迹长度的历史pdr数据，所述历史pdr数据包括在所述预设轨迹长度下的多个历史航向信息；
28.当所述多个历史航向信息中的最大值与最小值的差值小于第四预设阈值时，确定所述人员为直线行走。
29.可选地，所述通过所述多个平面坐标计算航向修正量，以根据所述航向修正量对所述航向信息进行pdr修正，得到所述修正后的航向信息，包括：
30.通过所述多个大地高斯坐标，以及所述多个平面坐标与对应的大地高斯坐标之间的偏置，确定线性方程组；
31.基于最小二乘法确定所述线性方程组中指定参数的参数值；
32.基于所述参数信息，确定所述人员的基于卫星定位数据的第二航向信息；
33.通过所述第二航向信息，和所述多个历史航向信息的平均值，确定所述航向修正量；
34.通过所述航向修正量对所述第一航向信息进行修正，确定所述修正后的航向信息。
35.根据本公开实施例的第二方面，提供一种室内外判别及定位装置，包括：
36.信号检测模块，用于获取基站的无线信号强度信息；
37.数据获取模块，用于当所述无线信号强度信息小于第一预设阈值时，获取卫星高度角及信噪比；
38.指标获取模块，用于根据所述卫星高度角及所述信噪比获取判定指标数据；
39.位置确定模块，用于当所述判定指标数据大于第二预设阈值时，确定所述终端设
备对应的人员位于室外；
40.定位模块，用于根据所述终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据确定所述人员在室外的位置信息。
41.根据本公开实施例的第三方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的室内外判别及定位方法的步骤。
42.根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：
43.存储器，其上存储有计算机程序；
44.处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面所提供的室内外判别及定位方法的步骤。
45.本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
46.在上述技术方案中，获取基站的无线信号强度信息；当所述无线信号强度信息小于第一预设阈值时，获取卫星高度角及信噪比；根据所述卫星高度角及所述信噪比获取判定指标数据；当所述判定指标数据大于第二预设阈值时，确定所述终端设备对应的人员位于室外；根据所述终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据确定所述人员在室外的位置信息。通过上述方案，能够根据终端设备采集的卫星高度角及信噪比确定人员是否位于室外，并在确定人员处于室外的情况下，基于终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据获取人员在室外的位置信息，上述方法能够适用于厂房或者设备复杂区域，实现室内外判别以及室外的高精度定位。
47.本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
48.附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
49.图1是根据一示例性实施例示出的一种室内外判别及定位方法的流程图。
50.图2是根据一示例性实施例示出的另一种室内外判别及定位方法的流程图。
51.图3是根据一示例性实施例示出的另一种室内外判别及定位方法的流程图。
52.图4是根据一示例性实施例示出的又一种室内外判别及定位方法的流程图。
53.图5是根据一示例性实施例示出的又一种室内外判别及定位方法的流程图。
54.图6是根据一示例性实施例示出的又一种室内外判别及定位方法的流程图。
55.图7是根据一示例性实施例示出的一种室内外判别及定位装置700的框图。
56.图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备800的框图。
57.图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备900的框图。
具体实施方式
58.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
59.可以理解的是，本公开中的术语“第一”、“第二”等用于描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开，并不表示特定的顺序或者重要程度。
60.进一步可以理解的是，本公开实施例中尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。
61.需要说明的是，本公开中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
62.在目前的相关技术中，人员在室内时，通常是基于惯导定位、无线定位、磁场定位以及地图约束的组合定位方式实现，或者是基于uwb(ultra-wideband，超宽带)、惯导定位、磁力计测向的组合定位方式；对于人员处于室外时，是基于卫星定位、惯导定位以及磁场定位的组合定位方式实现，或者基于室外基于惯导、磁力计测量、rtk(real-time kinematic，实时动态)的组合定位方式。
63.申请人发现，上述技术存在以下问题，首先对于人员处于室内还是室外的定位不够准确；其次，目前对于人员在室外的定位方法存在以下问题：(1)通过磁场、磁力计计算航向不准的问题，由于航向计算时采用的是地球磁场，但是在工业场景，由于大量的铁磁性材料存在，传感器测量数据中不仅包含了地球磁场，更多的是铁磁性材料产生的干扰场，从而严重影响磁力计方向测量的准确性；(2)在金属建筑物或者设备附近，由于信号的遮挡、反射、衍射等，导致普通卫星定位或者rtk定位精度极度下降而无法满足要求。由于存在以上问题，因此导致目前的相关技术中对于室外人员的定位存在精度不高的问题。为了解决上述问题，本公开实施例提出一种室内外判别及定位方法，下面对该方法进行说明。
64.图1是根据一示例性实施例示出的一种室内外判别及定位方法的流程图，如图1所示，应用于终端设备，该方法包括以下步骤：
65.在步骤s11中，获取基站的无线信号强度信息。
66.在步骤s12中，当该无线信号强度信息小于第一预设阈值时，获取卫星高度角及信噪比。
67.示例性地，通过终端设备进行信号扫描获取基站发出的无线信号的强度信息，该基站可以是4g/5g基站、蓝牙基站，wifi接入点中的一种或多种，该无线信号包括ibeacon、wifi、蓝牙信号等信号中的一种或多种，可以将该无线信号的信号强度与该第一预设阈值进行对比，该第一预设阈值可以是预设的一个信号强度阈值，当该无线信号强度信息小于该第一预设阈值时，获取该终端设备所属人员的卫星高度角和信噪比数据，该终端设备可以是手机、平板电脑、智能手表等人员可携带的智能设备。
68.在步骤s13中，根据该卫星高度角及该信噪比获取判定指标数据。
69.在步骤s14中，当该判定指标数据大于第二预设阈值时，确定该终端设备对应的人员位于室外。
70.示例性地，该判定指标数据可以记为sig，通过获取到的该卫星高度角以及该信噪比，计算该判别指标数据sig，并将该判定指标数据sig与第二预设阈值进行对比，当该判定指标数据sig大于第二预设阈值时，可以确定该终端设备所属人员的位置信息位于室外。
71.例如：当需要获取该携带智能设备的人员的定位信息时，获取该人员所在视距范围内的至少四颗卫星的信号，通过该至少四颗卫星信号的高度角和信噪比数据(snr)，计算该判定指标数据sig，在该判定指标数据大于该第二预设阈值的情况下可以确定该终端设备所属人员的位置信息位于室外，其中该第二预设阈值的具体数值可以依据现场实测数据进行设置。
72.在步骤s15中，根据该终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据确定该人员在室外的位置信息。
73.示例性地，该卫星定位数据可以为该人员所持终端设备的卫星经纬度数据，该运动传感器数据可以包括终端设备采集的加速度、角速度等数据，其中加速度可以用于进行该人员的步态计算，可以用于估计人员的步长，角速度可以用于进行姿态解算，从而确定该终端设备的航向(也即该人员的航向)，从而基于步长和航向即可实现定位跟踪。
74.从而，通过该智能设备采集的该人员的运动传感器数据和卫星经纬度数据，可以计算该人员在室外所处的位置信息。
75.通过上述方案，通过将无线信号强度与第一预设阈值进行对比以及将卫星高度角和信噪比与第二预设阈值进行对比，当获取到的终端设备无线信号强度信息小于第一预设阈值时，通过获取到的卫星高度角和信噪比得到判定指标数据，将该判定指标数据与第二预设阈值对比，确定该判定指标数据大于第二预设阈值时，对该人员的位置信息进行判断，确定该人员位置信息处于室外，从而提高了人员位置信息定位的准确度。
76.图2是根据一示例性实施例示出的另一种室内外判别及定位方法的流程图，如图2所示，该步骤s13中，包括以下步骤：
77.在步骤s131中，获取当前接收到的所有卫星的卫星数据，每个该卫星数据包括采集该卫星数据时的高度角和该高度角对应的信噪比。
78.示例性地，一般情况下需要在视距范围内采集至少四颗卫星的信号，卫星信号具有两个比较典型的信号指标：高度角和信噪比(snr)，高度角即卫星与地球椭球面切面的夹角；信噪比(snr)，即当前接收到的某颗卫星的信号质量。获取四颗卫星的卫星数据，即需要获取四颗卫星的高度角以及该高度角对应的信噪比。
79.在步骤s132中，在该所有卫星的卫星数据中，确定高度角在设定的高度角范围内的一个或多个卫星数据，得到卫星数据集合。
80.在步骤s133中，获取该卫星数据集合中各个该卫星数据的信噪比的均值。
81.在步骤s134中，根据该信噪比的均值、该卫星数据集合中的卫星数据的数量，以及该所有卫星的卫星数据总数目，获取该判定指标数据。
82.示例性地，在获取到的所有卫星的卫星数据中，将高度角在设定的高度角范围内的一个或多个卫星数据集合起来得到卫星数据集合，并获取该卫星数据集合中各个该卫星数据的信噪比的均值，再通过获取到的该信噪比的均值、该卫星数据集合中的卫星数据的数量，以及该所有卫星的卫星数据总数目，获取该判定指标数据sig。
83.例如，可以通过以下公式来计算sig：
[0084][0085]
其中，set表示高度角处于[50,90]区间的卫星数据集合；snr
set
表示该卫星数据集
合中卫星数据的信噪比值；n(set)表示卫星数据集合中的元素数目，也即卫星数据集合中的卫星数据的数目；numeffective表示本次扫描到的卫星数据的总数目；mean(snr
set
)表示该卫星数据集合中的信噪比值的均值。
[0086]
上述的第二预设阈值可以经过多次实测得出，例如第二预设阈值可以在15～25db范围内选择，具体依据现场实测数据进行具体的确定。
[0087]
图3是根据一示例性实施例示出的另一种室内外判别及定位方法的流程图，如图3所示，该卫星定位数据包括该终端设备通过卫星定位得到的该终端设备的球面坐标下的多个经纬度，该步骤s15中，包括以下步骤：
[0088]
在步骤s151中，根据该运动传感器数据，确定该人员的步态信息和第一航向信息，该运动传感器数据包括加速度和角速度。
[0089]
示例性地，该终端设备可以根据该运动传感器数据确定该人员的步态信息和第一航向信息，该步态信息包含加速度和角速度。
[0090]
例如：检测人员的步态信息，通过以下公式计算:
[0091][0092]
其中，len_step表示步长，作为上述步态信息，fs表示惯导传感器采集频率，fs_step表示当前一步持续的时长，其中上述公式中的0.15和0.3为示例性的；并且，可以根据以下公式判断行人是否前进一步：
[0093][0094]
其中，var表示方差，acc表示合加速度，throld1_acc表示合加速度阈值，acc_max表示设定周期内合加速度的最大值，acc_min表示设定周期内合加速度的最小值，throld2_acc：表示设定周期内合加速度峰峰值阈值。
[0095]
根据len_step，计算当前航向yaw，可以参照以下步骤。
[0096]
在步骤s152中，根据该球面坐标下的多个经纬度，确定对应的多个大地高斯坐标。
[0097]
在步骤s153中，根据该多个大地高斯坐标确定对应的多个平面坐标。
[0098]
示例性地，由于终端设备采集到的卫星定位数据为球面坐标下的经纬度，而实际的定位是在平面坐标下进行，因此需要将卫星定位数据中的球面坐标下的多个经纬度，转换成对应的多个大地高斯坐标，然后基于该多个大地高斯坐标转换到局部平面坐标中。
[0099]
例如：通常终端设备采集到的经纬度为wgs84经纬度坐标，可以基于公知的转换方法，将测量到的wgs84经纬度坐标(lat,lon)转换到大地高斯坐标(gsx,gsy)，然后基于下述公式将大地高斯坐标转换到定位解算的局部平面坐标：
[0100][0101]
式中：(δx,δy)为局部平面坐标和大地高斯坐标之间的偏置，该值的计算方式为：
[0102][0103]
即离线情况下，可以在现场选取n个点，分别获取其大地高斯坐标以及局部平面坐标下的坐标值，然后分别计算偏差，再求平均值。
[0104]
在步骤s154中，根据该判定指标数据、该多个平面坐标对该航向信息进行修正，得到修正后的航向信息。
[0105]
示例性地，通过该判定指标数据sig以及多个平面坐标数据确定该航向信息的修正，当判定指标数据sig大于预设阈值时，且通过历史pdr数据确定该人员为直线行走时，通过多个平面坐标计算航向修正量，并根据该航向修正量对该航向信息进行pdr修正，得到修正后的航向信息。
[0106]
在步骤s155中，根据该步态信息、该修正后的航向信息、该多个平面坐标对该终端设备进行定位跟踪，以得到该人员在室外的位置信息。
[0107]
可选的，该步骤s155中，还可以基于场景中的蓝牙信号共同进行人员在室外的定位，可以包括以下步骤：
[0108]
在该终端设备扫描到蓝牙基站广播的蓝牙信号，且该蓝牙信号的信号强度大于预设阈值时，基于该蓝牙信号、预先存储的蓝牙数据库数据、该步态信息、该修正后的航向信息、该多个平面坐标对该终端设备进行定位跟踪，以得到该人员在室外的位置信息。
[0109]
其中，离线存储的蓝牙数据库数据，可以在厂房附近以及多设备区等卫星定位不准的区域，安装蓝牙基站，并将蓝牙基站的mac、major、minor以及位置存储在数据库中，具体的存储格式例如可以为：[pxi，pyi，majori,minori]，i＝1,
…
,m，m为室外场景安装的蓝牙基站总数目。该终端设备扫描蓝牙数据时，主要获取蓝牙基站发出的广播信息，获取其mac地址、major、minor字段以及信号强度。从而，根据终端设备获取的mac地址、major、minor字段以及信号强度，以及离线存储的蓝牙数据库数据中记录的[pxi，pyi，majori,minori]数据，即可实现基于蓝牙的辅助定位。
[0110]
例如，本公开实施例中，定位跟踪可以采用一种松耦合的扩展卡尔曼滤波定位的方式，其分为初始化以及滤波定位过程。在基于室外判别方法，判断到人员从室内行至室外或者室外开机，可以认为是首次判断到人员在室外的时候，即进行解算参数初始化。
[0111]
初始化位置可以表示如下：
[0112][0113]
其中(gsx0,gsy0)为智能终端采集到的最近时刻的经纬度转换得到的高斯坐标；
[0114]
滤波过程的动态噪声矩阵可以表示为：
[0115][0116]
观测噪声矩阵可以表示为：
[0117][0118]
上式中，sig0为最近时刻的判定指标数据，其计算方法可以参照上文所述的sig的计算方法，不再赘述。
[0119]
估计误差矩阵可以为：
[0120][0121]
在滤波定位过程，当人员完成第k+1步后，执行以下计算：
[0122]
对当前位置预测可以通过以下公式：
[0123][0124]
式中：k表示人员的第k步，k+1表示人员的第k+1步，为上次的最优估计位置，lenstep
k+1
为当前步的步长，yaw
k+1
为当前步的方向。其中，关于yaw的确定方法可以见下文图4实施例所述。
[0125]
估计误差预测可以通过以下公式：
[0126][0127]
增益可以表示为：
[0128][0129]
式中，sig
k+1
为最近时刻的判定指标数据。
[0130]
当前的最优估计可以表示为：
[0131][0132]
估计误差阵更新：
[0133][0134]
最后输出的人员位置为：
[0135]
若在人员的行走过程中，终端设备扫描到包含在蓝牙数据库中的蓝牙信号，且信号强度大于一定阈值，例如大于-70db，则在当前的滤波定位过程中，可将上述的最优估计更新为：
[0136][0137]
式中：(pxi，pyi)为当前检测到的蓝牙i对应的位置，示例的，ω在0.5～0.9范围内取值。
[0138]
下面对上文所述的航向yaw的确定方法进行说明，图4是根据一示例性实施例示出的又一种室内外判别及定位方法的流程图，如图4所示，该步骤s154中，包括以下步骤：
[0139]
在步骤s1541中，当该判定指标数据大于第三预设阈值时，通过历史pdr数据确定该人员是否为直线行走。
[0140]
示例性地，当该判定指标数据sig大于第三预设阈值时，获取该人员所处环境中的预设轨迹长度的历史pdr(pedestrian dead reckoning，步行者航位推算)数据，该历史pdr数据包括在该预设轨迹长度下的多个历史航向信息，当该多个历史航向信息中的最大值与最小值的差值小于第四预设阈值时，确定该人员为直线行走。可以表示为以下公式：
[0141]
max(yaw)-min(yaw)《throld4
[0142]
即在设定长度的历史轨迹中，其航向的极差小于阈值则确定该人员为直线行走。示例性的，throld3的取值范围为5～15度，具体依据终端携带方式的不同而不同，比如手持平端时可取小值，与身体固连时可取中间值，口袋中携带时，可取大值。这里yaw＝{yaw1,yaw2,
…
,yawn}，为最近的基于pdr推断的人员轨迹的航向数据。
[0143]
在步骤s1542中，当该人员为直线行走时，通过该多个平面坐标计算航向修正量，以根据该航向修正量对该航向信息进行pdr修正，得到该修正后的航向信息。
[0144]
图5是根据一示例性实施例示出的又一种室内外判别及定位方法的流程图，如图5所示，该步骤s1541中，可以包括以下步骤：
[0145]
在步骤s15411中，获取预设轨迹长度的历史pdr数据，该历史pdr数据包括在该预设轨迹长度下的多个历史航向信息。
[0146]
在步骤s15412中，当该多个历史航向信息中的最大值与最小值的差值小于第四预设阈值时，确定该人员为直线行走。
[0147]
例如：在pdr的航向修正模块中，首先基于上式：
[0148][0149]
计算当前卫星信号数据的判定指标数据sig，如判定指标数据sig大于第三预设阈值，则进一步基于一定长度的人员历史轨迹是否为直线，示例的，这里的第三预设阈值可以在25～35db范围内取值，这里的一定长度可以不小于5米。
[0150]
在获取该多个历史航向信息yaw＝{yaw1,yaw2,
…
,yawn}后，基于上述的max(yaw)-min(yaw)《throld4公式即可确定该人员是否直线行走。在满足该式的情况下，说明在设定长度的历史轨迹中，其航向的极差小于阈值，则可以判定该人员为直线行走。
[0151]
图6是根据一示例性实施例示出的又一种室内外判别及定位方法的流程图，如图6所示，该步骤s1542中，包括以下步骤：
[0152]
在步骤s15421中，通过该多个大地高斯坐标，以及该多个平面坐标数据与对应的大地高斯坐标之间的偏置，确定线性方程组。
[0153]
在步骤s15422中，基于最小二乘法确定该线性方程组中指定参数的参数值。
[0154]
在步骤s15423中，基于该参数信息，确定该人员的基于卫星定位数据的第二航向信息。
[0155]
在步骤s15424中，通过该第二航向信息，和该多个历史航向信息的平均值，确定该航向修正量。
[0156]
在步骤s15425中，通过该航向修正量对该第一航向信息进行修正，确定该修正后的航向信息。
[0157]
示例性地，建立的线性方程组可以表示为：
[0158][0159]
其中：
[0160]
m表示一定长度历史轨迹中包含的点的个数，gsy1…
gsym表示m个点的大地高斯坐标的y坐标，gsx1…
gsxm表示m个点的大地高斯坐标的x坐标，δx和δy表示平面坐标数据与对应的大地高斯坐标之间的偏置。
[0161]
然后基于最小二乘方法求解参数则基于卫星定位数据得到的人员航向，即上述的第二航向可以表示为：
[0162]
yaw
gnss
＝90-arctank
×
180
÷
π
[0163]
其中，gnss表示卫星全球导航卫星系统。
[0164]
计算航向修正量：
[0165]
δyaw＝yaw
gnss-mean(yaw)
[0166]
其中，mean(yaw)表示该多个历史航向信息的平均值。如果多个历史航向信息表示为yaw＝{yaw1,yaw2,
…
,yawn}，则mean(yaw)为yaw1,yaw2,
…
,yawn的平均值。
[0167]
进行pdr的航向修正：δyaw＝yaw+δyaw
[0168]
在得到该修正后的航向之后，即可根据上述步骤s155所示的方法来进行跟踪定位，从而得到该人员在室外的位置信息。
[0169]
通过上述方案，能够根据终端设备采集的卫星高度角及信噪比确定人员是否位于室外，并在确定人员处于室外的情况下，基于终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据获取人员在室外的位置信息，上述方法能够避免设备的磁场干扰，以及避免在金属建筑物或者设备附近由于信号的遮挡、反射、衍射等带来的干扰问题，从而适用于厂房或者设备复杂区域，实现室内外判别以及室外的高精度定位。
[0170]
图7是根据一示例性实施例示出的一种室内外判别及定位装置700的框图，如图7所示，该室内外判别及定位装置700包括信号检测模块701、数据获取模块702、指标获取模块703、位置确定模块704和定位模块705。
[0171]
信号检测模块701，用于获取基站的无线信号强度信息；
[0172]
数据获取模块702，用于当该无线信号强度信息小于第一预设阈值时，获取卫星高度角及信噪比；
[0173]
指标获取模块703，用于根据该卫星高度角及该信噪比获取判定指标数据；
[0174]
位置确定模块704，用于当该判定指标数据大于第二预设阈值时，确定该终端设备对应的人员位于室外；
[0175]
定位模块705，用于根据该终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据确定该人员在室外的位置信息。
[0176]
可选地，该指标获取模块703，包括：卫星数据获取子模块、卫星数据确定子模块、均值获取子模块和指标获取子模块。
[0177]
卫星数据获取子模块，用于获取当前接收到的所有卫星的卫星数据，每个该卫星数据包括采集该卫星数据时的高度角和该高度角对应的信噪比；
[0178]
卫星数据确定子模块，用于在该所有卫星的卫星数据中，确定高度角在设定的高度角范围内的一个或多个卫星数据，得到卫星数据集合；
[0179]
均值获取子模块，用于获取该卫星数据集合中各个该卫星数据的信噪比的均值；
[0180]
指标获取子模块，用于根据该信噪比的均值、该卫星数据集合中的卫星数据的数量，以及该所有卫星的卫星数据总数目，获取该判定指标数据。
[0181]
可选地，该卫星定位数据为该终端设备通过卫星定位得到的该终端设备的球面坐标下的多个经纬度，该定位模块705，包括：姿态识别子模块、高斯坐标确定子模块、平面坐标确定子模块、修正子模块和位置确定子模块。
[0182]
姿态识别子模块，用于根据该运动传感器数据，确定该人员的步态信息和第一航向信息，该运动传感器数据包括加速度和角速度；
[0183]
高斯坐标确定子模块，用于根据该球面坐标下的多个经纬度，确定对应的多个大地高斯坐标；
[0184]
平面坐标确定子模块，用于根据该多个大地高斯坐标确定对应的多个平面坐标；
[0185]
航向信息确定子模块，用于根据该判定指标数据、该多个平面坐标对该航向信息进行修正，得到修正后的航向信息；
[0186]
位置确定子模块，用于根据该步态信息、该修正后的航向信息、该多个平面坐标对该终端设备进行定位跟踪，以得到该人员在室外的位置信息。
[0187]
可选地，该位置信息确定子模块，还用于：
[0188]
在该终端设备扫描到蓝牙基站广播的蓝牙信号，且该蓝牙信号的信号强度大于预设阈值时，基于该蓝牙信号、预先存储的蓝牙数据库数据、该步态信息、该修正后的航向信息、该多个平面坐标对该终端设备进行定位跟踪，以得到该人员在室外的位置信息。
[0189]
可选地，该修正子模块，包括：行走方向确定子模块和pdr修正子模块。
[0190]
行走方向确定子模块，用于当该判定指标数据大于第三预设阈值时，通过历史pdr数据确定该人员是否为直线行走；
[0191]
pdr修正子模块，用于当该人员为直线行走时，通过该多个平面坐标计算航向修正量，以根据该航向修正量对该航向信息进行pdr修正，得到该修正后的航向信息。
[0192]
可选地，该行走方向确定子模块，用于：
[0193]
获取预设轨迹长度的历史pdr数据，该历史pdr数据包括在该预设轨迹长度下的多个历史航向信息；
[0194]
当该多个历史航向信息中的最大值与最小值的差值小于第四预设阈值时，确定该
signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的室内外判别及定位方法。
[0206]
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的室内外判别及定位方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由电子设备800的处理器801执行以完成上述的室内外判别及定位方法。
[0207]
图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备900的框图。例如，电子设备900可以被提供为一服务器。参照图9，电子设备900包括处理器922，其数量可以为一个或多个，以及存储器932，用于存储可由处理器922执行的计算机程序。存储器932中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理器922可以用于执行该计算机程序，以执行上述的室内外判别及定位方法。
[0208]
另外，电子设备900还可以包括电源组件926和通信组件950，该电源组件926可以用于执行电子设备900的电源管理，该通信组件950可以用于实现电子设备900的通信，例如，有线或无线通信。此外，该电子设备900还可以包括输入/输出(i/o)接口958。电子设备900可以操作基于存储在存储器932的操作系统。
[0209]
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的室内外判别及定位方法的步骤。例如，该非临时性计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器932，上述程序指令可由电子设备900的处理器922执行以完成上述的室内外判别及定位方法。
[0210]
在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的室内外判别及定位方法的代码部分。
[0211]
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
[0212]
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
[0213]
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。

技术特征：
1.一种室内外判别及定位方法，其特征在于，应用于终端设备，包括：获取基站的无线信号强度信息；当所述无线信号强度信息小于第一预设阈值时，获取卫星高度角及信噪比；根据所述卫星高度角及所述信噪比获取判定指标数据；当所述判定指标数据大于第二预设阈值时，确定所述终端设备对应的人员位于室外；根据所述终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据确定所述人员在室外的位置信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述卫星高度角及所述信噪比数据获取判定指标数据，包括：获取当前接收到的所有卫星的卫星数据，每个所述卫星数据包括采集所述卫星数据时的高度角和所述高度角对应的信噪比；在所述所有卫星的卫星数据中，确定高度角在设定的高度角范围内的一个或多个卫星数据，得到卫星数据集合；获取所述卫星数据集合中各个所述卫星数据的信噪比的均值；根据所述信噪比的均值、所述卫星数据集合中的卫星数据的数量，以及所述所有卫星的卫星数据总数目，获取所述判定指标数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卫星定位数据为所述终端设备通过卫星定位得到的所述终端设备的球面坐标下的多个经纬度，所述根据所述终端设备采集的运动传感器数据和卫星位置信息确定所述人员在室外的位置信息，包括：根据所述运动传感器数据，确定所述人员的步态信息和第一航向信息，所述运动传感器数据包括加速度和角速度；根据所述球面坐标下的多个经纬度，确定对应的多个大地高斯坐标；根据所述多个大地高斯坐标确定对应的多个平面坐标；根据所述判定指标数据、所述多个平面坐标对所述航向信息进行修正，得到修正后的航向信息；根据所述步态信息、所述修正后的航向信息、所述多个平面坐标对所述终端设备进行定位跟踪，以得到所述人员在室外的位置信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述步态信息、所述修正后的航向信息、所述多个平面坐标对所述终端设备进行定位跟踪，以得到所述人员在室外的位置信息，包括：在所述终端设备扫描到蓝牙基站广播的蓝牙信号，且所述蓝牙信号的信号强度大于预设阈值时，基于所述蓝牙信号、预先存储的蓝牙数据库数据、所述步态信息、所述修正后的航向信息、所述多个平面坐标对所述终端设备进行定位跟踪，以得到所述人员在室外的位置信息。5.根据权3所述的方法，其特征在于，所述根据所述判定指标数据、所述多个平面坐标对所述航向信息进行修正，得到修正后的航向信息，包括：当所述判定指标数据大于第三预设阈值时，通过历史pdr数据确定所述人员是否为直线行走；当所述人员为直线行走时，通过所述多个平面坐标计算航向修正量，以根据所述航向
修正量对所述航向信息进行pdr修正，得到所述修正后的航向信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过历史pdr数据确定所述人员是否为直线行走，包括：获取预设轨迹长度的历史pdr数据，所述历史pdr数据包括在所述预设轨迹长度下的多个历史航向信息；当所述多个历史航向信息中的最大值与最小值的差值小于第四预设阈值时，确定所述人员为直线行走。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述多个平面坐标计算航向修正量，以根据所述航向修正量对所述航向信息进行pdr修正，得到所述修正后的航向信息，包括：通过所述多个大地高斯坐标，以及所述多个平面坐标与对应的大地高斯坐标之间的偏置，确定线性方程组；基于最小二乘法确定所述线性方程组中指定参数的参数值；基于所述参数信息，确定所述人员的基于卫星定位数据的第二航向信息；通过所述第二航向信息，和所述多个历史航向信息的平均值，确定所述航向修正量；通过所述航向修正量对所述第一航向信息进行修正，确定所述修正后的航向信息。8.一种室内外判别及定位装置，其特征在于，包括：信号检测模块，用于获取基站的无线信号强度信息；数据获取模块，用于当所述无线信号强度信息小于第一预设阈值时，获取卫星高度角及信噪比；指标获取模块，用于根据所述卫星高度角及所述信噪比获取判定指标数据；位置确定模块，用于当所述判定指标数据大于第二预设阈值时，确定所述终端设备对应的人员位于室外；定位模块，用于根据所述终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据确定所述人员在室外的位置信息。9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开涉及一种室内外判别及定位方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取基站的无线信号强度信息；当无线信号强度信息小于第一预设阈值时，获取卫星高度角及信噪比；根据卫星高度角及信噪比获取判定指标数据；当判定指标数据大于第二预设阈值时，确定终端设备对应的人员位于室外；根据终端设备采集的运动传感器数据和卫星定位数据确定人员在室外的位置信息。能够适用于厂房或者设备复杂区域，实现室内外判别以及室外的高精度定位。实现室内外判别以及室外的高精度定位。实现室内外判别以及室外的高精度定位。


技术研发人员：崔志敏 刘海山 曹玉平 张立杰 王长周 王雨田 李素敏 陈见飞
受保护的技术使用者：北京麦钉艾特科技有限公司
技术研发日：2023.04.21
技术公布日：2023/8/24