CN117692865A - 基于终端的轨迹优化方法、装置以及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种基于终端的轨迹优化方法、装置以及电子设备，涉及定位技术领域，缓解了定位数据准确度较低的技术问题。该方法包括：获取所述终端的当前定位数据；从所述加速度计处获取所述终端的加速度数据，根据接收到所述加速度数据的序列计算相应特征，并利用所述相应特征辅助判别所述当前定位数据与所述终端的历史定位数据之间的位置关系；根据所述当前定位数据和所述位置关系确定滤波策略，并通过所述滤波策略对所述当前定位数据进行滤波处理，得到滤波后的定位数据，基于所述滤波后的定位数据得到所述终端的轨迹优化结果。

Description

基于终端的轨迹优化方法、装置以及电子设备

技术领域

本申请涉及定位技术领域，尤其是涉及一种基于终端的轨迹优化方法、装置以及电子设备。

背景技术

目前，随着手机导航、车载导航及内置定位芯片的其他消费类电子设备中基于位置应用需求迅速增长，全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)早已成为许多应用领域中位置和导航的关键技术。在复杂的城市环境中，高层建筑物、天桥、隧道等会对GNSS信号的接收产生影响，导致信号遮挡和多径效应，进而影响定位精度。因此，由于环境干扰和其他因素的影响，在日常使用中经常发生定位精度较差的情况，导致定位数据准确度较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于终端的轨迹优化方法、装置以及电子设备，以缓解定位数据准确度较低的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于终端的轨迹优化方法，所述终端上设置有加速度计；所述方法包括：

获取所述终端的当前定位数据；

从所述加速度计处获取所述终端的加速度数据，根据接收到所述加速度数据的序列计算相应特征，并利用所述相应特征辅助判别所述当前定位数据与所述终端的历史定位数据之间的位置关系；

根据所述当前定位数据和所述位置关系确定滤波策略，并通过所述滤波策略对所述当前定位数据进行滤波处理，得到滤波后的定位数据，基于所述滤波后的定位数据得到所述终端的轨迹优化结果。

在一个可能的实现中，所述获取所述终端的当前定位数据的步骤，包括：

获取所述终端的初始定位数据；

根据所述终端对应选择的当前运动模式确定初始阈值，并利用所述初始阈值对所述初始定位数据进行处理；

如果所述初始定位数据中连续预设数量个初始定位点满足所述初始阈值的约束条件，则确定所述初始定位数据的定位成功，并将所述初始定位数据确定为所述终端的当前定位数据。

在一个可能的实现中，还包括：

如果所述初始定位数据中连续预设数量个初始定位点不满足所述初始阈值的约束条件，则确定所述初始定位数据的定位未成功，并继续获取所述终端的初始定位数据。

在一个可能的实现中，还包括：

根据GNSS信号的信息利用所述历史定位数据对所述当前定位数据对应的当前GNSS信号的质量进行判别，得到信号质量判别结果。

在一个可能的实现中，所述根据所述当前定位数据和所述位置关系确定滤波策略的步骤，包括：

根据所述当前定位数据、所述信号质量判别结果、所述当前运动模式以及所述位置关系确定滤波策略；其中，所述滤波策略与多种运动模式中的所述当前运动模式适配。

在一个可能的实现中，在所述得到滤波后的定位数据的步骤之后，还包括：

利用滤波后的定位数据进行三维球面距离计算，得到距离计算结果。

在一个可能的实现中，所述加速度计为三轴加速度计。

第二方面，提供了一种基于终端的轨迹优化装置，所述终端上设置有加速度计；包括：

获取模块，用于获取所述终端的当前定位数据；

判别模块，用于从所述加速度计处获取所述终端的加速度数据，根据接收到所述加速度数据的序列计算相应特征，并利用所述相应特征辅助判别所述当前定位数据与所述终端的历史定位数据之间的位置关系；

滤波模块，用于根据所述当前定位数据和所述位置关系确定滤波策略，并通过所述滤波策略对所述当前定位数据进行滤波处理，得到滤波后的定位数据，基于所述滤波后的定位数据得到所述终端的轨迹优化结果。

第三方面，本申请实施例又提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的第一方面所述方法。

第四方面，本申请实施例又提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述的第一方面所述方法。

本申请实施例带来了以下有益效果：

本申请实施例提供的一种基于终端的轨迹优化方法、装置以及电子设备，所述终端上设置有加速度计；能够获取所述终端的当前定位数据；从所述加速度计处获取所述终端的加速度数据，根据接收到所述加速度数据的序列计算相应特征，并利用所述相应特征辅助判别所述当前定位数据与所述终端的历史定位数据之间的位置关系；根据所述当前定位数据和所述位置关系确定滤波策略，并通过所述滤波策略对所述当前定位数据进行滤波处理，得到滤波后的定位数据，基于所述滤波后的定位数据得到所述终端的轨迹优化结果。本方案中，通过引入加速度计，利用加速度计实现多信息源数据，通过多数据源有效突破单一信息源带来的限制，辅助GNSS系统实现进一步轨迹及距离计算优化，实现了利用三轴加速度计和GNSS共同实现轨迹优化，并提升测距性能，能够在一些场景下有效减少不必要的轨迹更新与距离计算，提升轨迹与距离的准确度。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的基于终端的轨迹优化方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的基于终端的轨迹优化方法的另一流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种基于终端的轨迹优化装置的结构示意图；

图4示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

目前，可以通过轨迹滤波或搭载惯性导航系统等方式作为GNSS的补充方案。其中，轨迹滤波技术主要通过历史轨迹点对当前轨迹点进行滤波处理，可以在原始观测数据发生漂移情况下做到一定的偏差纠正。但仅使用单一信息源的情况下，很难对真实轨迹做到正确感知。惯性导航系统本身可独立运作，该系统利用陀螺仪形成导航坐标系，利用加速度计得到在该坐标系中的速度和位移。在车载系统中，GNSS结合惯性导航是常用的技术方案，GNSS可以提高精准的定位，但在卫星信号较弱的场景下会导致定位信息延迟而造成不可预知的失控场景，惯性导航系统虽然可以不依托外在信息，无惧极端环境下的影响，但是长期时间的运作会导致系统累计误差越来越大。两者结合可以同时发挥不同系统的优势，但也极大地提高了成本，且计算复杂度非常高。

在现有技术中，由于环境干扰和其他因素的影响，在GNSS日常使用中经常发生定位精度较差的情况，导致定位数据准确度较低。

基于此，本申请实施例提供了一种基于终端的轨迹优化方法、装置以及电子设备，通过该方法可以缓解定位数据准确度较低的技术问题。

下面结合附图对本发明实施例进行进一步地介绍。

图1为本申请实施例提供的一种基于终端的轨迹优化方法的流程示意图。其中，该终端上设置有加速度计。如图1所示，该方法包括：

步骤S110，获取终端的当前定位数据。

在实际应用中，如图2所示，通过定位模块可以获取终端的定位数据。本申请实施例中的终端可以为可穿戴设备等智能终端。对于可穿戴设备等智能终端上设置的加速度计，不同于GNSS与惯性导航结合的技术方案，本申请实施例中的加速度计多搭载于大部分智能终端，可以直接利用，不会造成成本增加，而且，加速度计本身功耗低，且常搭载于智能终端上，无需增加其他硬件。

步骤S120，从加速度计处获取终端的加速度数据，根据接收到加速度数据的序列计算相应特征，并利用相应特征辅助判别当前定位数据与终端的历史定位数据之间的位置关系。

需要说明的是，如图2所示，通过加速度计辅助模块可以获取加速度计数据，并根据收到的加速度计数据序列进行相应特征计算，计算得到的特征将辅助判别当前定位点与历史定位点的关系。

作为一种可选的实施方式，本申请实施例中的加速度计可以为三轴加速度计，通过三轴加速度计提高加速度数据的精确度。

在实际应用中，单开加速度计的功耗低于同时开加速度计与陀螺仪，且对加速度计数据进行特征处理操作的计算复杂度低，避免了惯性导航中的常规复杂计算。而且，使用加速度计来计算相应特征，计算复杂度较低。

步骤S130，根据当前定位数据和位置关系确定滤波策略，并通过滤波策略对当前定位数据进行滤波处理，得到滤波后的定位数据，基于滤波后的定位数据得到终端的轨迹优化结果。

作为一种可能的实施方式，轨迹优化模块可以通过定位模块和加速度计辅助模块输入的信息选择并确定滤波策略，如图2所示，对当前接收到的定位点轨迹进行滤波处理，优化终端的运动轨迹显示。

本申请实施例中的滤波处理过程不同于现有的轨迹滤波技术，而是通过结合获取到的加速度计数据，实现智能化滤波策略。

在卫星信号较弱的场景下，即使一个人原地不动，GNSS返回的数据会在真实位置附近漂移。本申请实施例中，通过引入加速度计，利用加速度计实现多信息源数据，通过多数据源有效突破单一信息源带来的限制，辅助GNSS系统实现进一步轨迹及距离计算优化，实现了利用三轴加速度计和GNSS共同实现轨迹优化，并提升测距性能，能够在一些场景下有效减少不必要的轨迹更新与距离计算，提升轨迹与距离的准确度。

本申请实施例提供的方法可以作为基于三轴加速度计与GNSS的测距及轨迹优化方法，在智能终端中搭载的加速度计，功耗低，能反应智能终端实时的加速度情况，可以作为使用者位置移动判断的依据之一，适用于智能终端的低成本、计算速度快的方法。

下面对上述步骤进行详细介绍。

在一些实施例中，上述步骤S110可以包括如下步骤：

步骤a)，获取终端的初始定位数据；

步骤b)，根据终端对应选择的当前运动模式确定初始阈值，并利用初始阈值对初始定位数据进行处理；

步骤c)，如果初始定位数据中连续预设数量个初始定位点满足初始阈值的约束条件，则确定初始定位数据的定位成功，并将初始定位数据确定为终端的当前定位数据。

在实际应用中，如图2所示，通过定位模块可以根据所选择的运动模式设置初始阈值，用于对初始定位点进行处理，连续n个点满足初始阈值对应的约束条件后即认为初始定位成功。

本申请实施例中，通过根据终端对应选择的当前运动模式确定初始阈值并利用初始阈值对初始定位数据进行处理，在初始定位数据中连续预设数量个初始定位点满足初始阈值的约束条件时确定初始定位数据的定位成功，进而更加高效且准确的完成对初始定位的成功判别，同时还考虑多种运动模式，使得对初始定位的判别更加精确。

基于上述步骤a)、步骤b)和步骤c)，该方法还可以包括以下步骤：

步骤d)，如果初始定位数据中连续预设数量个初始定位点不满足初始阈值的约束条件，则确定初始定位数据的定位未成功，并继续获取终端的初始定位数据。

本申请实施例中，如图2所示，在初始定位数据的定位未成功时，进行初始定位点处理，并继续执行获取终端的初始定位数据的步骤，进而有效的保证初始定位的成功。

基于上述步骤a)、步骤b)和步骤c)，该方法还可以包括以下步骤：

步骤e)，根据GNSS信号的信息利用历史定位数据对当前定位数据对应的当前GNSS信号的质量进行判别，得到信号质量判别结果。

需要说明的是，如图2所示，对GNSS信号质量进行判别，即根据GNSS信号相关信息，利用历史点对当前接收到的GNSS信号质量进行判别，进而实现GNSS信号的质量保障。

基于上述步骤e)，上述步骤S130中根据当前定位数据和位置关系确定滤波策略的过程可以包括如下步骤：

步骤f)，根据当前定位数据、信号质量判别结果、当前运动模式以及位置关系确定滤波策略。

其中，滤波策略与多种运动模式中的当前运动模式适配。

本申请实施例中，通过采用智能化滤波策略适配不同运动模式，即滤波策略中考虑多种运动模式，有效提升滤波性能，避免由于滤波带来的不必要的偏差。

在一些实施例中，在步骤S130中得到滤波后的定位数据的过程之后，该方法还可以包括以下步骤：

步骤g)，利用滤波后的定位数据进行三维球面距离计算，得到距离计算结果。

作为一种可能的实施方式，如图2所示，通过距离计算模块利用滤波后的定位点进行三维球面距离计算，从而得到数据更加精确的距离计算结果。

图3提供了一种基于终端的轨迹优化装置的结构示意图。所述终端上设置有加速度计。如图3所示，基于终端的轨迹优化装置300包括：

获取模块301，用于获取所述终端的当前定位数据；

判别模块302，用于从所述加速度计处获取所述终端的加速度数据，根据接收到所述加速度数据的序列计算相应特征，并利用所述相应特征辅助判别所述当前定位数据与所述终端的历史定位数据之间的位置关系；

滤波模块303，用于根据所述当前定位数据和所述位置关系确定滤波策略，并通过所述滤波策略对所述当前定位数据进行滤波处理，得到滤波后的定位数据，基于所述滤波后的定位数据得到所述终端的轨迹优化结果。

本申请实施例提供的基于终端的轨迹优化装置，与上述实施例提供的基于终端的轨迹优化方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

本申请实施例提供的一种电子设备，如图4所示，电子设备400包括处理器402、存储器401，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例提供的方法的步骤。

参见图4，电子设备还包括：总线403和通信接口404，处理器402、通信接口404和存储器401通过总线403连接；处理器402用于执行存储器401中存储的可执行模块，例如计算机程序。

其中，存储器401可能包含高速随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口404(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

总线403可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器401用于存储程序，所述处理器402在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请任一实施例揭示的过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器402中，或者由处理器402实现。

处理器402可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器402中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器402可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器401，处理器402读取存储器401中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

对应于上述基于终端的轨迹优化方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述基于终端的轨迹优化方法的步骤。

本申请实施例所提供的基于终端的轨迹优化装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本申请实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

再例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述基于终端的轨迹优化方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于终端的轨迹优化方法，其特征在于，所述终端上设置有加速度计；所述方法包括：

获取所述终端的当前定位数据；

从所述加速度计处获取所述终端的加速度数据，根据接收到所述加速度数据的序列计算相应特征，并利用所述相应特征辅助判别所述当前定位数据与所述终端的历史定位数据之间的位置关系；

根据所述当前定位数据和所述位置关系确定滤波策略，并通过所述滤波策略对所述当前定位数据进行滤波处理，得到滤波后的定位数据，基于所述滤波后的定位数据得到所述终端的轨迹优化结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述终端的当前定位数据的步骤，包括：

获取所述终端的初始定位数据；

根据所述终端对应选择的当前运动模式确定初始阈值，并利用所述初始阈值对所述初始定位数据进行处理；

如果所述初始定位数据中连续预设数量个初始定位点满足所述初始阈值的约束条件，则确定所述初始定位数据的定位成功，并将所述初始定位数据确定为所述终端的当前定位数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述初始定位数据中连续预设数量个初始定位点不满足所述初始阈值的约束条件，则确定所述初始定位数据的定位未成功，并继续获取所述终端的初始定位数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

根据GNSS信号的信息利用所述历史定位数据对所述当前定位数据对应的当前GNSS信号的质量进行判别，得到信号质量判别结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前定位数据和所述位置关系确定滤波策略的步骤，包括：

根据所述当前定位数据、所述信号质量判别结果、所述当前运动模式以及所述位置关系确定滤波策略；其中，所述滤波策略与多种运动模式中的所述当前运动模式适配。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到滤波后的定位数据的步骤之后，还包括：

利用滤波后的定位数据进行三维球面距离计算，得到距离计算结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加速度计为三轴加速度计。

8.一种基于终端的轨迹优化装置，其特征在于，所述终端上设置有加速度计；包括：

获取模块，用于获取所述终端的当前定位数据；

判别模块，用于从所述加速度计处获取所述终端的加速度数据，根据接收到所述加速度数据的序列计算相应特征，并利用所述相应特征辅助判别所述当前定位数据与所述终端的历史定位数据之间的位置关系；

滤波模块，用于根据所述当前定位数据和所述位置关系确定滤波策略，并通过所述滤波策略对所述当前定位数据进行滤波处理，得到滤波后的定位数据，基于所述滤波后的定位数据得到所述终端的轨迹优化结果。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行所述权利要求1至7任一项所述的方法。