【好设计论文】基于模糊逻辑的室内导航步长估计方法研究
摘要：目前,基于微机械系统(MEMS)的行人航迹推算(PDR)室内导航定位系统都会面临步长估计的问题，因此提出了一种基于模糊逻辑的非线性步长估计方法。首先采用非线性步长估计方法模型，然后以步频、身高、体重作为逻辑系统输入变量设计模糊逻辑控制器，得到可变的步长估计系数，从而实现对步长动态估算。通过对30 m以内多次室内行走的实验结果分析表明，基于模糊逻辑的步长估计方法平均步长准确率可达到92%，与传统的步长估计算法相比提高约9%，有效提高了步长估计精度。
中文引用格式： 贺锋涛，赵胜利，周广平，等. 基于模糊逻辑的室内导航步长估计方法研究[J].电子技术应用，2016，42(11)：59-61，65.
英文引用格式： He Fengtao，Zhao Shengli，Zhou Guangping，et al. Research on the method of step length estimation in indoor navigation system based on fuzzy logic[J].Application of Electronic Technique，2016，42(11)：59-61，65.
基于位置的服务[1]由于便捷、智能、精确等良好的用户服务体验而受到青睐。目前，针对室内定位技术的研究主要有WiFi[2]、UWB[3-4]、位置指纹[5]、蓝牙[6-7]等。基于MEMS的室内行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)作为一种新兴的室内行人导航定位方法，具有短时间定位精度高、自主性强、不易受外界环境因素影响等特点，因而受到广泛关注。在基于PDR的室内行人定位系统中，步长精度对导航定位结果有着直接影响。目前的步长估计方法有线性估计和非线性估计两种方法。利用步长与步频的线性关系的线性方法估计[8]步长，却没有考虑个体的加速度方差等因素对步长的影响；利用步长和加速度值的相互关系的非线性步长估计[9]方法，没有考虑步频、身高等个体因素对步长的作用。针对上述问题，本文提出一种基于模糊逻辑的步长估计方法，该方法采用非线性步长估计模型，通过模糊逻辑系统实现可变地估算步长，同时对比分析了不同的步长估计方法在PDR系统中的应用，验证了该方法在室内行人定位系统中的有效性。
在实际中，步长与步频、加速度方差、身高等因素存在非线性关系，而模糊理论在不确定性和非线性系统中有着广泛的应用。因此，可以通过模糊逻辑推理系统得到估计步长值。
文献[11]中提出了一种非线性计算步长方法, 如下所示：
Amax和Amin分别为一步内的加速度最大值和最小值。由于人体加速度和步频、加速度波峰值等的相互关系，使得C值主要取决于个人的步频、身高等。可以通过模糊逻辑推理系统确定C值后，再由式(1)得到估计的步长值。
模糊逻辑推理是一种基于“如果--则”[12]规则的智能控制，对非线性控制有很好的鲁棒性，可以较好地抑制环境变量对权重值的影响。模糊逻辑系统中常用的推理方式有Mamdani型模糊推理和Sugeno[13]型模糊推理。本文使用Mamdani型模糊推理算法。
图1为Mamdani模糊逻辑推理系统框图。系统主要由输入、模糊化、模糊推理规则工具、解模糊化、输出等组成。输入时将个人的身高、体重、步频作为模糊逻辑的3个输入，先经过去模糊化，然后设置模糊规则，再经过去模糊化后输出期望值C，最后将C值带入式(1)中，得到步长。由于个体差异，需要在首次使用时调整模糊逻辑系统的参数，以适应不同的个体。
2.1 输入输出隶属度函数
在模糊逻辑推理系统中，用隶属度来衡量数值高低的归属，相应的模糊规则是定义在模糊集合上的规则。本文将个人的步频、身高、体重作为模糊逻辑的3个输入，每个输入都由高、中、低这3条隶属度函数曲线构成，变量的隶属度函数曲线是由高斯型函数、三角函数、高斯型函数组合等构成。高斯型函数[14]的表达式为：
式中，参数μ表示函数中心点横坐标，σ表示曲线的陡峭程度。根据实际及模糊统计法为每个隶属度函数选取最佳参数。
行人在正常行走中的步频为1 Hz~3 Hz，可以将正常人的行走速度分为慢速、中速、快速[15]3种。
图2为步频的隶属度函数。根据实际的步长与步频生成一定的线性关系，步频采用三角隶属度函数，慢速的步频范围为1 Hz~1.6 Hz，中速对应的步频范围为1.2 Hz~2.0 Hz，快速的步频范围为2 Hz~3 Hz。
图3为身高的隶属度函数，由于估计步长与实际的身高的非线性关系，所以采用高斯函数隶属度函数。因为实际中体重与步长之间的非线性关系，因此体重的隶属度函数为高斯组合隶属度函数。
2.2 模糊推理规则
在输入的规则变量中，输入为步频、身高、体重，输出变量为式(1)中的常数C。由于步频是决定常数输出值的主要控制器，因此将步频分为高、中、低3个模糊集表示。步频值大则输出值较高，反之亦然；当步频值相对中等时，输出结果由另外2个输入参数(身高、体重)来调节；若输入为步频高、身高高、体重低，则输出值高；如果输入为步频低、体重大、身高低，则输出值低。
2.3 位置计算
从一已知点开始，行人的当前位置可表示[16]为：
式中，SLerr是行走步长估计误差，SLact为实际行走平均步长，SLes为行走估计步长。
3.1 实验平台搭建
系统的核心部分是32 bit的微处理器芯片STM32F103，主要负责采集及处理惯性传感器数据。惯性传感器电路主要有MPU9150和外围电路供电电路，上位机软件负责接收处理后的数据，然后在MATLAB中仿真验证。测试时MPU9150的采样频率为50 Hz。为了证明本文方法的有效性，进行室内行走试验，行走路线主要为直线和矩形。
3.2 实验结果分析
表1中，1为矩形行走试验，步数为16步，总距离为10.4 m，误差为0.8 m；2为直线行走试验,步数为40步，误差为1.9 m。经过30 m以内多次行走试验，测得行走距离误差在3 m以内。
图4为具体的步长曲线。从图中可以看出本文算法在0.4~0.8之间步幅变化较为合理，与实际的步长吻合比较好；非线性方法1步长变化较大，步长超出1.2 m，与实际不符；线性步长方法则明显偏小。
根据式(5)、式(6)、式(7)可得到表2。表2中对比分析了3种不同算法在实际中的动态具体估计步长数据。由表2可以得到，本文算法的精度高，比传统的线性步长估计方法提高约9%，比非线性方法1提高5%。同时，步长的大小及变化幅度比较合理，与实际的步长吻合比较好；非线性方法1及线性步长估计得到的步长幅度范围变化比较大，与实际不符，且精度比本文方法低，从而降低了实际的距离精度。
本文采用非线性估计模型，通过模糊逻辑系统得到步长，并比较分析PDR算法中不同的步长估计算法的精度对行走距离的影响。经过实验验证，基于模糊逻辑的步长估计方法的精度比传统的步长估计方法提高9%，可以应用于室内定位导航系统中。
参考文献
[1] ZHOU L，WANG H.Toward blind scheduling in mobile media cloud：fairness，simplicity，and asymptotic optimality[J].IEEE Transactions on Multimedia，2013，15(4)：735-746.
[2] BAN R，KAJI K，HIROI K，et al.Indoor positioning method integrating pedestrian dead reckoning with magnetic field and WiFi fingerprints[C].Mobile Computing and Ubiquitous Networking(ICMU)，2015 Eighth International Conference on.IEEE，2015：167-172.
[3] GARCIA E，POUDEREUX P，HERNANDEZ A，et al.A robust UWB indoor positioning system for highly complex environments[C].IEEE International Conference on Industrial Technology.IEEE，2015.
[4] JERABEK J，ZAPLATILEK L，POLA M.A proposal of radio ultrawideband systems for precision indoor localization[C].Radioelektronika.IEEE，2015.
[5] Muòoz-Organero M，KLOOS C D，Muòoz-Merino P J.Using bluetooth to implement a pervasive indoor positioning system with minimal requirements at the application level[J].Mobile Information Systems，2012，43(8)：73-82.
[6] BAHILLO A，ANGULO I，ONIEVA E，et al.Low-cost Bluetooth foot-mounted IMU for pedestrian tracking in industrial environments[C].Industrial Technology(ICIT)，2015 IEEE International Conference on.IEEE，2015.
[7] Muòoz-Organero M，KLOOS C D，Muòoz-Merino P J.Using bluetooth to implement a pervasive indoor positioning system with minimal requirements at the application level[J].Mobile Information Systems，2012，43(8)：73-82.
[8] 孙作雷，茅旭初，田蔚风，等.基于动作识别和步幅估计的步行者航位推算[J].上海交通大学学报，2008，42(12)：2002-2005.
[9] SCARLETT J.Enhancing the performance of pedometers using a single accelerometer[Z].Application Note，Analog Devices，2007.
[10] LI F.A reliable and accurate indoor localization method using phone inertial sensors[C].UbiComp′12.ACM.New York，2012.
[11] WEINBERG H.Using the ADXL202 in pedometer and personal navigation applications[Z].Analog Devices AN-602 Application Note，2002.
[12] 张国良，曾静.模糊控制及其MATLAB应用[M].西安：交通大学出版社，2002.
[13] 王万良，石浩，李燕君.基于Mamdani型模糊推理的加权质心定位算法[J].计算机科学，2015，42(10)：101-105.
[14] 王璐，张文涛.人体手掌静脉图像采集系统研究[J].激光与红外，2013，43(4)：404-408.
[15] 李若涵，张金艺，徐德政，等.运动分类步频调节的微机电惯性测量单元室内行人航迹推算[J].上海大学学报：自然科学版，2014(5)：612-623.
[16] Liu Zexi，Aduba Chukwuemeka，Won Chang-Hee.In-plane dead reckoning with knee and waist attched gyroscopes[J].Measurement，2011，44：1860-1868.
作者信息
贺锋涛，赵胜利，周广平，关云静
西安邮电大学 电子工程学院，陕西 西安710121