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申请/专利权人：东华大学

摘要：本发明涉及一种光流与惯导融合的零部署室内精确定位方法。本发明结合了惯性传感器和摄像头的优点，利用通过惯性传感器计算的方向和通过摄像头计算的位移，形成了光流与惯导融合的零部署室内精确定位方法，该室内定位方法能够准确计算出步行方向以及步行位移，从而准确计算出当前位置。本发明是基于手机惯性传感器和摄像头数据所做的实验，但本发明可应用于其他包含惯性传感器和摄像头的终端设备，比如平板电脑、机器人小车等。

主权项：1.一种光流与惯导融合的零部署室内精确定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过扫描二维码获取初始位置x0,y0；步骤2、通过扫描二维码获取像素距离比r，其中，二维码事先编码了其现实宽度，像素距离比为二维码现实宽度除以二维码像素宽度；步骤3、计算初始姿态，静止时通过加速度计、陀螺仪和磁力计读数计算出终端设备的初始姿态，包括俯仰角、横滚角和偏航角；步骤4、通过陀螺仪读数得到计算的姿态变化量；步骤5、通过加速度计读数、磁力计读数得到估计的姿态变化量；步骤6、融合计算的姿态变化量和估计的姿态变化量对姿态进行更新，得出当前姿态；步骤7、将摄像头拍摄地面得到的图像进行姿态补偿，其中，姿态补偿需要设备姿态的俯仰角和横滚角；步骤8、依据设备的前进速度将图像分割为上、下区域，其中，上区域所占的像素高度计算公式如下式所示： 式中，h为上区域像素高度，h0为视频帧像素高度，r为像素距离比，ν为上一帧计算得到的y轴方向光流，Δt为视频帧间隔时间。步骤9、分别检测上、下区域图像的角点，使用Lucas稀疏光流算法计算这些角点在下一帧中的位置，以此得出光流；步骤呢10、根据运动特征剔除步骤9得出的部分光流；步骤11、分别对上、下区域的光流使用中值滤波，再使用均值滤波于上、下区域的光流得出最终光流；步骤12、结合像素距离比r将最终光流转化为设备在现实世界的位移；步骤13、通过偏航角和位移，将上一时刻的设备位置更新为当前时刻位置，计算公式如下式所示： 式中，μi,νi表示视频第i帧的光流估计，ψi表示视频第i帧时移动设备的偏航角，r表示像素距离比，x0,y0表示通过二维码获取的初始位置，xk,yk表示当前位置；步骤14、定位过程中重复步骤4到步骤13。

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