基于惯性导航与射频识别的室内定位系统研制

陈可欣　王红　朱瑞　莫富琪

摘 要 研制了一套室内定位系统，通过射频识别（ RFID，Radio Frequency Identification） 读卡器和惯性传感器来获取状态信息，经由ARM处理器解算位置信息和跌倒信号，并将信号通过蓝牙无线传输给外部设备。

关键词 室内定位 惯性导航 RFID 跌倒检测

中图分类号：TP274 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2017.09.016

Development of Indoor Positioning System Based on Inertial Navigation and Radio Frequency Identification

CHEN Kexin， WANG Hong， ZHU Rui， MO Fuqi

（Electronic Information School， Wuhan University， Wuhan， Hubei 430072）

Abstract Developed a set of indoor positioning system， through the radio frequency identification （RFID Radio， Frequency Identification） card reader and inertial sensor to obtain status information via the ARM processor solution position information and transmits the signal to the signal falls， and external devices via Bluetooth wireless transmission.

Keywords indoor positioning； inertial navigation； RFID； fall detection

0 绪论

随着社会老龄化的加剧，老年人独自在家时的安全问题越发得到社会的关注，而跌倒是我国65岁以上老年人因伤害而死亡的头号杀手。研发一套实用的室内定位及跌倒报警系统迫在眉睫。

GPS定位现已得到广泛的应用，但该定位信号难以穿透建筑物，不适用于室内定位。[1]目前惯性传感器被广泛应用于定位等系统的研制，因其具有抗干扰性强、成本低等特点而备受青睐，但它往往需辅以其他定位系统共同作用。

本文利用惯性导航的室内定位稳定性，辅以射频识别技术，测得位置与状态信息。

1 室内定位系统

本文选用ARM处理器和安卓手机的结合来实现系统功能，ARM 与安卓平台的联合使用为室内定位系统的研制提供了可行性与可靠性。图1是整体硬件系统的设计思路。

在家中铺设一定量的磁卡，且位置坐标已知，供读卡器读取，此时家中老人身上佩戴的装置里有惯性传感器以及RFID读卡器会记录信息，以实时解算与记录老人的行走路径。老人的行走轨迹与跌倒信号通过蓝牙从老人身上佩戴的装置传输至室内放置的安卓智能手机，室内的安卓智能手机判断是否接收到摔倒信号，并绘制行走路线图，若接收到了摔倒信号则向家人的手机拨打电话，完成跌倒警报。

整个硬件体系分为ARM 数据处理与手机数据处理两个部分，其中ARM 数据处理部分包括传感器与读卡器数据的提取、定位算法与蓝牙传输三项功能，手机数据处理则包含有蓝牙接收、绘制行走路径图与摔倒报警等部分。

2 硬件设计

2.1 位置信息提取模块

原始信息提取部分有两个信号源，一是惯性传感器，一是RFID读卡器。

本文所使用的惯性传感器是集成有高精度的陀螺加速度计MPU6050的6轴惯性导航模块，集成了三轴MEMS 陀螺仪和三轴MEMS 加速度计，陀螺仪可测范围为±2000°/s，加速度计可测范围为±16g。

RFID俗称电子标签，主要由电子标签、天线、读写器和主机组成，是一种利用射频信号实现无接触信息传递，以达到自动识别的技术。[2，3]本研究中读取固定位置坐标所用的模块是7941E 低频嵌入式读卡模块，它集成了高性能读卡射频电路及天線，模块体积十分小巧，方便嵌入，读写频率为125kHz，支持多种卡片读写操作，其中对于EM4100 卡的读写距离大于8cm。

2.2 信息传输模块

ARM处理器与安卓手机间的信息传输是通过蓝牙模块实现的，蓝牙作为一种电缆替代技术，具有低成本、高速率的特点，是短距离、低成本无线通信技术之一。[4-6]本文中使用的是HC-06蓝牙模块，该模块工作在2.4G无线频段，遵循蓝牙V2.0 + EDR蓝牙规范，最高传输速率可达2.1m，传输距离超过20m。

3 定位算法

3.1 原始数据处理

传感器刚通电时，模块内部的MCU会在模块静止的时候进行自动校准（消除陀螺零漂），校准以后z轴（方向竖直向上）的角度会重新初始化为0，z轴角度输出为0时，可视为自动校准完成的信号，但此时另外两轴，即x和y轴的加速度不为零，经过长时间多次积分后会产生非常大的误差，所以我们在正式采集数据之前，会先采集20组样本数据，将它们相加取平均值，求得的数据作为传感器的系统误差。这20组样本数据的采集时间非常短，传感器串口的波特率为115200bit/s，传感器每次传回的一组数据里包含有三个数据包，分别为加速度、角速度和角度输出值，每个数据包中有11个数据，分别为包头、标识、x-y-z三轴数据的高低字节以及温度和校验和等数据，而每个字节有16bit，则可计算出20组数据大小为10560bit，故传输20组数据所需时间约为0.091667s，即只需在传感器通电后的0.1秒之内即可完成这项误差消除的工作。误差消除之后开始的正式数据采集会将采集到的数据减去之前所求得的系统误差，相减的结果即认为是真实的三轴加速度值。endprint

3.2 行进方向判定

按照设计，惯性传感器是固定在佩戴者的腰间，x轴朝向人体右侧，y轴朝向人体行进的正方向，z轴竖直向上，如图2。

惯性传感器在返回加速度值的同时会返回姿态角数值，姿态角结算时所使用的坐标系为东北天坐标系，欧拉角表示姿态时的坐标系旋转顺序定义为z-y-x，即先绕z轴转，再绕y轴转，再绕x轴转。为了统一三轴加速度和姿态角的坐标系，将传感器返回的三轴加速度矢量的坐标系变换为东北天坐标系。

3.3 路程计算

成功去噪除杂之后，得到了三个方向上的加速度曲线，之后进行二次积分求得行走路程，原理如图3所示，计算方法见公式（1）。

（1）

其中，时间间隔（t1-t0），（t2-t1）……（tn-tn-1）很小，取决于我们的采样率，记为△t，

（2）

其中

（3）

初速度v（t0）可在最初传感器采集二十组样本数据作为系统误差时设置为零，那时传感器刚通上电，置x轴和y轴加速度为零的同时可认为初始速度为零。

3.4 跌倒检测

由于人体在跌倒过程中，特征量会发生变化，如人体加速度值、倾角值、及脚掌承受的压力等，因此可通过对这些量进行分析得出每个量的变化规律，找出一些能够区分不同运动状态的阈值。[7]

经过多次行走测试，通过测试结果得知正常行走所产生的加速度是在0.3g（约为2.9m/s2）以内的，若以本研究的目标人群，即老年人的缓步行走方式进行测试，则测试结果还会更小一点，约在0.2g（约为2.0m/s2）以内。又经过多次摔倒（自由落体）测试，通过测试结果得知摔倒时沿倒下方向上的加速度数值大约在7m/s2左右，故测试跌倒时数值应大于2.9m/s2，且小于7m/s2。考虑到跌倒时，下落方向不一定完全沿着传感器的x-y-z三轴方向，所测数值会比实际偏小，所以取加速度大于5m/s2时判断为摔倒。

已知在进行行走、坐卧、侧躺等行为时，会有某一轴的加速度因地心引力的作用而恒大于5m/s2，为减少误判，保证传感器模块佩戴者睡下时装置不会发出摔倒警报，则摔倒判断的条件需为某两轴的加速度同时大于5m/s2。

当设备检测到跌倒时，即通过蓝牙模块向手机发送特定字符，手机接收后向实现预存好的电话号码拨打电话，以实现跌倒警报功能。

3.5 信息传输

实现嵌入式设备到安卓手机的数据传输利用的是蓝牙功能，手机与蓝牙串口模块建立蓝牙数据收发通道，使得手机APP可以获取蓝牙模块的输入输出流，从而实现对嵌入式设备的无线控制和通信。

当嵌入式设备检测情况正常时，通过蓝牙向手机发送实时位置信息。当判断出跌倒状况时，则向手机发送特定字符。 在成功判断摔倒的情况下，室内手机接收到特定字符，并自动拨打电话给指定的手机。

4 实验与分析

4.1 实验步骤

实验设备有ARM处理器一台，惯性传感器一个，RFID读卡器一个，RFID标签卡若干张，蓝牙一只，安卓手机两台。

实验内容為一人将由ARM处理器、惯性传感器、RFID读卡器和蓝牙等器件连接、组装而成的嵌入式设备佩戴在腰间，此时装置内已预先写入定位程序。选择一段走廊作为实验场所，再将RFID标签分布在预先规划好的行进路线上。将按比例绘制的宿舍走廊图导入安卓手机，佩戴装置者模仿老年人缓步行走，记录安卓手机上显示的路径图。

4.2 实验结果

通过实验，得到如图4所示结果。其中黑色线条为走廊轮廓，红色线条为绘制的行走路径，绿色线条为真实行走路径。 （下转第58页）（上接第34页）

图4 安卓手机上绘制的路径图

观察上述系统运行收集到的数据，可以发现在行走初期存在有很大的路径偏差，现实中实验者边走边向右侧转弯，而绘制出的路径是直接指向出发点对面的墙壁，经过分析后得知这是因为我们所购置的惯性导航传感器有时会发生无规律的数值跳变，这可能是因为传感器与ARM板位置相近，有时会受到一定的电磁干扰，这种跳变导致最后绘制出的路径朝传感器某一坐标轴方向近乎直线地偏离，但在经过两次RFID固定标签的位置校正后，可看出路径恢复正常，绘制的行走路径与现实中的路径基本重合。

5 总结

若仅使用惯性导航来实现室内定位，则易受干扰，定位误差大，精确度低，辅以RFID进行定点校正位置坐标则可有效提高定位精确度，且定位精度与RFID标签的数量与摆放密度有直接的关系。配合一定量的固定位置RFID标签进行坐标校正，基于惯性导航的定位系统可基本满足室内定位的需求。

参考文献

[1] 余洋，赵凯飞，沈嘉.室内定位技术应用研究现状及展望[J].发展策略，2014.5：46-49.

[2] 吴欢欢，周建平，许燕，李润萍.RFID发展及其应用综述[J].计算机应用与软件，2013.30（12）：203-206.

[3] 赵斌，张红雨.RFID技术的应用及发展[J].电子设计工程，2010.18（10）：123-126.

[4] 邱斌斌.基于ARM的蓝牙通信系统的设计[J].中山大学研究生学刊，2014.35（2）.

[5] 蔡型，张思全.短距离无线通信综述[J].现代电子技术，2004.27（3）：65-76.

[6] 张健，林海.基于嵌入式Linux的蓝牙通信的实现[J].公安部沈阳消防研究所，2011.

[7] 秦防.基于传感器的跌倒检测系统的研究与实现[D].江南大学控制科学与工程学院，2015：22-24.endprint