定位方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品

技术领域

本公开实施例涉及定位技术领域，特别是涉及一种定位方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品。

背景技术

随着互联网和高精地图的发展，人们对定位精度的要求越来越高。比如，部分厂商已在高端的智能手机上实现了车道级定位。

传统技术中，常采用捷联惯导组合来定位，即利用移动终端或车载中控中设置的IMU(Inertial measurement unit，惯性测量单元)和GPS(Global Position System，全球定位系统)进行车辆的定位。

但是，捷联惯导组合的方式在一些场景中容易出现误差累积，进而导致定位不准确。

发明内容

本公开实施例提供一种定位方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，可以避免误差累积，保证定位准确度。

第一方面，本公开实施例提供一种定位方法，该方法包括：

获取车辆的总线数据和目标设备的惯性导航数据；所述目标设备设置在所述车辆中；

根据所述惯性导航数据和所述总线数据确定所述目标设备的目标姿态信息；

根据所述目标姿态信息和所述总线数据对所述目标设备进行定位，得到所述目标设备的位置信息。

第二方面，本公开实施例提供一种定位装置，该装置包括：

数据获取模块，用于获取车辆的总线数据和目标设备的惯性导航数据；所述目标设备设置在所述车辆中；

姿态确定模块，用于根据所述惯性导航数据和所述总线数据确定所述目标设备的目标姿态信息；

定位模块，用于根据所述目标姿态信息和所述总线数据对所述目标设备进行定位，得到所述目标设备的位置信息。

第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并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第一方面所述的方法。

第四方面，本公开实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

本公开实施例提供的定位方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，获取车辆的总线数据和目标设备的惯性导航数据；根据惯性导航数据和总线数据确定目标设备的目标姿态信息；根据目标姿态信息和总线数据对目标设备进行定位，得到目标设备的位置信息。本公开实施例通过总线数据对惯性导航数据解算出的姿态进行修改，可以使目标设备的姿态更加准确，因此，根据目标设备的姿态确定的位置信息更加准确；并且，在确定位置信息时，还参考了总线数据，可以进一步提高位置信息的准确度。

附图说明

图1为一个实施例中定位方法的应用环境图；

图2为一个实施例中定位方法的流程示意图；

图3为一个实施例中确定目标姿态信息步骤的流程示意图之一；

图4为一个实施例中确定初始姿态信息步骤的流程示意图；

图5为一个实施例中确定目标姿态信息步骤的流程示意图之二；

图6为一个实施例中角度变化量示意图；

图7为一个实施例中确定目标设备的位置信息步骤的流程示意图；

图8为一个实施例中确定输入数据步骤的流程示意图；

图9为一个实施例中定位装置的结构框图之一；

图10为一个实施例中定位装置的结构框图之二；

图11为一个实施例中电子设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本公开实施例的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本公开实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本公开实施例，并不用于限定本公开实施例。

首先，在具体介绍本公开实施例的技术方案之前，先对本公开实施例基于的技术背景或者技术演进脉络进行介绍。目前，常采用捷联惯导组合来定位，即利用移动终端或车载中控中设置的IMU和GPS进行车辆的定位。IMU是测量物体三轴姿态角及加速度的装置。一般IMU包括三轴陀螺仪及三轴加速度计，一些9轴IMU还包括三轴磁力计。三轴陀螺仪可以测量出IMU载体X、Y、Z 三轴的角速度，三轴加速度计可以测量出IMU载体X、Y、Z三轴的加速度，磁力计起指南针作用。通常情况下，可以根据IMU测量到的惯性导航数据进行 IMU载体的姿态解算，再利用GPS测量到的定位数据对解算出的姿态进行修正，避免姿态解算过程中的误差累积。但是，在某些场景下，GPS信号缺失，导致未测量到定位数据，由于没有定位数据进行校正，因此就会造成误差累积，进而导致定位不准确。需要说明的是，从误差累积导致定位不准确以及下述实施例介绍的技术方案，申请人均付出了大量的创造性劳动。

下面结合本公开实施例所应用的场景，对本公开实施例涉及的技术方案进行介绍。

本公开实施例提供的定位方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境可以包括目标设备101和车辆102，其中，目标设备101设置在车辆 102中。目标设备可以包括但不限于是各种车载中控、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。车辆102可以包括各种非机动或机动车辆。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种定位方法，以该方法应用于图1 中的目标设备为例进行说明，包括以下步骤：

步骤201，获取车辆的总线数据和目标设备的惯性导航数据。

车辆通过车内的控制器局域网络(Controller Area Network，CAN)进行数据采集，得到总线数据。总线数据可以包括车辆的加速度、速度、方向盘转角、车轮转角和驾驶状态等。本公开实施例对总线数据不做限定。

目标设备中设置有IMU，目标设备通过IMU进行数据采集，得到惯性导航数据。惯性导航数据可以包括IMU中陀螺仪采集的三轴角速度和加速度计采集的三轴加速度。本公开实施例对惯性导航数据不做限定。

以目标设备为智能手机为例，智能手机通过手机内部设置的IMU获取惯性导航数据，并且，智能手机与车辆建立通信连接，基于该通信连接从车辆获取总线数据。

以目标设备为车载中控为例，车载中控通过中控内部设置的IMU获取惯性导航数据，并通过CAN总线获取总线数据。

在实际应用中，总线数据和惯性导航数据的获取方式不限于上述实施例的描述，还可以采用其他方式。

步骤202，根据惯性导航数据和总线数据确定目标设备的目标姿态信息。

其中，目标姿态信息包括目标滚转角(roll)、目标俯仰角(pitch)和目标航向角(bearing)。

目标设备可以根据惯性导航数据确定目标设备初始的姿态角，然后利用总线数据对目标设备的姿态角进行校正处理，得到目标设备的目标滚转角、目标俯仰角和目标航向角，即得到目标设备的目标姿态信息。

可以理解地，车辆可以实时采集总线数据，通常不会出现数据缺失的情况，因此，利用总线数据对目标设备的姿态角进行校正处理，可以避免误差积累，从而使目标设备的目标姿态信息更为准确。

步骤203，根据目标姿态信息和总线数据对目标设备进行定位，得到目标设备的位置信息。

在确定目标姿态信息后，可以利用目标姿态信息和总线数据一同对目标设备进行定位，得到目标设备的位置信息；也可先利用目标姿态信息对目标设备进行定位，再利用总线数据对定位进行修正，得到目标设备的位置信息。

可以理解地，目标设备设置在车辆中，目标设备的位置信息可以视作车辆的位置信息。

上述实施例中，获取车辆的总线数据和目标设备的惯性导航数据；根据惯性导航数据和总线数据确定目标设备的目标姿态信息；根据目标姿态信息和总线数据对目标设备进行定位，得到目标设备的位置信息。本公开实施例通过总线数据对惯性导航数据解算出的姿态进行修改，可以使目标设备的姿态更加准确，因此，根据目标设备的姿态确定的位置信息更加准确；并且，在确定位置信息时，还参考了总线数据，可以进一步提高位置信息的准确度。

在一个实施例中，如图3所示，上述根据惯性导航数据和总线数据确定目标设备的目标姿态信息的过程，可以包括如下步骤：

步骤301，根据惯性导航数据确定目标设备的初始姿态信息。

其中，惯性导航数据可以包括目标设备的初始加速度和初始角速度，初始姿态信息可以包括初始滚转角、初始俯仰角和初始航向角。

目标设备可以先采用姿态矩阵来表征初始加速度和初始角速度；再对初始加速度和初始角速度进行滤波处理，得到目标设备的初始滚转角、初始俯仰角和初始航向角。

在其中一个实施例中，还可以采用四元数的方式，根据惯性导航数据确定初始姿态信息。本公开对初始姿态信息的确定方式不做限定。

步骤302，根据总线数据对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。

其中，总线数据包括方向盘转角和车轮转角等。

目标设备可以根据方向盘转角和车轮转角等确定航向角变化量，再根据航向角变化量对初始姿态信息中的初始航向角进行校正处理，从而得到目标设备的目标滚转角、目标俯仰角和目标航向角，即得到目标设备的目标姿态信息。

上述实施例中，根据惯性导航数据确定目标设备的初始姿态信息；根据总线数据对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。本公开实施例通过总线数据对目标设备的姿态进行校正，可以使目标设备的姿态更加准确，从而使根据姿态确定的位置信息更加准确。

在一个实施例中，惯性导航数据包括初始加速度和初始角速度，如图4所示，上述根据惯性导航数据确定目标设备的初始姿态信息的过程，可以包括如下步骤：

步骤3011，对初始加速度进行第一预处理，得到预处理后的加速度。

其中，第一预处理可以包括低通滤波处理。

由于初始加速度存在高频噪声，因此，目标设备对初始加速度进行低通滤波处理，得到预处理后的加速度。

步骤3012，对初始角速度进行第二预处理，得到预处理后的角速度。

其中，第二预处理包括零偏估计处理。

理论上，IMU中的陀螺仪在静止状态下三轴的角速度为零。但实际上，IMU 中的陀螺仪在静止状态下三轴的角速度存在零偏。因此，目标设备对初始角速度进行零偏估计处理，得到预处理后的角速度。

上述零偏估计处理的过程可以包括：获取陀螺仪在静止状态下采集的三轴角速度，计算三轴角速度的平均值，将平均值作为各个轴的零偏。在实际应用中，还可以采用其他方式进行零偏估计处理，本公开实施例对此不做限定。

步骤3013，对预处理后的加速度和预处理后的角速度进行互补滤波处理，得到目标设备的初始姿态信息。

确定预处理后的加速度和预处理后的角速度之后，采用姿态矩阵和噪声来表征预处理后的加速度和预处理后的角速度，再对采用姿态矩阵和噪声表征的加速度和角速度进行互补滤波处理，得到目标姿态的初始姿态信息。

采用加速度解算的姿态矩阵包含了高频噪声分量，如下公式：

R

其中，R为理想姿态矩阵，μ

采用陀螺仪解算得到的姿态矩阵包含了低频噪声分量，如下公式：

R

其中，R为理想姿态矩阵，μ

互补滤波处理可以如下公式：

其中，Ω是三轴的角度变化量，

上述实施例中，对初始加速度进行第一预处理，得到预处理后的加速度；对初始角速度进行第二预处理，得到预处理后的角速度；对预处理后的加速度和预处理后的角速度进行互补滤波处理，得到目标设备的初始姿态信息。本公开实施例先对初始加速度和初始角速度进行预处理，滤除异常值，再根据预处理后的加速度和预处理后的角速度确定初始姿态信息，可以提高初始姿态信息的准确度，进而提高对目标设备定位的准确度。

在一个实施例中，如图5所示，上述根据总线数据对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息的过程，可以包括如下步骤：

步骤3021，根据总线数据确定车辆的角度变化量。

其中，总线数据包括车辆速度数据、方向盘转角数据、方向盘转角数据的采集周期、映射斜率和映射截距。

预先建立车辆的角度变化量与总线数据之间的映射关系，该映射关系如下：

其中，

在获取到总线数据后，将总线数据代入上述映射关系中，即可得到车辆的角度变化量。如图6所示，横轴为样本数量，纵轴为角度变化量，由图5可知，映射得到的角度变化量与真实的角度变化量基本吻合。

步骤3022，根据角度变化量对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。

在确定车辆的角度变化量后，采用车辆的角度变化量对初始姿态信息中的初始航向角进行校正处理得到目标航向角，从而得到目标设备的目标姿态信息。

上述实施例中，根据总线数据确定车辆的角度变化量；根据角度变化量对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。本公开实施例采用总线数据对初始姿态信息进行校正处理，由于总线数据可以实时获取，并且基本不会出现数据缺失的情况，因此，可以利用总线数据进行校正可以避免误差累积，从而提高目标姿态信息的准确度，进而提高对目标设备定位的准确度。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，还可以包括如下步骤：

步骤303，获取定位信息。

其中，定位信息包括目标设备中的定位模块采集的定位数据，和/或，根据预设地图和定位数据确定的绑路信息。

目标设备中可以设置定位模块，通过定位模块进行数据采集，再对采集到的数据进行检测，得到定位数据。

在其中一个实施例中，检测可以包括有效性检测，有效性检测即判断采集到的数据是否有效。例如，采集到的数据中，经纬度为-1，则可以确定采集到的数据为无效值；或者，采集到的速度超出正常车速范围，则确定采集到的数据为无效值。本公开实施例对有效性检测不做限定，可以根据实际情况进行设置。

在其中一个实施例中，检测还可以包括质量检测。例如，将总线数据中的角度变化量作为参考数据，若定位模块采集到的数据与参考数据之间的差异大于预设差异值，则确定定位模块采集到的数据不符合质量要求；若定位模块采集到的数据与参考数据之间的差异小于或等于预设差异值，则确定定位模块采集到的数据符合质量要求。本公开实施例对质量检测不做限定，可以根据实际情况进行设置。

可以理解地，有效性检测和质量检测可以过滤掉定位模块采集到的异常值，将定位模块采集到的有效且符合质量要求的数据作为定位数据。

目标设备还可以将预设地图中的道路作为定位数据的参考，将定位数据与预设地图中的道路进行绑定处理，得到绑路信息。

需要说明的是，目标设备可以将定位数据作为定位信息，也可以将绑路信息作为定位信息，还可以将定位数据和绑路信息一同作为定位信息。本公开实施例对此不做限定。

对应地，上述步骤302可以包括：根据总线数据和定位信息对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。

在确定总线数据和定位信息后，利用总线数据和定位信息一同对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。

在其中一个实施例中，校正处理可以包括：根据总线数据确定车辆的角度变化量；根据车辆的角度变化量和定位信息中的航向角，对初始姿态信息中的初始航向角进行校正处理，得到目标姿态信息。在实际应用中，还可以采用其他校正方式，本公开对此不做限定。

上述实施例中，获取定位信息；根据总线数据和定位信息对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。本公开实施例进行姿态校正过程中，不仅参考总线数据，还参考定位信息，可以使目标设备的姿态更加准确，从而提高对目标设备定位的准确度。

在一个实施例中，如图7所示，上述根据目标姿态信息和总线数据对目标设备进行定位，得到目标设备的位置信息的过程，可以包括如下步骤：

步骤401，根据目标姿态信息和总线数据确定多个输入数据。

其中，输入数据包括状态量、输入量和观测量。

目标设备可以根据目标姿态信息和总线数据确定目标设备的加速度、速度、位移等数据，并将这些数据分别作为状态量、输入量和观测量。

例如，可以根据目标姿态信息确定目标设备的加速度，并将目标设备的加速度作为输入量，还可以根据目标设备的加速度确定目标设备的速度和位移，将目标设备的速度和位移作为状态量。并且，还可以根据总线数据确定车辆速度数据、定位数据和绑路信息，将车辆速度数据、定位数据和绑路信息作为观测量。本公开实施例对状态量、输入量和观测量不做限定。

步骤402，对多个输入数据进行卡尔曼滤波处理，得到更新后的状态量。

其中，卡尔曼滤波可以包括先验方程和后验方程。先验方程可以根据前一时刻的状态确定后一时刻的状态，后验方程可以对后一时刻的状态进行修正，得到更新的状态。

在实际应用中，目标设备对状态量、输入量和观测量进行卡尔曼滤波得到更新后的状态量，先验方程如下公式：

P

其中，x

后验方程如下公式：

P

其中，

在其中一个实施例中，对观测量进行新息(Innovation)的卡方检验，从而剔除观测量中的野值，这样，可以保证卡尔曼滤波的稳健性。上述新息是信号处理中的一个概念，其表征观测量减去预测观测量。上述卡方检验是一种计数资料的假设检验方法，属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析；其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的温和程度或拟合优度问题。本公开实施例对卡方检验的具体方式不做限定。

步骤403，根据更新后的状态量确定目标设备的位置信息。

目标设备确定更新后的状态量之后，可以根据更新后的状态量进行积分处理，得到目标设备的位置信息。例如，更新后的状态量包括加速度，则对加速度进行时间积分处理可以得到速度，再对速度进行时间积分处理可以得到位移，根据参考点的位置信息和位移，即可确定目标设备当前的位置信息。本公开实施例对确定位置信息的方式不做限定，可以根据实际情况进行选取。

上述实施例中，根据目标姿态信息和总线数据确定多个输入数据；对多个输入数据进行卡尔曼滤波处理，得到更新后的状态量；根据更新后的状态量确定目标设备的位置信息。本公开实施例通过卡尔曼滤波处理可以快速准确地确定目标设备的位置信息，从而提高目标设备的定位效率和定位准确度。

在一个实施例中，如图8所示，上述根据目标姿态信息和总线数据确定多个输入数据的过程，可以包括如下步骤：

步骤4011，根据目标姿态信息确定状态量和输入量。

目标设备根据设备坐标系与导航坐标系之间的坐标转换关系以及目标姿态信息，确定目标设备在导航坐标系下的加速度，并将目标设备在导航坐标系下的加速度作为输入量；根据目标设备在导航坐标系下的加速度确定状态量；其中，状态量包括目标设备在导航坐标系下的局部位置、速度和在设备坐标系下的加速度偏移量。

例如，目标设备对目标姿态信息进行分解，得到目标设备在设备坐标系下的加速度；根据设备坐标系与导航坐标系之间的坐标转换关系，对设备坐标系下的加速度进行坐标转换，得到导航坐标系下的加速度A。导航坐标系可以为东北天坐标系，该加速度为三轴加速度A{AN AE AD}，单位为m/s

根据导航坐标系下的加速度A进行积分处理，得到导航坐标系下的速度V， V{VNVE VD}，该速度为三轴速度V{VN VE VD}，单位为m/s。再次积分则可以得到目标设备的局部位置P，该局部位置可以为三轴局部位置P{PN PE PD}，单位为m。在实际应用中，可以根据三轴局部位置反算出目标设备的位置，如下公式：

V

V

P

P

其中，a

计算地球长短轴：

R

R

其中，r为地球半径，e为地球椭球率。

计算经纬度变化：

Lat(t)＝Lat(0)+P

Lon(t)＝Lon(0)+P

其中，经纬度的变化即为位置变化。

根据设备坐标系下的加速度还可以确定设备坐标系下的加速度偏移量Ab，该加速度偏移量为三轴加速度偏移量(Ab{AbX AbY AbZ}，单位为m/s

由此，得到9维状态量x

步骤4012，根据总线数据确定观测量。

其中，总线数据包括码表盘速度数据。

目标设备预先获取码表盘速度与真实速度之间的对应关系，根据码表盘速度与真实速度之间的对应关系，将码表盘速度数据转换为车辆速度数据，并将车辆速度数据作为观测量。

例如，码表盘速度数据为V’，根据对应关系，可以将该码表盘速度数据V’转换为车辆速度数据V

在其中一个实施例中，上述码表盘速度与真实速度之间的对应关系的获取过程，可以包括：获取预设时间段内的码表盘速度数据和目标设备中定位模块采集的定位数据；对码表盘速度数据和定位数据进行拟合处理，得到码表盘速度与真实速度之间的对应关系。

目标设备获取预设时间段内的码表盘速度数据和定位数据，对定位数据进行质量检测，如果定位数据质量较高，则将定位数据作为参考数据。在多个速度区间分别采集相同数量的参考数据；之后，根据多个参考数据建立定位曲线，根据多个码表盘速度数据建立码表盘曲线；对定位曲线和码表盘曲线进行曲线拟合，求出曲线拟合参数；根据曲线拟合参数确定码表盘速度与真实速度之间的对应关系。

上述定位数据的质量可以根据精确度Accuracy和卫星数量确定；上述速度区间可以包括0～10km/h，10～20km/h，20～30km/h……；每个速度区间可以采集10个参考数据。本公开实施例对此均不做限定，可以根据实际情况进行设置。

在其中一个实施例中，还可以将定位模块采集到的定位数据和绑路信息也作为观测量。上述定位数据可以包括经纬高数据和导航坐标系下的速度，绑路信息可以包括经纬度数据。本公开实施例对定位数据、绑路信息和观测量不做限定，可以根据实际情况进行选取。

可以理解地，在确定状态量x

上述实施例中，根据目标姿态信息确定状态量和输入量；根据总线数据确定观测量。本公开实施例根据目标姿态信息和总线数据确定状态量、输入量和观测量，以便对状态量、输入量和观测量进行卡尔曼滤波得到更新后的状态量，进而根据更新后的状态量确定目标设备的位置信息。由于考虑了目标姿态信息和总线数据，因此，对目标设备的定位更为准确。

应该理解的是，虽然图2至图8的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2至图8中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图9所示，提供了一种定位装置，包括：

数据获取模块501，用于获取车辆的总线数据和目标设备的惯性导航数据；目标设备设置在车辆中；

姿态确定模块502，用于根据惯性导航数据和总线数据确定目标设备的目标姿态信息；

定位模块503，用于根据目标姿态信息和总线数据对目标设备进行定位，得到目标设备的位置信息。

在其中一个实施例中，姿态确定模块502，具体用于根据惯性导航数据确定目标设备的初始姿态信息；根据总线数据对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。

在其中一个实施例中，姿态确定模块502，具体用于根据总线数据确定车辆的角度变化量；总线数据包括车辆速度数据、方向盘转角数据、方向盘转角数据的采集周期、映射斜率和映射截距；根据角度变化量对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。

在其中一个实施例中，惯性导航数据包括初始加速度和初始角速度，姿态确定模块502，具体用于对初始加速度进行第一预处理，得到预处理后的加速度；对初始角速度进行第二预处理，得到预处理后的角速度；对预处理后的加速度和预处理后的角速度进行互补滤波处理，得到目标设备的初始姿态信息；初始姿态信息包括初始滚转角、初始俯仰角和初始航向角。

在其中一个实施例中，姿态确定模块502，具体用于对初始加速度进行低通滤波处理，得到预处理后的加速度。

在其中一个实施例中，姿态确定模块502，具体用于对初始角速度进行零偏估计处理，得到预处理后的角速度。

在其中一个实施例中，如图10所示，该装置还包括：

信息获取模块504，用于获取定位信息；定位信息包括目标设备中的定位模块采集的定位数据，和/或，根据预设地图和定位数据确定的绑路信息；

对应地，姿态确定模块502，具体用于根据总线数据和定位信息对初始姿态信息进行校正处理，得到目标设备的目标姿态信息。

在其中一个实施例中，姿态确定模块502，具体用于根据总线数据确定车辆的角度变化量；根据车辆的角度变化量和定位信息中的航向角，对初始姿态信息中的初始航向角进行校正处理，得到目标姿态信息。

在其中一个实施例中，定位模块503，用于根据目标姿态信息和总线数据确定多个输入数据；输入数据包括状态量、输入量和观测量，对多个输入数据进行卡尔曼滤波处理，得到更新后的状态量；根据更新后的状态量确定目标设备的位置信息。

在其中一个实施例中，定位模块503，具体用于根据目标姿态信息确定状态量和输入量；根据总线数据确定观测量。

在其中一个实施例中，总线数据包括码表盘速度数据，定位模块503，具体用于根据码表盘速度与真实速度之间的对应关系，将码表盘速度数据转换为车辆速度数据，并将车辆速度数据作为观测量。

在其中一个实施例中，定位模块503，具体用于获取预设时间段内的码表盘速度数据和目标设备中定位模块采集的定位数据；对码表盘速度数据和定位数据进行拟合处理，得到码表盘速度与真实速度之间的对应关系。

在其中一个实施例中，定位模块503，具体用于根据设备坐标系与导航坐标系之间的坐标转换关系以及目标姿态信息，确定目标设备在导航坐标系下的加速度，并将目标设备在导航坐标系下的加速度作为输入量；根据目标设备在导航坐标系下的加速度确定状态量；状态量包括目标设备在导航坐标系下的局部位置、速度和在设备坐标系下的加速度偏移量。

关于定位装置的具体限定可以参见上文中对于定位方法的限定，在此不再赘述。上述定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

图11是根据一示例性实施例示出的一种电子设备1300的框图。例如，电子设备1300可以是车载中控，移动电话，数字广播终端，消息收发设备，平板设备，个人数字助理等。

参照图11，电子设备1300可以包括以下一个或多个组件：处理组件1302，存储器1304，电源组件1306，多媒体组件1308，音频组件1310，输入/输出(I/ O)的接口1312，传感器组件1314，以及通信组件1316。其中，存储器上存储有在处理器上运行的计算机程序或者指令。

处理组件1302通常控制电子设备1300的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1302可以包括一个或多个处理器1320来执行指令，以完成上述方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1302可以包括一个或多个模块，便于处理组件1302和其他组件之间的交互。例如，处理组件1302可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1308 和处理组件1302之间的交互。

存储器1304被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备1300的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备1300上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1304可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1306为电子设备1300的各种组件提供电力。电源组件1306可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备1300生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1308包括在所述电子设备1300和用户之间的提供一个输出接口的触控显示屏。在一些实施例中，触控显示屏可以包括液晶显示器(LCD) 和触摸面板(TP)。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1308包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备1300处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1310被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1310包括一个麦克风(MIC)，当电子设备1300处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1304或经由通信组件1316发送。在一些实施例中，音频组件1310还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1312为处理组件1302和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1314包括一个或多个传感器，用于为电子设备1300提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1314可以检测到电子设备1300的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备1300的显示器和小键盘，传感器组件1314还可以检测电子设备1300或电子设备1300一个组件的位置改变，用户与电子设备1300接触的存在或不存在，电子设备1300方位或加速/减速和电子设备1300的温度变化。传感器组件1314可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1314还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1314还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1316被配置为便于电子设备1300和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备1300可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或 3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1316经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1316还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在 NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带 (UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备1300可以被一个或多个应用专用集成电路 (ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述定位方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1304，上述指令可由电子设备1300的处理器1320 执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序被处理器执行时，可以实现上述方法。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行这些计算机指令时，可以全部或部分地按照本公开实施例所述的流程或功能实现上述方法中的部分或者全部。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本公开实施例所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory， ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器 (Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限， RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory， DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本公开实施例的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开实施例构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本公开实施例的保护范围。因此，本公开实施例专利的保护范围应以所附权利要求为准。