本發明涉及智能終端應用領域，尤其涉及一種智能終端的地磁測量數據校準方法和智能終端。

背景技術：

隨著gps定位導航技術的發展，可幫助人們快速定位目的地，人們日益依賴應用gps定位導航技術的智能終端。由于大型商場和大型場館越來越多，gps定位信號到達地面時較弱，不能穿透建筑物，無法進行室內準確定位。

當前市面上有部分智能終端內置地磁傳感器，利用地磁傳感器采集地磁數據并模擬室內定位，由于地磁場源于地球內部，較穩定；且地球上的任一點的地磁數據均不同，提供地磁導航的理論依據。地磁定位技術成本低，易于實現，在智能終端室內定位領域有較好的發展前景。

但現有智能終端中均存在金屬器件，金屬器件的存在會對采集到的地磁數據產生干擾，使得地磁傳感器不是在無干擾環境下測試地磁數據，從而導致智能終端在不同姿態下測試到的地磁數據不同。可以理解地，在將地磁傳感器應用到室內定位的場合，智能終端在平放和豎放兩種姿態下測試到的地磁數據不同，如在豎放姿態下采集到一地磁數據，在智能終端定位過程中，默認采集到的地磁數據是平放姿態下采集到的地磁數據，并進行定位處理。由于智能終端不同姿態下采集到的地磁數據均不同，若將任意姿態下采集到 地磁數據均當作平放姿態下采集到地磁數據進行定位處理，會導致定位不準確。因此，在應用地磁傳感器進行室內定位過程中，要求智能終端的用戶在定位過程中處于默認姿態，由于用戶使用習慣不同，無法保證處于默認姿態，從而導致定位不準確。

技術實現要素：

本發明要解決的技術問題在于，針對智能終端在不同姿態下測量到的地磁數據不同，從而影響地磁定位準確性的問題，提供一種智能終端的地磁測量數據校準方法和智能終端。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種智能終端的地磁測量數據校準方法，其特征在于，包括如下步驟：

s1：預先存儲姿態數據與地磁補償值關系表，每一姿態數據對應一地磁補償值；

s2：采集實時姿態數據和實時地磁數據；

s3：根據所述實時姿態數據查詢預先存儲的姿態數據與地磁補償值關系表，獲取所述實時姿態數據對應的實時地磁補償值；

s4：對所述實時地磁數據和所述實時地磁補償值進行運算處理，以得到校準地磁數據。

優選地，所述步驟s1包括：

s11：在水平姿態下，采集所述智能終端的初始姿態數據和初始地磁數據；

s12：旋轉并使所述智能終端處于一傾斜姿態下，采集所述智能終端的當前姿態數據和當前地磁數據；

s13：計算所述傾斜姿態下，所述當前地磁數據相對于所述初始地磁數據 的當前地磁補償值；

s14：存儲所述當前姿態數據和所述當前地磁補償值于姿態數據與地磁補償值關系表中；

s15：重復步驟s11～s14，直至完成所述姿態數據與地磁補償值關系表的存儲。

優選地，所述步驟s11之前還包括s10：將所述智能終端放置在地磁校準夾具的中心位置，以所述智能終端的重心為原點建立空間直角坐標系；

所述步驟s12還包括，轉動所述地磁校準夾具，以使所述智能終端繞所述智能終端的重心旋轉。

優選地，所述步驟s13中包括：在所述傾斜姿態下，將所述當前地磁數據與所述初始地磁數據進行減法運算，以得到所述當前地磁補償值。

優選地，所述步驟s3包括：

s31：根據所述實時姿態數據查找所述姿態數據與地磁補償值關系表，判斷是否存在與所述實時姿態數據相同的當前姿態數據；

s32：若存在，則確定與所述實時姿態數據相同的當前姿態數據對應的當前補償值為所述實時地磁補償值；若不存在，則執行步驟s33；

s33：將所述實時姿態數據的每一參數與每一當前姿態數據相應的參數進行減法運算，以獲取每一參數的姿態數據相對值；判斷每一參數的姿態數據相對值的絕對值最小的參數在同一所述當前姿態數據中；

s34：若是，則確定姿態相對值的絕對值最小的參數所在的當前姿態數據對應的當前補償值為所述實時地磁補償值；若否，則執行步驟s35；

s35：對所述當前姿態數據的每一參數的所述姿態數據相對值進行求均方根差運算以得到均方根差值，并對均方根差值進行由小而大排序；

s36：對均方根差值最小的當前姿態數據與其對應的姿態數據相對值中各參數的正負屬性進行比較并判斷是否相同。若相同，則該當前姿態數據對應的當前地磁補償值為實時地磁補償值。若不相同，重復步驟s36直至確定當前姿態數據對應的當前地磁補償值為實時地磁補償值。

優選地，所述步驟s4包括：對所述實時地磁數據和所述實時地磁補償值進行加法運算，以得到校準地磁數據。

優選地，所述步驟s2包括：采用三軸陀螺儀采集實時姿態數據，并采用地磁傳感器采集實時地磁數據。

優先地，所述步驟s4還包括：根據所述校準地磁數據進行室內定位。

本發明還提供一種智能終端，包括處理器和與所述處理器相連的三軸陀螺儀、地磁傳感器和存儲器；

所述三軸陀螺儀：用于采集實時姿態數據并發送至所述處理器；

所述地磁傳感器：用于采集實時地磁數據并發送至所述處理器；

所述存儲器：用于存儲姿態數據與地磁補償值關系表；每一姿態數據對應一地磁補償值；

所述處理器：用于根據所述實時姿態數據查詢對應的實時地磁補償值；并將所述地磁補償值與所述實時地磁數據進行運算處理，得到校準地磁數據。

優選地，所述智能終端包括智能手機、智能手環、智能手表和平板電腦中的至少一種。

本發明與現有技術相比具有如下優點：可以理解地，本發明所提供的智能終端的地磁測量校準方法，通過對任意姿態下采集到的實時姿態數據和實時地磁數據進行處理，以獲取實時姿態數據對應的校準地磁數據，該校準地磁數據相當于水平姿態下采集的地磁數據，根據校準地磁數據進行室內定位， 可保證定位的準確性。

附圖說明

下面將結合附圖及實施例對本發明作進一步說明，附圖中：

圖1是本發明一實施例中智能終端的地磁測量數據校準方法的流程圖。

具體實施方式

為了對本發明的技術特征、目的和效果有更加清楚的理解，現對照附圖詳細說明本發明的具體實施方式。

圖1示出本發明一實施例中的智能終端的地磁測量數據校準方法。該智能終端的地磁測量數據校準方法包括如下步驟：

s1：預先存儲姿態數據與地磁補償值關系表，每一姿態數據對應一地磁補償值?？梢岳斫獾兀ㄟ^預先存儲姿態數據與地磁補償值關系表，以便于在采用智能終端定位時，通過查詢定位時的姿態數據對應地磁補償值。在具體地，步驟s1包括：

s10：將智能終端放置在地磁校準夾具的中心位置，以智能終端的重心為原點建立空間直角坐標系?？梢岳斫獾?，將智能終端放置在地磁校準夾具的中心位置，并以智能終端的重心為原點建立空間直角坐標系，轉動地磁校準夾具，以使放置在其上的智能終端繞智能終端的重心旋轉，此時，智能終端所要的空間坐標不變，仍在原點位置，但其姿態數據和地磁數據均不一樣，有利于依據姿態數據和地磁數據進行室內定位。

s11：在水平姿態下，采用內置于智能終端的三軸陀螺儀采集智能終端的初始姿態數據δ0(a0，b0，c0)，并采用內置于智能終端的地磁傳感器采集 智能終端的初始地磁數據α0(x0，y0，z0)。其中，a、b、c分別是智能終端在空間直角坐標系中所處位置的姿態數據中的航向角、俯仰角和翻滾角數據；x、y、z分別是智能終端所處位置的地磁數據在空間直角系中x軸、y軸和z軸上的三分量值?？梢岳斫獾?，通過地磁校準夾具使智能終端水平放置，以使智能終端處于水平姿態下。一般默認第一個校準點為水平姿態，采集到的初始姿態數據δ0(a0，b0，c0)和初始地磁數據α(x0，y0，z0)；為便于計算，將初始姿態數據δ0(a0，b0，c0)的值設置為初始姿態數據δ0(0，0，0)。

s12：旋轉并使智能終端處于一傾斜姿態下，采集智能終端的當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)和當前地磁數據α1(x1，y1，z1)，具體地，通過轉動地磁校準夾具，使智能終端繞其重心旋轉，由于地磁校準夾具的限制，從而使智能終端位于空間直角坐標系上的相同位置(即在該傾斜姿態下和水平姿態下，進行地磁測量點的空間位置相同)，若內置于智能終端的地磁傳感器不受外界干擾，則應當具有相同的地磁數據；若受到外界干擾，則在同一地磁測量位置，不同姿態下測量到的地磁數據不同。

s13：計算傾斜姿態下，當前地磁數據α1(x1，y1，z1)相對于初始地磁數據α0(x0，y0，z0)的當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)?？梢岳斫獾兀诘卮艂鞲衅魇艿礁蓴_狀態下，同一測量位置上兩種不同姿態，采集到的地磁數據不同。具體地，將當前地磁數據α1(x1，y1，z1)與初始地磁數據α0(x0，y0，z0)進行減法運算，以得到當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)；其中，δx1＝x1-x0；δy1＝y1-y0；δz1＝z1-z0。

s14：存儲當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)和當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)于姿態數據與地磁補償值關系表中?？梢岳斫獾?，將當前姿態數 據δ1(a1，b1，c1)和當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)形成一數組ε1(a1，b1，c1，β1)，并存儲于姿態數據與與地磁補償值關系表中。

s15：重復步驟s11～s14，獲取不同測量點的當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)和當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)所形成的數組ε1(a1，b1，c1，β1)，直至完成姿態數據與地磁補償值關系表的存儲?？梢岳斫獾?，通過旋轉地磁校準夾具使智能終端在不同傾斜姿態下，并存儲相應的數組ε1(a1，b1，c1，β1)，在此過程中，盡可有遍歷多個傾斜姿態，以便于后續進行定位過程中，可根據姿態數據快速查找到對應的地磁補償值，實現快速準確定位?？梢岳斫獾?，在此過程中，采用的測量點越多，后續利用該姿態數據與地磁補償值關系表進行定位的精確度越高，且定位速度越多。

s2：在需要定位過程中，通過三軸陀螺儀采集實時姿態數據δ2(a2，b2，c2)，并通過地磁傳感器采集實時地磁數據β2(x2，y2，z2)。具體地，通過設置在智能終端的采用三軸陀螺儀采集實時姿態數據，并采用地磁傳感器采集實時地磁數據。

s3：根據實時姿態數據δ2(a2，b2，c2)查詢預先存儲的姿態數據與地磁補償值關系表，獲取實時姿態數據δ2(a2，b2，c2)對應的實時地磁補償值β2(δx2，δy2，δz2)。

步驟s3具體包括如下步驟：

s31：根據實時姿態數據δ2(a2，b2，c2)查找姿態數據與地磁補償值關系表中的數組ε1(a1，b1，c1，β1)，并判斷是否存在與實時姿態數據δ2(a2，b2，c2)數值相同的當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)。

s32：若數組ε1(a1，b1，c1，β1)中存在與實時姿態數據δ2(a2，b2，c2)數值相同的當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)，則確定該與實時姿態 數據δ2(a2，b2，c2)數值相同的當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)對應的當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)為實時地磁補償值β2(δx2，δy2，δz2)。若數組ε1(a1，b1，c1，β1)中不存在與實時姿態數據δ2(a2，b2，c2)數值相同的當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)，則執行步驟s33。

s33：將實時姿態數據δ2(a2，b2，c2)的每一參數a2，b2和c2分別與數組ε1(a1，b1，c1，β1)中相應的參數a1，b1和c1進行減法運算，以獲得每一當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)的姿態數據相對值θ1(δa1，δb1，δc1)；其中，δa1＝a2-a1，δb1＝b2-b1，δc1＝c2-c1。判斷每一當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)的姿態數據相對值θ1(δa1，δb1，δc1)中的δa1，δb1和δc1中絕對值最小的參數是否在同一當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)中。

s34：若δa1，δb1和δc1中絕對值最小的參數在同一當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)中，則該當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)與實時姿態數據δ2(a2，b2，c2)距離較近，確定該當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)對應的當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)為實時地磁補償值β2(δx2，δy2，δz2)。即判斷與a2，b2和c2差距最小的a1，b1和c1在同一當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)中，若則該該當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)對應的當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)為實時地磁補償值β2(δx2，δy2，δz2)。a1與a2之間的差距為δa1的絕對值，b1和b2之間的差距為δb1的絕對值，c1與c2之間的差距為δc1的絕對值。若δa1，δb1和δc1中絕對值最小的參數不在同一當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)中，則執行步驟s35。

s35：對當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)的姿態數據相對值θ1(δa1，δb1，δc1)進行求均方根差運算以得到均方根差值xrms1，并對均方根差值 xrms1進行由小而大排序。具體地，根據公式

使x1＝δa1，x2＝δb1，x3＝δc1，以求得一組當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)對應的方根差值xrms1。

s36：對均方根差值xrms1最小的當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)中a1，b1和c1的正負屬性與該當前姿態數據δ1(a1，b1，c1)對應的姿態數據相對值θ1(δa1，δb1，δc1)中δa1，δb1和δc1的正負屬性進行比較判斷是否相同。若相同，則該當前姿態數據(a1，b1，c1)對應的當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)為實時地磁補償值β2(δx2，δy2，δz2)。若不相同，重復步驟s36直至確定當前姿態數據(a1，b1，c1)對應的當前地磁補償值β1(δx1，δy1，δz1)為實時地磁補償值β2(δx2，δy2，δz2)?？梢岳斫獾?，由于a、b和c可表征空間直系坐標系中的空間相對值，其分別對應x軸、y軸和z軸的角速度，即航向角、俯仰角和翻滾角；因此，a、b和c可能存在正數和負數兩種屬性；其對應的姿態數據相對值δa1，δb1和δc1也存在正數和負數兩種屬性。

s4：對實時地磁數據β2(x2，y2，z2)和實時地磁補償值β2(δx2，δy2，δz2)進行運算處理，以得到校準地磁數據。具體地，對實時地磁數據β2(x2，y2，z2)和實時地磁補償值β2(δx2，δy2，δz2)進行加法運算，以得到校準地磁數據γ(x2+δx2，y2+δy2，z2+δz2)。該校準地磁數據γ(x2+δx2，y2+δy2，z2+δz2)相當于水平姿態下采集的地磁數據，以彌補不同姿態下地磁傳感器采集到的地磁數據的不一致性，在利用校準地磁數據進行室內定位，可保證定位的準確性。

可以理解地，本實施例所提供的智能終端的地磁測量校準方法可解決智能終端在不同姿態下，測量到的實時地磁數據相對于水平姿態下測量到的初始姿態數據有偏差，通過實時姿態數據查找到對應的實時地磁補償值，并對實時地磁數據和實時地磁補償值進行運算以獲得校準地磁數據，該校準地磁數據相當于在同一測量位置的水平姿態下測量的地磁數據。通過實時地磁補償值對實時地磁數據進行補償，使智能終端在不同姿態下均可得到相同的用于定位使用的地磁數據，以保證定位的準確性。

可以理解地，由于智能終端(如智能手機)在出廠后，其產品結構一般不會再發生變化，只需在產品出廠前進行一次地磁測量，以獲取姿態數據與地磁補償值關系表并存儲在智能終端內，在后續利用地磁數據進行定位過程中，只需直接查詢姿態數據與地磁補償值關系表并進行補償運算即可得到校準地磁數據。采用上述智能終端的地磁測量數據校準方法，使得用戶無需進行復雜的操作，即可保證智能終端采集到的地磁數據的一致性，有利于推動地磁技術在室內定位的應用。

可以理解地，地磁傳感器采集的實時地磁數據是當前智能終端所在測量點的真實值，可應用于智能終端內置的指南針中指示方向。在進行室內定位過程中，需打開相應的應用程序(如室內定位app)，該應用程序內置有利用實時地磁數據和實時地磁補償值計算校準地磁數據的補償算法，只有運行該應用程序內的預設算法，才可利用校準地磁數據實現室內定位，并保持定位的準確性。該實時地磁數據和實時地磁補償值計算校準地磁數據的補償算法設置在智能終端的應用層，而非軟件底層，因此無需將校準地磁數據應用到指南針程序中。

本發明還提供一種應用上述智能終端的地磁測量數據校準方法的智能終 端，智能終端可以包括智能手機、智能手環、智能手表和平板電腦中的至少一種。該智能終端包括處理器、與處理器相連的三軸陀螺儀、地磁傳感器和存儲器。其中，三軸陀螺儀用于采集實時姿態數據，并將采集到的實時姿態數據發送至處理器。地磁傳感器用于采集實時地磁數據，并將采集到的實時地磁數據發送至處理器。存儲器用于存儲姿態數據與地磁補償值關系表，每一姿態數據對應一地磁補償值。處理器用于根據實時姿態數據查詢對應的實時地磁補償值；并將地磁補償值與實時地磁數據進行運算處理，得到校準地磁數據。

可以理解地，在智能終端出廠前，對智能終端進行一次地磁測量，以獲得姿態數據與地磁補償值關系表于智能終端的存儲器內；智能終端出廠后，通過三軸陀螺儀采集實時姿態數據，并通過地磁傳感器采集實時地磁數據；處理器根據實時姿態數據查詢姿態數據與地磁補償值關系表，以獲得實時地磁補償值；通過對實時地磁數據和實時地磁補償值進行運算即可得到校準地磁數據；利用該校準地磁數據進行定位時，有利于保證定位的準確性。

本發明是通過上述具體實施例進行說明的，本領域技術人員應當明白，在不脫離本發明范圍的情況下，還可以對本發明進行各種變換和等同替代。另外，針對特定情形或具體情況，可以對本發明做各種修改，而不脫離本發明的范圍。因此，本發明不局限于所公開的具體實施例，而應當包括落入本發明權利要求范圍內的全部實施方式。