Particle filter for online calibration of three axis magnetometers in smartphones

Abstract

Heutige Smartphones kommen im Normalfall mit einem eingebauten Magnetometer, welches dazu benutzt werden kann, die horizontale Orientierung, wie mit einem Kompass, zu bestimmen. Das Smartphone besteht jedoch selbst aus magnetischen Materialien, die die Messungen des Sensors systematisch beeinflussen. Eine Kalibrierung ist notwendig, um die Abweichung zu bestimmen und von der Messung abzuziehen. Diese Kalibrierung wird üblicherweise durch die Kombination mehrerer Sensoren, wie Beschleunigungssensor und Gyroskop, erreicht und vom Betriebssystem oder Hersteller durchgeführt. Außerdem ist sie dafür optimiert, wenig Prozessorleistung in Anspruch zu nehmen und wird durch schnelle Rotationen des Smartphones in verschiedene Richtungen, welche durch den Benutzer durchzuführen sind, erreicht. Da es sehr viele verschiedene Geräte auf dem Markt gibt, weichen die Implementierungen voneinander ab und es ist nicht klar wann die Kalibrierung fertiggestellt ist. In dieser Arbeit stellen wir einen Particle Filter für die kontinuierliche Kalibrierung des Magnetometers vor, der keine besonderen Handbewegungen des Benutzers voraussetzt. Da unser Filter mehrere Möglichkeiten der Kalibrierung gleichzeitig in Betracht zieht, erwarten wir eine sinnvolle Abschätzung des Fortschritts. Wir werden zeigen, dass unsere Kalibrierung des Magnetometers in Szenarien wie Navigation, Lokalisierung und Wegfindung für Fußgänger jener des Betriebssystems weitgehend überlegen ist. Gleichzeitig wird eine große Bandbreite an Geräten unterstützt.

Nowadays smartphones usually come with a built-in magnetometer that can be used to estimate the horizontal orientation of the phone similar to a compass. Since phones contain magnetic parts like speakers they draw their own magnetic field which will bias the measurements of the magnetometer. A calibration is necessary to estimate the bias and to subtract it from the measurement. Such a calibration could require sensor fusion with the accelerometer and gyroscope and is implemented by the operating system or manufacturer. These implementations are optimized for low computational effort and require the user to perform rotations of the phone in multiple directions. Since there are a lot of different phones on the market the implementations will behave differently and it will not be clear when the calibration is finished. In this thesis, we propose a particle filter to realize a different type of magnetometer calibration which is performed continuously and without forcing the user to perform special gestures. This comes at the cost of being computationally more expensive. However, in contrast to the operating system's calibration, our technique will be able to quantitatively estimate the progress of the calibration. We will show that our calibration is superior compared to those of the operating system in pedestrian navigation, localization and wayfinding scenarios most of the time. Additionally, a wide range of devices is supported.