CN104833354A - 一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统及其实施方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统及其实施方法，所述导航定位系统包括导航定位服务器端、指挥监控端和多个终端设备；所述终端设备包括传感模块、信息处理模块、信息传输模块和本地显示模块；所述导航定位服务器端包括信息传输模块、高性能信息处理平台和室内地图数据库；所述指挥监控端为远程指挥监控端或现场指挥监控端；所述导航定位系统的实施方法为：系统初始化、多模室内高精度人员定位、多基实时室内地图生成与导航。本发明通多个终端的多种传感器融合，能够在复杂未知室内环境中实时生成室内地图，并实现室内人员的高精度定位与导航。

Description

一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统及其实施方法

技术领域

本发明主要涉及室内实时地图生成与导航定位领域，特别是涉及一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统及其实施方法，主要适用于消防救援和应急抢险中人员定位与导航。

背景技术

目前室外导航定位由于有先验地图和卫星辅助信号，导航定位精度较高，且已有众多成熟产品，如谷歌地图、百度地图等借助GPS、北斗卫星定位信号的定位导航产品。然而由于卫星信号无法覆盖室内，且室内地图难以获得，因此室内导航成为目前导航定位领域的难点和热点。尽管目前包括谷歌和百度等大公司已经开始涉足室内导航领域，但现有室内导航定位系统精度较低，且需要一些先验信息如Wifi热点或无线射频标签位置等，这在消防和应急救援领域是难以接受的。

在消防救援和一些应急救灾领域，由于对事故现场缺乏事先了解，盲目进入现场后往往会对救援人员造成不必要的伤害，甚至危及生命。因此亟须一种有效的高精度室内导航定位系统，保证现场指挥和救援人员在救援过程中对现场环境、救援人员位置和状态的了解，引导救援人员沿安全路径作业，降低和消除救援人员的生命安全威胁。

发明内容

本发明解决的技术问题是，提供一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统，以达到在复杂未知环境中实时地图生成以及人员导航定位的目的。

本发明解决的第二个技术问题是提供一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法。

本发明解决上述第一个技术问题所采用的技术方案为：

一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统，包括导航定位服务器端、指挥监控端和多个终端设备；所述终端设备包括传感模块、信息处理模块、信息传输模块和本地显示模块，其中：所述传感模块包括IMU惯性测量单元、IR红外图像传感器、LA激光扫描测距仪和UWB超宽带雷达，所述IMU惯性测量单元用于获取人员运动时的角速度、加速度信息以及当地磁场信息，所述IR红外图像传感器用于获取室内红外图像信息，所述LA激光扫描测距仪用于获取二维平面距离信息，所述UWB超宽带雷达用于获取室内雷达成像信息；所述信息处理模块包括小型嵌入式处理终端，用于传感模块信息的预处理和人员航迹推算；所述导航定位服务器端包括信息传输模块、高性能信息处理平台和室内地图数据库，其中，所述信息传输模块用于保持与多个终端设备之间的通信；所述高性能信息处理平台是一台高性能计算机，用于根据终端设备信息实时创建地图，并为各终端设备提供导航服务，同时为指挥监控端提供访问接口；所述室内地图数据库用于实时保存和更新室内地图数据；所述指挥监控端为远程指挥监控端或现场指挥监控端，所述远程指挥监控端为通过Internet与导航定位服务器端相连的远程计算机，所述现场指挥监控端为通过无线局域网与导航定位服务器端相连的手持设备，如平板电脑，智能手机等智能终端设备，用于从导航定位服务器端获取室内环境状况和人员位置信息，为指挥管理决策提供必要信息。

进一步地，所述信息传输模块为长波通信，也可以是3G或4G移动网络，用于与导航定位服务器端的信息传输；

进一步地，所述本地显示模块为一块小型LCD显示屏，用于指示环境地图和人员位置信息；

为解决第二个技术问题，本发明的技术方案为：提供一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法，具体包括如下步骤：

(1)系统初始化，当人员携定位终端设备进入由室外进入室内之前，系统启动并完成初始化工作，包括以下步骤：

S11.所属终端设备初始化，对传感模块中各传感器进行自检并初始化，包括对IMU惯性测量单元中的陀螺仪、加速度计和磁传感器进行软校准，设置各传感器数据预处理滤波器的各项参数，启动数据处理线程，获取传感模块信息并进行预处理，包括IMU惯性测量单元获得的初始时刻的姿态方位角、IR红外图像传感器的图像数据、UWB超宽带雷达的成像数据、LA激光扫描测距仪的激光扫描数据，启动通信链路并发送数据至导航定位服务器端；

S12.导航定位服务器端通过轮询方式获取多个或单个终端设备中的传感模块信息，包括IMU惯性测量单元的解算信息、多帧IR红外图像传感器的图像信息、LA激光扫描测距仪的激光平面扫描距离信息和UWB超宽带雷达的成像信息，对来自多个终端的数据进行信息融合，利用IR红外图像传感器的图像信息和UWB超宽带雷达的成像信息形成启发式信息，对LA激光扫描测距仪的激光扫描二维图像进行特征提取(线、直角、圆弧等)，获得地标特征数据并构建二维平面特征地图；

S13.根据旋转匹配所确定的参数获得初始人员定位信息，并结合三维图像特征信息确定二维平面地图中的地标特征信息，将初始地图结构化数据和人员位置及地标特征信息发布至各定位终端设备；

(2)多模室内高精度人员定位，在各终端获得初始地图和地标特征信息以及各自初始位置后，人员进入室内并开始室内导航定位，室内定位主要依靠运行于嵌入式处理器上的扩展卡曼滤波算法完成，同时与导航定位服务端进行交互，主要包括以下步骤：

S21.终端设备重复步骤S11中的信息预处理过程，在预处理结束后，联合IMU惯性测量单元的姿态航向信息、LA激光扫描测距仪的激光扫描测距信息和导航定位服务器端发布的初始地图和地标特征信息进行特征匹配，提取人员位置和移动方向信息，特别地，为降低本地计算负担，所述终端设备中的图像匹配主要指LA激光扫描测距所形成的二维图像匹配；

S22.采用扩展卡曼滤波器的预测校正机制，利用步骤S21所提取的人员位置和移动方向对基于运动模型所获得的人员位置及移动方向进行校正；

S23.利用步骤S22校正结果对IR红外图像传感器的红外图像数据、LA激光扫描测距仪的激光测距数据进行图像配准，并将当前帧红外图像与前一帧红外图像进行差分，获取目标运动距离等信息后将IR红外图像传感器的红外图像、LA激光扫描测距仪的激光测距数据和步骤S21所提取的人员位置信息发送至导航定位服务器端；

(3)多基实时室内地图生成与导航，导航定位服务端融合多个终端设备的图像、测距以及姿态方位信息，更新现有地图，并重新核定人员位置状态，修正终端设备的定位数据。主要步骤包括：

S31.融合多个终端设备在步骤S23所提供的图像、测距及姿态方位信息，并与已有地图进行匹配，重复步骤S12的工作，更新室内地图，并获取人员位置信息，利用该位置信息对定位终端所给的位置信息进行校正，当多次比对结果大于一定阈值时，给终端设备发送指令重置位置信息；

S32.重复步骤S13获得新的特征地标信息，并发布更新的地图数据和地标特征数据至各终端设备。

进一步地，所述步骤S11中，IMU惯性测量单元的姿态航向解算采用扩展卡尔曼滤波方法获得俯仰、滚转和偏航角，IR红外图像传感器的图像滤波包括降噪处理和多帧图像配准，所述图像配准利用姿态航向解算结果来加速配准，LA滤波消除扫描测距数据噪声。

进一步地，所述步骤S12中的特征提取，首先利用各终端设备的LA激光扫描测距数据和IR图像数据和UWB雷达数据提取建筑中的主要特征包括线、圆弧、直角，然后进行特征匹配以获取更加准确的运动距离信息，最后形成准确的室内运行航迹，并对地图进行进一步初始化。

进一步地，所述步骤S21中的特征匹配利用姿态位移估计信息加速匹配，其所得结果用于步骤S22中的人员位置和航向校正。

进一步地，步骤S31中的室内地图是根据终端设备得到的地图信息实时更新。

本发明的有益效果是：本发明通多个终端的多种传感器融合，能够在复杂未知室内环境中实时生成室内地图，并实现室内人员的高精度定位与导航。

附图说明

图1为本发明多基多模组网融合室内人员导航定位系统框图；

图2为终端设备的导航定位算法框图；

图3为终端设备的LA平面图像预处理算法框图；

图4为终端设备的IR图像快速配准算法框图；

图5为终端信息处理模块中的多模复合算法框图；

图6为终端信息处理模块中的多模复合算法框图；

其中，100-终端设备、110-传感模块、111-IMU惯性测量单元、112-IR红外图像传感器、113-LA激光扫描测距仪、114-UWB超宽带雷达、120-信息处理模块、130-信息传输模块、140-本地显示模块、200-导航定位服务器端、210-信息传输模块、220-高性能信息处理平台、230-室内地图数据库、300-指挥监控端、310-远程指挥监控端、320-现场指挥监控端。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作详细说明：

如图1所述，一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统包括：导航定位服务器端200、指挥监控端300和多个终端设备100；

所述终端设备100主要用于人员运动状态检测和实时红外图像、UWB成像以及激光扫描二维图像的捕获和处理，以及通过信息处理模块具有的计算能力进行实时位置、姿态和方位的解算，并在本地显示模块上展示室内地图和航迹信息。终端设备100具体包括传感模块110、信息处理模块120、信息传输模块130和本地显示模块140，其中：所述传感模块110包括IMU惯性测量单元111、IR红外图像传感器112、LA激光扫描测距仪113和UWB超宽带雷达114，所述IMU惯性测量单元111用于获取人员运动时的角速度、加速度信息以及当 地磁场信息，所述IR红外图像传感器112用于获取室内红外图像信息，所述LA激光扫描测距仪113用于获取二维平面距离信息，所述UWB超宽带雷达114用于获取室内雷达成像信息；所述信息处理模块120包括小型嵌入式处理终端，用于传感模块110信息的预处理和人员航迹推算；所述信息传输模块130为433MHz的长波通信，用于与导航定位服务器端200的信息传输；所述本地显示模块140为一块小型LCD显示屏，用于指示环境地图和人员位置信息；

所述导航定位服务器端200主要用于多基多模传感器信息的高层融合和实时地图生成，进一步的，提取人员位置和移动方向信息，并根据结构化建筑的几何特征，提取地标特征信息。所述导航定位服务器端与各终端设备进行信息交互，对各终端设备所生成的位置和航向信息进行监督校核，实现多基多模组网导航定位，提高室内人员导航定位精度。导航定位服务器端200具体包括信息传输模块210、高性能信息处理平台220和室内地图数据库230，其中，所述信息传输模块210用于保持与多个终端设备之间的通信；所述高性能信息处理平台220是一台高性能计算机，用于根据终端设备信息实时创建地图，并为各终端设备提供导航服务，同时为指挥监控端300提供访问接口；所述室内地图数据库230用于实时保存和更新室内地图数据；

所述指挥监控端300为通过Internet与导航定位服务器端相连的远程计算机，用于从导航定位服务器端获取室内环境状况和人员位置信息，为指挥管理决策提供必要信息，同时也可以根据实时状况下发指挥命令至各终端设备。

所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法为：

(1)系统初始化，当人员携定位终端设备100进入由室外进入室内之前，系统启动并完成初始化工作，包括以下步骤：

S11.所述终端设备100初始化，对传感模块110中各传感器进行自检并初始化，包括对IMU惯性测量单元111中的陀螺仪、加速度计和磁传感器进行软校准，设置各传感器数据预处理滤波器的各项参数，启动数据处理线程，获取传感模块110信息并进行预处理，包括IMU惯性测量单元111获得的初始时刻的姿态方位角、IR红外图像传感器112的图像数据、UWB超宽带雷达114的成 像数据、LA激光扫描测距仪113的激光扫描数据，启动通信链路并发送数据至导航定位服务器端；所述IMU惯性测量单元111的姿态航向解算采用扩展卡尔曼滤波方法获得俯仰、滚转和偏航角，IR红外图像传感器112的图像滤波包括降噪处理和多帧图像配准，所述图像配准利用姿态航向解算结果来加速配准，LA滤波消除扫描测距数据噪声。

S12.导航定位服务器端200通过轮询方式获取多个或单个终端设备100中的传感模块110信息，包括IMU惯性测量单元111的解算信息、多帧IR红外图像传感器112的图像信息、LA激光扫描测距仪113的激光平面扫描距离信息和UWB超宽带雷达114的成像信息，对来自多个终端的数据进行信息融合，利用IR红外图像传感器112的图像信息和UWB超宽带雷达114的成像信息形成启发式信息，对LA激光扫描测距仪113的激光扫描二维图像进行特征提取，包括线、直角、圆弧，获得地标特征数据并构建二维平面特征地图；所述特征提取首先是利用各终端设备100的LA激光扫描测距数据和IR图像数据和UWB雷达数据提取建筑中的主要特征包括线、圆弧、直角，然后进行特征匹配以获取更加准确的运动距离信息，最后形成准确的室内运行航迹，并对地图进行进一步初始化。

S13.根据旋转匹配所确定的参数获得初始人员定位信息，并结合三维图像特征信息确定二维平面地图中的地标特征信息，将初始地图结构化数据和人员位置及地标特征信息发布至各定位终端设备；

(2)多模室内高精度人员定位，在各终端获得初始地图和地标特征信息以及各自初始位置后，人员进入室内并开始室内导航定位，室内定位主要依靠运行于嵌入式处理器上的扩展卡曼滤波算法完成，同时与导航定位服务端进行交互，主要包括以下步骤：

S21.终端设备100重复步骤S11中的信息预处理过程，在预处理结束后，联合IMU惯性测量单元111的姿态航向信息、LA激光扫描测距仪113的激光扫描测距信息和导航定位服务器端200发布的初始地图和地标特征信息进行特征匹配，提取人员位置和移动方向信息，为降低本地计算负担，所述终端设备中的图像匹配主要指LA激光扫描测距所形成的二维图像匹配；所述的特征匹配利 用姿态位移估计信息加速匹配，其所得结果用于步骤S22中的人员位置和航向校正。

S22.采用扩展卡曼滤波器的预测校正机制，利用步骤S21所提取的人员位置和移动方向对基于运动模型所获得的人员位置及移动方向进行校正；

S23.利用步骤S22校正结果对IR红外图像传感器112的红外图像数据、LA激光扫描测距仪113的激光测距数据进行图像配准，并将当前帧红外图像与前一帧红外图像进行差分，获取目标运动距离等信息后将IR红外图像传感器112的红外图像、LA激光扫描测距仪113的激光测距数据和步骤S21所提取的人员位置信息发送至导航定位服务器端200；

(3)多基实时室内地图生成与导航，导航定位服务端融合多个终端设备的图像、测距以及姿态方位信息，更新现有地图，并重新核定人员位置状态，修正终端设备的定位数据。主要步骤包括：

S31.融合多个终端设备100在步骤S23所提供的图像、测距及姿态方位信息，并与已有地图进行匹配，重复步骤S12的工作，更新室内地图，并获取人员位置信息，利用该位置信息对定位终端所给的位置信息进行校正，当多次比对结果大于一定阈值时，给终端设备发送指令重置位置信息；

S32.重复步骤S13获得新的特征地标信息，并发布更新的地图数据和地标特征数据至各终端设备100。

其中，所述终端模块的信息处理模块中的定位解算按照图2所述框图执行。如图2所述，IMU数据U包括三轴陀螺角速度信号ω_m、三轴加速度计信号a_m和三轴磁场信号m_m共9维向量，预测模型中状态包括空间三维位置R₁、三维速度V₁及四元数姿态Q＝[q₀ q₁ q₂ q₃]^T和三维角速度测量偏置w_b共13维状态，所建运动模型如下：

$\left\{\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{R}}_I=V_I\\ {\stackrel{\·}{V}}_I=R_b^I{a}_m-g\\ \stackrel{\·}{Q}=\frac{1}{2}\mathrm{\Ω}\left(Q\right){\mathrm{\ω}}_m\end{array}\right.---\left(0.1\right)$

其中

$\mathrm{\Ω}\left(Q\right)=\left[\begin{array}{ccc}-q_1& -q_2& -q_3\\ q_0& -q_3& q_2\\ q_3& q_0& -q_1\\ -q_2& q_1& q_0\end{array}\right]$

为体坐标系到地面惯性系的转换矩阵，是关于四元数Q的矩阵函数。根据式(0.1)获得位置、速度和姿态的预测值，并使用该值对LA二维图像进行投影变换，并与当前地图进行匹配，获得位置和运动方向观测值。以此观测值来对状态量进行校正，获得位置和速度的最优估计值。将此估计值和变换后的图像信息发送至导航定位服务器端进行再次校核，并更新地图库。

其中，所述终端信息处理模块中的UWB雷达成像按照图3所述框图执行。如图3所述，UWB雷达成像过程为：首先，将各接收通道的回波信号施加时延补偿、传播损耗补偿和近场扩散损耗补偿等以实现数据对齐；以像点为中心利用加窗技术抑制干扰的影响，并将信号进行时域离散采样；然后按照空间阵元位置排列进行加权接收，对像点确定阵列加权值，在像点处形成聚焦波束；对成像区域中的其它像素点都进行相应的波束形成聚焦，直至扫描完整个成像区域，从而得到目标的图像。

其中，加权波束聚焦公式为：y(1)＝w^Hx(1)，其中x(1)为接收信号模型，w^H为总响应的加权矩阵， $w=\left[\begin{array}{cccc}{w}_{11}& w_{12}& \·& w_{1N}\\ w_{21}& w_{22}& \·& w_{2N}\\ \·& \·& \·& \\ w_{M1}& w_{M2}& \·& w_{\mathrm{MN}}\end{array}\right].$ 接收信号模型为：

x(1)＝s(1)+e(1)。

其中，所述终端信息处理模块中的LA预处理按照图4所述框图执行。如图4所述，LA图像预处理过程为：首先利用LA扫描测距数据生成LA平面图像；在LA平面图像中提取直线段(建筑物墙面/通道)、边角线段(建筑物墙角/方形支柱等)、圆弧线段(圆形支柱等)等特征线段；基于IMU的姿态变化信息，进行坐标变换后对前后两帧LA平面图像的特征线段进行配准；配准后利用LA数据获取两帧间终端的相对位移。

其中，LA平面图像各种线段提取采用Hough变换法。例如对于任意直线y＝ax+b，将其采用参数方程形式表达p＝x*cos(θ)+y*sin(θ)，这样，图像平面上的一个点就对应到参数p-theta平面上的一条曲线上。给定相应的方程，我们就可以在LA平面图像中利用Hough变换查找任意的曲线。

其中，所述终端信息处理模块状的IR图像预处理按照图5所述框图执行。如图5所述，IR红外图像预处理步骤为：

1.在上一帧红外图像中选择适合匹配的若干圆形参考块，其选取原则是在规避图像局部熵值最小的前提下选择图像局部熵值较小较平坦的区域；

图像局部窗口的熵计算公式如下：

$H_m=-\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}p(i,j)\log p(i,j)/\log (M\×N),$ 其中M×N为局部窗中像素总数，f(i，j)为M×N局部窗口内(i，j)点的灰度值；

2.计算各个参考块的圆投影向量，用于相关匹配处理；

圆投影向量计算公式：当图像旋转时，任一半径圆对应的P(r)保持不变，可以用于图像匹配；

3.利用IMU传感器上一时刻得到航向、姿态等信息为匹配搜索提供初始信息；

4.当前图像中初始信息为中心选择待匹配块，对参考块和待匹配块进行相关处理，在最大相关处获取两者相对位移；

5.综合若干匹配块的相对位移，得到两帧图像之间的最终相对位移。

其中，所述终端信息处理模块中的多模复合按照图6所述框图执行。如图6所述，多模复合处理步骤为：针对现场环境条件设置各传感器置信度参数；采用利于硬件处理的加权复合算法对LA、IR以及UWB传感器预处理信息进行复合，得到最终的相对位移信息。

其中，置信度参数采用核函数进行加权，将远离最佳工作环境的传感器置信度减小。定义核函数如下，其中，z针对不同传感器取最佳环境参数值，θ取1。

$k\left(r\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& r\≤z\\ \mathrm{\θ}(1-\frac{r-z}{2\·\max (r-z)}+\frac{1}{2}\·{\left(\frac{r-z}{\max (r-z)}\right)}^2),& r>z\end{array}\right.$

归一化后得到所需的权值向量：最终输出为： 

$f\left(L\right)=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}w\left(i\right)*L\left(i\right).$

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统，其特征在于：包括导航定位服务器端(200)、指挥监控端(300)和多个终端设备(100)；所述终端设备(100)包括传感模块(110)、信息处理模块(120)、信息传输模块(130)和本地显示模块(140)，其中：所述传感模块(110)包括IMU惯性测量单元(111)、IR红外图像传感器(112)、LA激光扫描测距仪(113)和UWB超宽带雷达(114)所述导航定位服务器端(200)包括信息传输模块(210)、高性能信息处理平台(220)和室内地图数据库(230)所述指挥监控端(300)为远程指挥监控端(310)或现场指挥监控端(320)。

2.如权利要求1所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)系统初始化：

S11、所属终端设备(100)初始化，获取传感模块(110)信息并进行预处理，包括IMU惯性测量单元(111)姿态航向解算、IR红外图像传感器(112)图像滤波、UWB超宽带雷达(114)成像、LA激光扫描测距仪(113)信息滤波；

S12、导航定位服务器端(200)通过轮询方式获取多个或单个终端设备(100)中的传感模块(110)信息，包括IMU惯性测量单元(111)的解算信息、多帧IR红外图像传感器(112)的图像信息、LA激光扫描测距仪(113)的激光平面扫描距离信息和UWB超宽带雷达(114)的成像信息，利用IR红外图像传感器(112)的图像信息和UWB超宽带雷达(114)的成像信息形成启发式信息，对LA激光扫描测距仪(113)的激光扫描二维图像进行特征提取(线、直角、圆弧等)，获得地标特征数据并构建二维平面特征地图；

S13、同时获得初始人员定位，并将初始地图结构化数据、地标特征数据和初始人员位置数据发送至各终端设备；

(2)多模室内高精度人员定位：

S21、终端设备(100)重复步骤S11中的信息预处理过程，在预处理结束后，联合IMU惯性测量单元(111)的姿态航向信息、LA激光扫描测距仪 (113)的激光扫描测距信息和导航定位服务器端(200)发布的初始地图和地标特征信息进行特征匹配，提取人员位置和移动方向信息；

S22、利用步骤S21所提取的人员位置和移动方向对位置和航向进行校正；

S23、利用步骤S22校正结果对IR红外图像传感器(112)的红外图像数据、LA激光扫描测距仪(113)的激光测距数据进行图像配准，并将当前帧红外图像与前一帧红外图像进行差分，获取目标运动距离等信息后将IR红外图像传感器(112)的红外图像、LA激光扫描测距仪(113)的激光测距数据和步骤S21所提取的人员位置信息发送至导航定位服务器端(200)；

(3)多基实时室内地图生成与导航：

S31、融合多个终端设备(100)在步骤S23所提供的图像、测距及姿态方位信息，重复步骤S12的工作，更新室内地图，并获取人员位置信息，利用该位置信息对定位终端所给的位置信息进行校正；

S32、重复步骤S13获得新的特征地标信息，并发布更新的地图数据和地标特征数据至各终端设备(100)。

3.如权利要求1所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统，其特征在于所述信息传输模块(130)为长波通信、3G移动网络或4G移动网络中的任意一种。

4.如权利要求1所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统，其特征在于所述本地显示模块(140)为一块小型LCD显示屏。

5.如权利要求2所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法，其特征在于：所述步骤S11中，IMU惯性测量单元(111)的姿态航向解算采用扩展卡尔曼滤波方法获得俯仰、滚转和偏航角，IR红外图像传感器(112)的图像滤波包括降噪处理和多帧图像配准，所述图像配准利用姿态航向解算结果来加速配准，LA滤波消除扫描测距数据噪声。

6.如权利要求2所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法，其特征在于：所述步骤S12中的特征提取，首先利用各终端设备 (100)的LA激光扫描测距数据和IR图像数据和UWB雷达数据提取建筑中的主要特征包括线、圆弧、直角，然后进行特征匹配以获取更加准确的运动距离信息，最后形成准确的室内运行航迹，并对地图进行进一步初始化。

7.如权利要求2所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法，其特征在于：所述步骤S21中的特征匹配利用姿态位移估计信息加速匹配，其所得结果用于步骤S22中的人员位置和航向校正。

8.如权利要求2所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法，其特征在于：步骤S31中的室内地图是根据终端设备(100)得到的地图信息实时更新。