CN106840158A - 一种基于Wi‑Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于Wi‑Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航系统及方法。该系统包括多个Wi‑Fi模块、姿态角传感器、Wi‑Fi接收器、处理器和语音模块。具体导航方法为：布置至少三块Wi‑Fi模块，构建指纹数据库；使用Wi‑Fi接收器对当前位置进行定位；在视障人士目的地后，规划路径，并根据姿态角传感器计算视障人士正面朝向与规划路径的夹角信息以及位移信息；在行走过程中，每到达一个已知节点附近，对规划路径进行数据更新和校正；当Wi‑Fi接收器接收到的各Wi‑Fi数据信号强度与指纹库中目的地匹配时，则到达终点。本发明通过数据融合的方法，利用Wi‑Fi和姿态角传感器进行数据互补，从而达到精确定位，专为视障人士的室内导航提供了系统装置和解决方法。

Description

一种基于Wi-Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航系统及 方法

技术领域

本发明涉及室内导航、视觉障碍人群辅助技术领域，尤其涉及一种专为视障人士设计的利用Wi-Fi和姿态角传感器数据融合的室内导航方法。

背景技术

根据中国残疾人联合会的数据显示，中国约有8502万残疾人，其中视力残疾者约占15％，正在面对着不同程度的出行障碍。据调查，视障人士出行可以依靠导盲犬，然而地铁、餐厅、商场等大多数公共场所都将狗拒之门外，加之一条导盲犬的培训周期时间长、费用贵、服役寿命短，国内的导盲犬数量屈指可数，难以满足众多视障人士的出行需求。视障人士在熟悉的场景可以放心行走，找到目的地，然而，在陌生的地方，寻找电梯、楼梯、卫生间、服务台等必需场景成了一大难题。

目前，已存在的室内导航技术都存在抗干扰效果差、多径效应、部署成本较高、受环境影响大、稳定性差等缺陷，并不适合于视障人士的室内导航，且视障人士无法知道外界的环境，不能自主的判断行走方向与路径。因此，专为视障人士设计一种室内导航方法势在必行。

发明内容

本发明的目的是解决视障人士室内导航问题，旨在为视障人士提供一种基于Wi-Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航系统及方法。

本发明通过以下技术方案来解决技术问题，主要发明内容包括：一种基于Wi-Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航系统，包括多个Wi-Fi模块、姿态角传感器、Wi-Fi接收器、处理器和语音模块；Wi-Fi模块用于发生Wi-Fi信号，构建指纹数据库；姿态角传感器用于采集视障人士正面朝向；Wi-Fi接收器用于对视障人士进行定位；处理器用于规划路径，并根据路径信息与视障人士正面朝向，通过语音模块对视障人士提供语音导航。

一种基于Wi-Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航方法，包括以下步骤：

(1)获取室内每一层的二维平面图。

(2)在每一层中布置至少3块Wi-Fi模块，且所有模块不在同一直线上。布置Wi-Fi模块的距离和个数根据Wi-Fi模块的信号辐射范围d_s确定，选定第一个Wi-Fi模块的位置后，以该模块的位置为圆心，Wi-Fi模块信号辐射范围d_s为距离找到下一个Wi-Fi模块的位置，直到覆盖整个室内平面。

(3)根据步骤1获得的二维平面图，构建一个以d_m为间距的检测矩阵，使得检测矩阵中的节点覆盖该层所有的房间，并并用Wi-Fi接收器检测该矩阵中各个节点检测到的各Wi-Fi模块信号的强度，导入到处理器中，从而建立各个节点与各Wi-Fi模块信号强度的一一对应关系。

其中，N为自然数，N的选值应使计算值d_m刚好在20cm左右为宜。

(4)将房间的标签信息作为ID，对矩阵中的对应的节点进行标记，构建得到指纹数据库。所述房间的标签信息为该房间的门牌标识，例如，卫生间、咖啡厅等。

(5)视障人士当前位置的获取：通过Wi-Fi接收器采集视障人士当前位置接收各Wi-Fi模块的信号强度，处理器根据Wi-Fi接收器采集的数据，并与预存的指纹数据库匹配，得到当前位置的定位。若获取的当前位置X信号强度值{x₁，x₂，x₃，...x_n}没有在指纹数据库中找到一一对应的节点，则具体定位方式如下：

利用近邻算法找到最为接近的三个节点Q{Q₁{q₁₁,q₁₂,q₁₃,...q_1n}、Q₂{q₂₁,q₂₂,q₂₃,..q_2n}、Q₃{q₃₁,q₃₂,q₃₃,...q_3n}}，计算当前位置X与最为接近的三个节点的欧式距离D₁，D₂，D₃。

其中n为布置Wi-Fi模块的数量，x_j为当前位置X接收到第j个Wi-Fi模块的信号强度，q_ij为最为接近的第i个节点接收到第j个Wi-Fi模块的信号强度；

3个最为接近的三个节点对应的计算权重W_i为D_i的倒数，计算权重所占的百分比P{P₁，P₂，P₃}

该点的位置信息可表示为X＝Q₁P₁+Q₂P₂+Q₃P₃。

(6)视障人士导航目的地的获取：视障人士通过语音模块输入选定目的地，处理器将语音识别成文字，并与节点ID进行匹配，从而将目的地在检测矩阵中进行定位。

(7)室内路径导航：视障人士确定目的地后，处理器根据步骤1获得的二维平面图，采用Dijkstra算法找到最短路径，即规划路径；通过以下方法进行导航：

通过姿态角传感器实时获取视障人士的正面朝向，并实时分析该正面朝向与规划路径的夹角θ，通过语音告知视障人士在该时刻的前进方向。

(8)通过Wi-Fi接收器实时获取视障人士当前位置接收各Wi-Fi模块的信号强度，处理器采用Dijkstra算法实时更新规划路径，并利用更新后的规划路径对视障人士进行导航。当Wi-Fi接收器接收到的各Wi-Fi模块的信号强度与计算的目的地对应的信号强度匹配时，则到达终点，导航结束。

本方法相比现有的室内导航方法，其有益效果是：

1、该方法是专为视障人士设计的室内导航系统，也可用于非视障人士。该设计方法可自动获取视障人士起点位置，只需要视障人士指出终点信息，即可开始导航。该方法操作简单方便，极大的便利了视障人士的室内行走。

2、该方法使用了Wi-Fi模块和姿态角传感器，将两者的数据互补融合，提高了定位的准确性与精度。在Wi-Fi信号较强的地方根据信号强度值判断，比如在Wi-Fi模块附近时的数据校正和更新；在Wi-Fi信号较弱的地方根据姿态角传感器的数据进行计算。该方法可防止单一Wi-Fi使用过程中受干扰大而导致的定位误差大，也可及时矫正姿态角传感器在计算位置时产生的累积误差。

3、该方法可直接将Wi-Fi模块布置在视障人士常去的终点或布置在大型场景中，帮助视障人士准确的定位起点和终点位置，从而可以快捷的确定导航信息；也可将Wi-Fi模块布置在危险的区域，比如水池、施工现场等，一旦视障人士进入该区域则给予报警，提示视障人士该区域无法通行，为视障人士的安全生活提供保障。

4、该方法部署成本低，仅需姿态角传感器和Wi-Fi模块，无需大型基站，同时保障了定位导航的准确性以及精度，弥补Wi-Fi模块的易受干扰的缺点。

5、该方法有效的利用姿态角传感器为视障人士提供准确的导航信息，尤其是方位信息。由于视障人士失去了视觉信息，在遇到复杂场景时简单的语言无法描述具体的导航细节，此时需要实时监测视障人士的实际路径与导航路径之间的偏差，以便及时的校正行走方向，为视障人士在陌生场景的提供方便快捷的室内导航。

附图说明

图1为该室内定位导航方法的流程示意图；

图2为该室内二维平面示意图；

图3为该室内Wi-Fi模块布置示意图；

图4为该室内Wi-Fi模块的检测矩阵构建示意图；

图5为视障人士当前位置获取示意图；

图6为导航过程中利用姿态角传感器调整获视障人士正面朝向示意图。

具体实现方式

本发明提供一种基于Wi-Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航系统，包括多个Wi-Fi模块、姿态角传感器、Wi-Fi接收器、处理器和语音模块；Wi-Fi模块用于发生Wi-Fi信号，构建指纹数据库；姿态角传感器用于采集视障人士正面朝向；Wi-Fi接收器用于对视障人士进行定位；处理器用于规划路径，并根据路径信息与视障人士正面朝向，通过语音模块对视障人士提供语音导航。

为方便美观，可以构建一种导航眼镜，配合室内布置的各个wifi模块进行导航，其中，姿态角传感器和Wi-Fi接收器放置在眼镜上，语音模块选择骨传导耳机，Wi-Fi模块布置在室内的天花板上，处理器放在视障人士的衣服兜里。语音模块选择骨传导耳机是为了不干扰视障人士生活中的正常听觉。

本发明基于Wi-Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航，包括以下步骤：

(1)获取室内每一层的二维平面图，如图2。

(2)在每一层中布置至少3块Wi-Fi模块，且所有模块不在同一直线上。布置Wi-Fi模块的距离和个数根据Wi-Fi模块的信号辐射范围d_s确定，选定第一个Wi-Fi模块的位置后，以该模块的位置为圆心，Wi-Fi模块信号辐射范围d_s为距离找到下一个Wi-Fi模块的位置，直到覆盖整个室内平面，布置方式如图3。

(3)根据步骤1获得的二维平面图，构建一个以d_m为间距的检测矩阵(如图4)，使得检测矩阵中的节点覆盖该层所有的房间，并用Wi-Fi接收器检测该矩阵中各个节点检测到的各Wi-Fi模块信号的强度，导入到处理器中，从而建立各个节点与各Wi-Fi模块信号强度的一一对应关系。

其中，N为自然数，N的选值应使计算值d_m刚好在20cm左右为宜。

(4)将房间的标签信息作为ID，对矩阵中的对应的节点进行标记，构建得到指纹数据库。所述房间的标签信息为该房间的门牌标识，例如，卫生间、咖啡厅等。

(5)视障人士当前位置的获取：通过Wi-Fi接收器采集视障人士当前位置接收各Wi-Fi模块的信号强度，处理器根据Wi-Fi接收器采集的数据，并与预存的指纹数据库匹配，得到当前位置的定位。若获取的当前位置X信号强度值{x₁，x₂，x₃，...x_n}没有在指纹数据库中找到一一对应的节点，则具体定位方式如下：

利用近邻算法找到最为接近的三个节点Q{Q₁{q₁₁,q₁₂,q₁₃,...q_1n}、Q₂{q₂₁,q₂₂,q₂₃,..q_2n}、Q₃{q₃₁,q₃₂,q₃₃,...q_3n}}，计算当前位置X与最为接近的三个节点的欧式距离D₁，D₂，D₃，如图5。

其中n为布置Wi-Fi模块的数量，x_j为当前位置X接收到第j个Wi-Fi模块的信号强度，q_ij为最为接近的第i个节点接收到第j个Wi-Fi模块的信号强度；

3个最为接近的三个节点对应的计算权重W_i为D_i的倒数，计算权重所占的百分比P{P₁，P₂，P₃}

该点的位置信息可表示为X＝Q₁P₁+Q₂P₂+Q₃P₃。

为考虑实际应用中遇到的问题以及系统的完整性，若当前位置无法获取到各Wi-Fi模块的信号强度，则通过语音提示反馈给视障人士“当前位置信号较弱，请换一个地方试试”。

(6)视障人士导航目的地的获取：视障人士通过语音模块输入选定目的地，处理器将语音识别成文字，并与节点ID进行匹配，从而将目的地在检测矩阵中进行定位。

(7)室内路径导航：视障人士确定目的地后，处理器根据步骤1获得的二维平面图，采用Dijkstra算法找到最短路径，即规划路径。

首先根据姿态角传感器判断视障人士正面朝向与规划路径方向是否一致。若一致，语音提示视障人士可以开始导航；若不一致，语音指导视障人士转到与规划路径方向一致的正面朝向后开始导航。

姿态角传感器可以提供视障人士行走的角度信息，可以实时计算视障人士当前位置的正面朝向。同时，在遇到拐角、墙角、楼梯或前方有障碍物等复杂地形时，利用姿态角传感器可有效提醒视障人士需要偏转的角度，防止视障人士由于不清楚转身的角度在导航过程中消耗大量的时间。

室内路径导航的具体方式为：通过姿态角传感器实时获取视障人士的正面朝向，并实时分析该正面朝向与规划路径的夹角θ(如图6)，通过语音告知视障人士在该时刻的前进方向。

(8)通过Wi-Fi接收器实时获取视障人士当前位置接收各Wi-Fi模块的信号强度，处理器采用Dijkstra算法实时更新规划路径，并利用更新后的规划路径对视障人士进行导航。

姿态角传感器也可以提供视障人士行走的加速度信息，将加速度信息按时间积分可以实时得到视障人士的当前位置。但是由于姿态角传感器在积分计算时存在累积误差，所以需要判断定位是否合理，并在定位不合理时及时更新定位数据。判断是否更新定位的具体方式为：

通过姿态角传感器计算当前定位，用近邻算法找出与姿态角传感器计算所得的定位最为接近的三个节点。通过步骤5中欧氏距离计算公式计算出姿态角传感器计算所得的定位与最为接近的3个节点间的欧氏距离，只要3个欧氏距离中有一个大于欧氏距离阈值，则需要更新定位数据；若3个欧氏距离均小于欧氏距离阈值，则无需更新定位数据。

定位数据的更新采用步骤5计算。数据更新后继续使用姿态角传感器计算视障人士当前所在位置及方向。同时也可利用已知节点对定位信息和规划路径校正和更新。

在视障人士的导航过程中，若姿态角传感器计算移动方向与指定路径有偏差且超过了设定的阈值，即视障人士偏离了导航路径，通过语音模块及时提示用户走到正确的路径上。

在到达目的地Wi-Fi模块可探测范围内需要及时反馈视障人士目的地的方向和距离信息，以便视障人士及时了解目的地信息。

当Wi-Fi接收器接收到的各Wi-Fi模块的信号强度与计算的目的地对应的信号强度匹配时，则到达终点，导航结束。

Claims (2)

1.一种基于Wi-Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航系统，其特征在于，包括多个Wi-Fi模块、姿态角传感器、Wi-Fi接收器、处理器和语音模块；Wi-Fi模块用于发生Wi-Fi信号，构建指纹数据库；姿态角传感器用于采集视障人士正面朝向；Wi-Fi接收器用于对视障人士进行定位；处理器用于规划路径，并根据路径信息与视障人士正面朝向，通过语音模块对视障人士提供语音导航。

2.一种基于Wi-Fi和姿态角传感器的视障人士室内导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取室内每一层的二维平面图。

(2)在每一层中布置至少3块Wi-Fi模块，且所有模块不在同一直线上。布置Wi-Fi模块的距离和个数根据Wi-Fi模块的信号辐射范围d_s确定，选定第一个Wi-Fi模块的位置后，以该模块的位置为圆心，Wi-Fi模块信号辐射范围d_s为距离找到下一个Wi-Fi模块的位置，直到覆盖整个室内平面。

(3)根据步骤1获得的二维平面图，构建一个以d_m为间距的检测矩阵，使得检测矩阵中的节点覆盖该层所有的房间，并用Wi-Fi接收器检测该矩阵中各个节点检测到的各Wi-Fi模块信号的强度，导入到处理器中，从而建立各个节点与各Wi-Fi模块信号强度的一一对应关系。

其中，N为自然数，N的选值应使计算值d_m刚好在20cm左右为宜。

(4)将房间的标签信息作为ID，对矩阵中的对应的节点进行标记，构建得到指纹数据库。所述房间的标签信息为该房间的门牌标识，例如，卫生间、咖啡厅等。

(5)视障人士当前位置的获取：通过Wi-Fi接收器采集视障人士当前位置接收各Wi-Fi模块的信号强度，处理器根据Wi-Fi接收器采集的数据，并与预存的指纹数据库匹配，得到当前位置的定位。若获取的当前位置X信号强度值{x₁，x₂，x₃，...x_n}没有在指纹数据库中找到一一对应的节点，则具体定位方式如下：

利用近邻算法找到最为接近的三个节点Q{Q₁{q₁₁,q₁₂,q₁₃,...q_1n}、Q₂{q₂₁,q₂₂,q₂₃,..q_2n}、Q₃{q₃₁,q₃₂,q₃₃,...q_3n}}，计算当前位置X与最为接近的三个节点的欧式距离D₁，D₂，D₃。

$\begin{array}{cc}{D}_i=\sqrt{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_j-q_{ij})}^2}& \left(\begin{array}{cc}i=1,2,3;& j=1,2,3......n\end{array}\right)\end{array}$

其中n为布置Wi-Fi模块的数量，x_j为当前位置X接收到第j个Wi-Fi模块的信号强度，q_ij为最为接近的第i个节点接收到第j个Wi-Fi模块的信号强度；

3个最为接近的三个节点对应的计算权重W_i为D_i的倒数，计算权重所占的百分比P{P₁，P₂，P₃}：

$\begin{array}{cc}{P}_i=\frac{W_i}{W_1+W_2+W_3}& (i=1,2,3)\end{array}$

该点的位置信息可表示为X＝Q₁P₁+Q₂P₂+Q₃P₃。

(6)视障人士导航目的地的获取：视障人士通过语音模块输入选定目的地，处理器将语音识别成文字，并与节点ID进行匹配，从而将目的地在检测矩阵中进行定位。

(7)室内路径导航：视障人士确定目的地后，处理器根据步骤1获得的二维平面图，采用Dijkstra算法找到最短路径，即规划路径；通过以下方法进行导航：

通过姿态角传感器实时获取视障人士的正面朝向，并实时分析该正面朝向与规划路径的夹角θ，通过语音告知视障人士在该时刻的前进方向。

(8)通过Wi-Fi接收器实时获取视障人士当前位置接收各Wi-Fi模块的信号强度，处理器采用Dijkstra算法实时更新规划路径，并利用更新后的规划路径对视障人士进行导航。当Wi-Fi接收器接收到的各Wi-Fi模块的信号强度与计算的目的地对应的信号强度匹配时，则到达终点，导航结束。