CN111795691A - 定位导航方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种定位导航方法及系统。所述定位导航方法，包括以下步骤：S1：分别获取所在位置的惯性导航数据和蓝牙信号数据，所述蓝牙信号数据为在所在位置接收到的蓝牙信标的RSSI信号；S2：在指纹数据库中提取与所述RSSI信号相应的蓝牙位置信息；S3：结合所述惯性导航数据和所述蓝牙位置信息计算所在位置的位置信息。本发明融合了惯性导航技术和蓝牙信号的定位计算处理，使得即使在轨道交通车站这种结构较为复杂的场景也能做到精确定位，定位精度可以在1米范围内。此外，辅助以路网数据，筛除一些不合理的定位信息，进一步提高了定位精度。
Description
技术领域
本发明涉及一种定位导航方法及系统，特别涉及一种基于蓝牙信号和惯性导航的定位导航方法及系统。
背景技术
城市轨道交通已成为了城市日常人员流动主要运输工具，截止2018年12月底，共开通15条轨交线路，共有车站415座。同时，根据上海轨道交通网络的调整规划，上海轨道交通网络远景将由22条线路组成，网络规模超过1000km，车站数量超过500座。届时，上海将形成以公共交通为主体、轨道交通为骨干的城市综合交通体系，轨道交通将分担城市公交50％以上的客流。其中建有的大型换乘枢纽十多座，2线换乘枢纽约百座。由于轨道交通的覆盖范围越来越广、车站固定、路线固定、上下车位置固定、不同的颜色代表不同线路、各类指示完善等一系列客观因素，视障人士选择轨道交通作为主要出行工具，轨道交通的各类服务越来越受到视障乘客的关注，在日益繁华的轨道交通车站中，一些问题也越发频繁的出现，这些问题主要包括：
1.找不到公共设施
不同的车站布局不同，导致一些公共设施所在位置各不相同，甚至有些公共设置，有些车站是在进站闸机内，有些车站是在进站闸机外，依靠指示牌往往并不能满足需求。最具有代表性的是卫生间，视障人士独自出行在外，总有遇到不方便的时候，而自尊心会使其并不甘心寻求他人的帮助。
2.部分车站站内布局复杂
由于车站设计的不同，各车站的布局基本都不相同，有些车站站台位于中间区域，有些站台位于两侧，有些是在上下层，而有些换乘车站情况更复杂，在换乘、找人时往往需要花费大量时间。
3.出入口
轨道交通室内环境在主要通行路线上，均铺设无障碍通道，但是无障碍通道并不能明确的告诉视障人士通向的出入口，现在每个轨交车站都包含好几个出入口，对于视障人士而言，如何到达出入口也是非常困难的。
虽然目前的移动终端大多具有定位导航的功能，但是在轨道交通车站这种空间层次较为复杂、往往信号又不佳的位置，很难做到精确的定位，甚至会出现定位错层、导航线路穿墙的情况，这种情况对于视障人士来说是极为不便的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中的定位导航装置在轨道交通车站等信号不佳、结构复杂的场景中定位不准确、导航线路容易出错的缺陷，提供一种基于蓝牙信号和惯性导航的定位导航方法及系统。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
一种定位导航方法，其特点在于，其包括以下步骤：
S1：分别获取所在位置的惯性导航数据和蓝牙信号数据，所述蓝牙信号数据为在所在位置接收到的蓝牙信标的RSSI信号(Received Signal Strength Indication接收的信号强度指示)；
S2：在指纹数据库中提取与所述RSSI信号相应的蓝牙位置信息；
S3：结合所述惯性导航数据和所述蓝牙位置信息计算所在位置的位置信息。
优选地，其中步骤S2中还包括：将所述蓝牙位置信息与路网数据进行比对，以去除不可到达区域的蓝牙位置信息。
优选地，其中所述指纹数据库中的RSSI信号和蓝牙位置信息的关联是通过以下步骤获得的：
在场景中设置多个蓝牙信标；
在场景中的各个位置处采集每个位置所接收到的蓝牙信标的RSSI信号；
对于每个位置，将所述位置的RSSI信号基于接近度分类，并通过卡尔曼滤波进行信号过滤、通过三点定位算法和基于接近度分类的RSSI信号进行定位计算，以得到所述位置在场景中的蓝牙位置信息。
优选地，其中对RSSI信号进行多次采样，并且对多次采样的RSSI信号进行加权质心计算。
优选地，所述惯性导航数据包括基于传感器测得的运动信息和上一个定位数据积分计算出的定位信息，所述传感器包括以下的一种或多种：陀螺仪传感器，加速度传感器，方向传感器和磁力计。
本发明还提供一种定位导航系统，其特点在于，包括惯性导航模块、蓝牙模块和定位模块和存储模块，
所述惯性导航模块用于获取所在位置的惯性导航数据，
所述蓝牙模块用于获取所在位置的蓝牙信号数据，所述蓝牙信号数据为在所在位置接收到的蓝牙信标的RSSI信号；
所述存储模块用于存储指纹数据库，所述指纹数据库中存储了场景中的各个位置处的蓝牙位置信息与RSSI信号的对应关系，
所述定位模块用于在指纹数据库中提取与所述RSSI信号相应的蓝牙位置信息，以及结合所述惯性导航数据和所述蓝牙位置信息计算所在位置的位置信息。
优选地，所述存储模块还存储有路网数据；
所述定位模块还用于将所述蓝牙位置信息与路网数据进行比对，以去除不可到达区域的蓝牙位置信息。
优选地，所述定位导航系统还包括：
多个设置于场景中的蓝牙信标；
计算模块还用于针对在场景中的每个位置处，将每个位置所接收到的蓝牙信标的RSSI信号基于接近度分类，并通过卡尔曼滤波进行信号过滤、通过三点定位算法和基于接近度分类的RSSI信号进行定位计算，以得到所述位置在场景中的蓝牙位置信息。
优选地，其中所述蓝牙模块用于对RSSI信号进行多次采样，所述计算模块对多次采样的RSSI信号进行加权质心计算。
优选地，所述惯性导航数据包括基于传感器测得的运动信息和上一个定位数据积分计算出的定位信息，所述传感器包括以下的一种或多种：陀螺仪传感器，加速度传感器，方向传感器和磁力计。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：融合了惯性导航技术(简称惯导技术)和蓝牙信号的定位计算处理，使得即使在轨道交通车站这种结构较为复杂的场景也能做到精确定位，定位精度可以在1米范围内。此外，辅助以路网数据，筛除一些不合理的定位信息，进一步提高了定位精度。
附图说明
图1为本发明一实施例所述的定位导航方法的流程图。
图2为本发明一实施例所述的定位导航系统的结构框图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
参考图1和图2，以在轨道交通车站中的定位导航为例，介绍本发明的一较佳实施例。所述定位导航方法，包括以下步骤：
步骤101：在场景中设置多个蓝牙信标；
步骤102：在场景中的各个位置处采集每个位置所接收到的蓝牙信标的RSSI信号；
步骤103：对于每个位置，将所述位置的RSSI信号基于接近度分类，并通过卡尔曼滤波进行信号过滤、通过三点定位算法和基于接近度分类的RSSI信号进行定位计算，以得到所述位置在场景中的蓝牙位置信息。由此，指纹数据库就建立了。
步骤104：需要定位导航时，分别获取所在位置的惯性导航数据和蓝牙信号数据，所述蓝牙信号数据为在所在位置接收到的蓝牙信标的RSSI信号；
步骤105：在指纹数据库中提取与所述RSSI信号相应的蓝牙位置信息；
步骤106：结合所述惯性导航数据和所述蓝牙位置信息计算所在位置的位置信息。
由于轨道交通车站的复杂性，还可以将所述蓝牙位置信息与路网数据进行比对，以去除不可到达区域的蓝牙位置信息。通过融合室内地图的路网数据，部署于互联网的定位引擎可对定位场景深度学习，将计算输出的定位信息与室内地图的路网数据进行比对，使蓝牙定位的结果都是在正确区域。
其中为了保证指纹数据库中关联关系的准确性，对RSSI信号进行多次采样，并且对多次采样的RSSI信号进行加权质心计算。
除了利用蓝牙信标来定位之外，惯导技术也被用于该方法中，以用于定位结果的修正，所述惯性导航数据包括基于传感器测得的运动信息和上一个定位数据积分计算出的定位信息，所述传感器包括以下的一种或多种：陀螺仪传感器，加速度传感器，方向传感器和磁力计。
参考图2，本实施例所述的定位导航系统，包括惯性导航模块1、蓝牙模块2和定位模块3和存储模块4，
所述惯性导航模块1用于获取所在位置的惯性导航数据，
所述蓝牙模块2用于获取所在位置的蓝牙信号数据，所述蓝牙信号数据为在所在位置接收到的蓝牙信标的RSSI信号；
所述存储模块3用于存储指纹数据库，所述指纹数据库中存储了场景中的各个位置处的蓝牙位置信息与RSSI信号的对应关系，
所述定位模块4用于在指纹数据库中提取与所述RSSI信号相应的蓝牙位置信息，以及结合所述惯性导航数据和所述蓝牙位置信息计算所在位置的位置信息。
此外，所述存储模块3还存储有路网数据，所述定位模块4还用于将所述蓝牙位置信息与路网数据进行比对，以去除不可到达区域的蓝牙位置信息。
另外，所述定位导航系统还包括：多个设置于场景中的蓝牙信标；
计算模块5还用于针对在场景中的每个位置处，将每个位置所接收到的蓝牙信标的RSSI信号基于接近度分类，并通过卡尔曼滤波进行信号过滤、通过三点定位算法和基于接近度分类的RSSI信号进行定位计算，以得到所述位置在场景中的蓝牙位置信息。
具体来说，其中所述蓝牙模块2用于对RSSI信号进行多次采样，所述计算模块对多次采样的RSSI信号进行加权质心计算。
所述惯性导航数据包括基于传感器测得的运动信息和上一个定位数据积分计算出的定位信息，所述传感器包括以下的一种或多种：陀螺仪传感器，加速度传感器，方向传感器和磁力计。
为了便于视障人士的使用，所述定位导航系统还包括提示模块6，用于将定位结果提示给用户，例如通过语音播报的方式。另外，结合惯导技术，惯性导航模块1提供的导航路线也可由提示模块提示给用户，指示用户行进路线。此外轨道交通的导航信息也可通过语音播报的形式在到达指定位置时，进行语音播报以提醒用户已到站。又例如在到达车站时，定位导航系统与蓝牙信标通讯失败，无法确认当前站点，此时查询定位导航列车时刻表，获取此时列车所处位置，动态预测后续到达车站及时间，提供到站提醒功能。
另外，对于针对视障人士的地图场景来说，首先，需要根据应用实际场景进行场景地图绘制；
其次，在地图上将盲道的位置进行绘制，例如获得现场环境的建筑图纸或示意图，之后对过现场情况与建筑图纸或示意图实地对比，考察建筑图纸或示意图与现场情况是否一致，是否所有特征位置是否一致，核对站内盲道，补充完善建筑图纸或示意图中缺失的信息，之后使用专业的软件制作矢量图。
其次，根据应用场景实际特征位置及蓝牙信标自身特性，在应用场景内安装蓝牙信标，根据蓝牙信标特征规划部署蓝牙信标，并在一些关键位置，包括但不限于盲道拐角和岔道、无障碍宽通道、无障碍电梯等位置额外安装蓝牙信标，并且对这部分增补蓝牙信标的参数予以优化。
之后，通过智能终端设备在应用场景内采集蓝牙信标信息数据，这个环节将室内环境抽象为一个有很多蓝牙设备信号覆盖信号场强图，基于地图自身的坐标体系和已知蓝牙设备的坐标，通过在不同的位置采集(观测)到的RSSI信号强度，将采集位置的多个蓝牙设备的RSSI信号强度信息，按照位置与RSSI对应关系，存入数据库，这个数据库即位置和RSSI信号强度的数据库，通常称之为指纹数据库。
最后，在实际使用阶段，通过实际位置获取的多个蓝牙信号强度和指纹库中存储的信息进行对比，根据匹配算法，获取位置计算，将获取的定位结果在绘制的地图中予以标记；并且，在导航过程中采用惯性导航技术保证定位信息。
本发明通过互联网定位引擎，结合RSSI信号进行三点定位算法的预处理进行定位计算，预处理步骤包括对采集的原始数据筛选、数据均匀化处理、用深度学习训练定位模型、将模型与惯导以及地图基础数据融合，定位计算步骤包括：地图加载、自动唤醒惯导定位模块、惯导模块完成初始化、下发手机传感器数据、计算并下发惯导数据、惯导数据与蓝牙信号数据相融合。最后通过服务器实现准确、快速、稳定的蓝牙定位结果输出，经过优化后的蓝牙定位算法定位精度误差可由原来的3米提升到1米。研发多维度的融合定位算法，蓝牙定位算法通过融合室内地图的路网数据，定位引擎可对定位场景深度学习，将云计算输出的蓝牙定位坐标与室内地图的路网数据进行匹配，使得蓝牙定位的结果输出都是可达到区域，多维度的融合定位算法实现指：手机扫描蓝牙信号，获取当前位置所获取的蓝牙信号特征、与指纹库数据对比获取定位区域、手机获取惯导数据、根据上一个定位数据积分计算出当前定位区域、融合指纹与惯导数据、融合路网信息，获取最终定位点，对单纯蓝牙定位算法无法满足精度需求的区域需借助惯导技术，惯导技术通过对智能终端中的微机电系统，包括陀螺仪传感器，加速度传感器，方向传感器，磁力计等传感器捕获行为数据，手持终端在蓝牙信号微弱的环境内移动时，依据已知位置，连续获取到的智能终端移动的方向和速度，在地图上规律而平滑的移动个人位置，如智能终端发生转弯、偏转等行为，通过传感器获取的信息分析后，在地图上偏转移动方位，当脱离蓝牙信号微弱的区域时，系统将及时计算位置判断惯导过程中产生的偏离予以修正，这样使得室内定位具有连贯性和多样性，能够适应更多复杂空间的需求。定位计算过程中引入周遭的高精度空间结构信息，根据制作地图时地图可通行路网包含区域和定位数据进行校准，算法权重参数支持自我学习训练，极大程度上避免定位位置的跳跃和窜层。在地铁这种室内，且电磁干扰较严重的业务场景之下，能够提供较为精确的定位延展服务，解决地铁对视障乘客提供站内目的地导航服务。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种定位导航方法，其特征在于，其包括以下步骤：
S1：分别获取所在位置的惯性导航数据和蓝牙信号数据，所述蓝牙信号数据为在所在位置接收到的蓝牙信标的RSSI信号；
S2：在指纹数据库中提取与所述RSSI信号相应的蓝牙位置信息；
S3：结合所述惯性导航数据和所述蓝牙位置信息计算所在位置的位置信息。
2.如权利要求1所述的定位导航方法，其特征在于，其中步骤S2中还包括：将所述蓝牙位置信息与路网数据进行比对，以去除不可到达区域的蓝牙位置信息。
3.如权利要求1所述的定位导航方法，其特征在于，其中所述指纹数据库中的RSSI信号和蓝牙位置信息的关联是通过以下步骤获得的：
在场景中设置多个蓝牙信标；
在场景中的各个位置处采集每个位置所接收到的蓝牙信标的RSSI信号；
对于每个位置，将所述位置的RSSI信号基于接近度分类，并通过卡尔曼滤波进行信号过滤、通过三点定位算法和基于接近度分类的RSSI信号进行定位计算，以得到所述位置在场景中的蓝牙位置信息。
4.如权利要求3所述的定位导航方法，其特征在于，其中对RSSI信号进行多次采样，并且对多次采样的RSSI信号进行加权质心计算。
5.如权利要求1所述的定位导航方法，其特征在于，所述惯性导航数据包括基于传感器测得的运动信息和上一个定位数据积分计算出的定位信息，所述传感器包括以下的一种或多种：陀螺仪传感器，加速度传感器，方向传感器和磁力计。
6.一种定位导航系统，其特征在于，包括惯性导航模块、蓝牙模块和定位模块和存储模块，
所述惯性导航模块用于获取所在位置的惯性导航数据，
所述蓝牙模块用于获取所在位置的蓝牙信号数据，所述蓝牙信号数据为在所在位置接收到的蓝牙信标的RSSI信号；
所述存储模块用于存储指纹数据库，所述指纹数据库中存储了场景中的各个位置处的蓝牙位置信息与RSSI信号的对应关系，
所述定位模块用于在指纹数据库中提取与所述RSSI信号相应的蓝牙位置信息，以及结合所述惯性导航数据和所述蓝牙位置信息计算所在位置的位置信息。
7.如权利要求6所述的定位导航系统，其特征在于，所述存储模块还存储有路网数据；
所述定位模块还用于将所述蓝牙位置信息与路网数据进行比对，以去除不可到达区域的蓝牙位置信息。
8.如权利要求6所述的定位导航系统，其特征在于，所述定位导航系统还包括：多个设置于场景中的蓝牙信标；
计算模块还用于针对在场景中的每个位置处，将每个位置所接收到的蓝牙信标的RSSI信号基于接近度分类，并通过卡尔曼滤波进行信号过滤、通过三点定位算法和基于接近度分类的RSSI信号进行定位计算，以得到所述位置在场景中的蓝牙位置信息。
9.如权利要求8所述的定位导航系统，其特征在于，其中所述蓝牙模块用于对RSSI信号进行多次采样，所述计算模块对多次采样的RSSI信号进行加权质心计算。
10.如权利要求6所述的定位导航系统，其特征在于，所述惯性导航数据包括基于传感器测得的运动信息和上一个定位数据积分计算出的定位信息，所述传感器包括以下的一种或多种：陀螺仪传感器，加速度传感器，方向传感器和磁力计。
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