CN111879305B - 一种面向高危生产环境的多模态感知定位模型与系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种面向高危生产环境的多模态感知定位系统，包括：至少一个定位终端，佩戴于定位目标上并利用至少一个定位技术进行多模态感知定位而得出所述定位目标在高危生产环境中的当前位置信息；监控终端，与所述定位终端通信连接以远程监控定位目标的当前位置，其特征在于所述监控终端中包括轨迹相似度计算模块、感知模型建立模块与地图构建模块，以使得所述定位终端能够在无信标环境下基于由所述轨迹相似度计算模块、感知模型建立模块与地图构建模块所分别得出的轨迹相似度数据、环境感知模型与定位技术参考地图中的一个或几个以非实时环境感知的方式来选择性唤醒至少一个定位技术进行多模态感知定位。本发明在提升定位精度的同时保证了多模态定位的实时性。

Description

一种面向高危生产环境的多模态感知定位模型与系统
技术领域
本发明涉及人员定位技术领域，尤其涉及一种面向高危生产环境的多模态感知定位模型与系统。
背景技术
在高危生产环境中，对高危作业人员的准确定位是合理管理人员、保证人身及财产安全的重要前提之一。然而，由于生产原料、产品以及工艺的特殊性，导致生产环境较复杂，现有使用单信号源的定位技术难以满足对人员精确定位的要求。以石油化工企业为例，石油原料存储在尺寸巨大的钢材质油气仓库之中。由于仓库的遮挡及干扰，基于GPS的定位系统对处于该类环境中的人员定位误差大，甚至会对巡检人员的行为做出误判产生误报，增加生产成本。
目前针对复杂环境中人员定位问题所提出的解决方案，可归结为如下使用率最高的两大典型定位策略：
通过融合多种定位技术的优势提升系统的定位精度的多模态定位为典型定位策略之一。该类典型定位策略是根据定位资源的状态，如定位信号强度、定位节点个数等，进行权值调整。由于定位资源良好(如信噪比高、定位节点多)的技术，其定位结果的置信度相较于定位资源差的技术更高。因此，赋予其高权值可以使定位结果更接近真实值。另外，将低权值赋予定位资源差的技术可以有效地避免这类技术对结果的误导。例如现有技术中公开号为CN109298436A的专利文献所提出的一种多信息融合的室内定位与导航方法，涉及室内导航和定位方法：首先，获取包括GPS位置信息、地磁数据信息和路径数据的室内空间分布信息平面图；其次，移动终端通过内置惯性传感器信息推算当前位置；然后，获取当前位置的地磁数据，通过地磁匹配算法实现室内地磁定位；进一步，依据室内校正点的蓝牙基站进行当前位置的校正；最后，然后利用多信息融合得到用户的位置信息，结合平面图的路径数据可实现室内导航。例如现有技术中公开号为CN104390643B所提出的一种基于多信息融合实现室内定位的方法，其中包括终端通过磁感应器和摄像头进行室内导航地图初始化；所述的终端采用局部位置坐标进行定位系统及惯性系统初始化；所述的终端采集磁感应器和加速度计角度信息并推理当前航位；所述的终端进行空间绝对位置计算和惯性系统反馈校正；所述的终端根据航位推理信息和空间绝对定位信息估计当前空间位置；所述的终端将航位推理信息和空间绝对定位信息作为状态信息输入空间位置跟踪滤波器估计当前空间位置。然而，该类方法涉及的所有信号接收单元一直处于工作状态，能耗较高。并且，该类方法中所采用的基于PDR的人员定位步骤，为消除由IMU的线性误差导致的路径漂移问题，需要通过地标(Landmark)对追踪路径进行持续的矫正，地标的选取及监测又会产生额外的人员或者定位基础设施成本。
为减少能耗及基础设施开销，另一类典型定位策略根据某种定位资源的变化情况，判断人员所处的环境，进而调用合适的定位技术。例如现有技术中公开号为CN106358154A的专利文献所提出的一种模块化的可扩展室内外无缝定位方法，其通过采集不同环境中的环境特征数据，并根据采集的环境特征数据对环境进行感知确定用户所处的环境类型，根据环境类型选择相应的定位方法，进而实现位置估计。传感器包括声音传感器、光线传感器、温度传感器、磁力计、压力传感器或/和湿度传感器，环境特征数据包括不同环境中的声、光、电磁、气压、温度或/和湿度。定位方法包括Wi-Fi指纹定位方法，惯性定位方法，地磁指纹定位方法，GNSS定位方法，阴影匹配定位方法，BLE定位方法，FM指纹匹配定位方法，视觉定位方法和AGNSS定位方法。但是，此类方法需要经过数秒的数据采集及判断才能判断定位终端所处环境，存在较高的时延。
此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。
发明内容
针对目前人员定位技术领域中所存在的在高危生产环境下人员定位误差大且增大生产成本的问题，现有主流策略可归结为如下使用率最高的两大典型定位策略：其中一类典型定位策略是通过融合多定位设备来实现高精度定位，但由于其所有信号接收单元普遍采购成本高且一直处于工作状态而存在能耗高使用寿命短的问题，并且此类策略还依赖于地标矫正而增大了基础设施成本；另一类典型定位策略是通过环境数据分析来调用合适的定位技术，但其多种不同类型数据的采集及分析判断过程存在过度时延，导致系统实时定位的可靠度低，严重影响在高危生产环境中的人员安全保障。
对此，本发明提出了在结合高危生产环境特点的基础上，利用众包策略来构建环境参考地图、进而根据参考地图实时调整的定位系统，本发明所提出的定位系统中将环境模型的建立与实时定位相分离，并通过环境指示向量来构建定位技术参考地图，对此解决了现有主流策略所存在的通过单一信号感知环境再触发具体定位方式而产生的高延迟问题，同时避免了采用多种信号的状态来实时调整各定位技术的贡献比所导致的高能耗问题。相较于现有主流策略而言，本发明所提出的定位系统能够在提升定位精度的同时保证多模态定位的实时性，提升了在高危生产环境中的人员安全保障。该定位系统解决了现有主流策略中存在的在复杂高危生产环境下因大型生产设施而导致信号被遮挡而单一信号覆盖率低的问题。
本发明提供了一种面向高危生产环境的多模态感知定位系统，包括：至少一个定位终端，佩戴于定位目标上并利用至少一个定位技术进行多模态感知定位而得出所述定位目标在高危生产环境中的当前位置信息；监控终端，与所述定位终端通信连接以远程监控定位目标的当前位置，其特征在于所述监控终端中包括轨迹相似度计算模块、感知模型建立模块与地图构建模块，以使得所述定位终端能够在无信标环境下基于由所述轨迹相似度计算模块、感知模型建立模块与地图构建模块所分别得出的轨迹相似度数据、环境感知模型与定位技术参考地图中的一个或几个以非实时环境感知的方式来选择性唤醒至少一个定位技术进行多模态感知定位。
本申请中提及的无信标环境下是相对现有技术中依赖于地标矫正的典型定位策略而言的。当前基于PDR的人员定位方法需要通过地标对追踪路径进行持续的矫正，以消除由IMU的线性误差导致的路径漂移问题，但地标的选取及监测会产生额外的人员或者定位基础设施成本。对此，本发明利用在固定时间段内呈线性的、不易受环境变化影响的且相对稳定的PDR定位误差，提出了一种无需地标即可对定位环境进行评估的定位系统。
本申请中提及的非实时环境感知的方式是相对现有技术中需实时采集并实时分析环境特征数据的实时环境感知定位策略而言的。当前主流策略之一的定位策略是通过采集不同环境中的环境特征数据，并根据采集的环境特征数据对环境进行感知确定用户所处的环境类型，根据环境类型选择相应的定位方法，进而实现位置估计。而其依赖于大量持续开启的传感器(包括声音传感器、光线传感器、温度传感器、磁力计、压力传感器或/和湿度传感器等等)，其多种不同类型数据的采集及分析判断过程存在过度时延，导致系统实时定位的可靠度低，严重影响在高危生产环境中的人员安全保障。对此，本发明所提出的定位系统中将环境模型的建立与实时定位相分离，通过环境指示向量来构建定位技术参考地图，其无需进行实时环境感知，对此解决了现有主流策略所存在的通过单一信号感知环境再触发具体定位方式而产生的高延迟问题，同时避免了采用多种信号的状态来实时调整各定位技术的贡献比所导致的高能耗问题。
本申请所提及的选择性唤醒至少一个定位技术是相对现有技术中所有信号接收单元一直处于工作状态的高能耗高成本的定位策略而言的。虽然融合定位技术能够融合多种定位技术的优势来提升系统的定位精度，但此类定位策略面临着巨大能耗成本与设备成本，适用性差。对此，本申请所提出的定位系统中所设置的若干定位设备在非使用状态下可以保持待机状态，无需实时采集定位信号，定位系统利用参考地图来有选择地确定至少一个与适合于当前定位环境的至少一个定位技术，唤醒与之对应的定位设备，使其从待机状态转换至运作状态，以此极大地降低了能耗及成本。
根据一种优选实施方式，所述轨迹相似度计算模块至少包括基准计算单元和参考计算单元，所述轨迹相似度计算模块对在预设的时间分片内由所述基准计算单元和参考计算单元所分别计算得到的基准行为轨迹与至少一个参考行为轨迹进行轨迹相似度计算以确定用于建立环境感知模型的至少一个轨迹相似度数据。
根据一种优选实施方式，每个轨迹相似度数据与至少一个定位技术及高危生产环境中由所述地图构建模块所确定的至少一个网格区域相关联。
现有技术中公开号为CN104390643B提出了一种基于多信息融合实现室内定位的方法，该专利提出的方法在初始化室内地图阶段需采用摄像头和磁感应器，而在本发明中，在环境地图构建阶段只需采集蓝牙、IMU等信号信息，而无需使用摄像头拍摄图像。本发明采用了地图构建模块来对高危生产环境先验式构建了定位技术参考地图，定位技术参考地图的感知范围比现有环境特征传感器的感知范围要远得多，现有的视觉或激光传感器的感知范围最多能达200米，至此之外的情况无法进行感知，相对此而言地图构建模块具有无限远的数据感知能力。同时，现有环境特征传感器往往会受到环境中例如金属或磁性材料的影响，误差较大甚至出现误判，同样地其常常会受到如暴雨大雪等恶劣天气的影响而失效，相对此而言定位技术参考地图不受环境中特殊材料及恶劣天气的影响，适用性强。
根据一种优选实施方式，每个轨迹相似度数据与至少一个定位技术、高危生产环境中由所述地图构建模块进行高危生产环境动态规划所确定的至少一个网格区域、以及与至少一个网格区域所对应的人员权限和停留风险等级中的一个或几个相关联。
根据一种优选实施方式，所述感知模型建立模块根据由轨迹相似度计算模块所得出的至少一个轨迹相似度数据来构建用以判断可用定位技术的定位环境感知模型。
现有技术中公开号为CN104390643B提出了一种基于多信息融合实现室内定位的方法，该方法基于惯性系统进行航位推算，并结合视频图像、地标及通讯信号对人员绝对位置进行计算及校正，视频图像的数据处理量庞大且地标采购及维护成本高。又如现有技术中公开号为CN109298436A的专利文献所提出的一种多信息融合的室内定位与导航方法，该专利提出的方法是将GPS、地磁和室内平面图上由离散网格点拟合的路径数据这三方信息整合得到室内空间分布信息平面图，极其依赖于信标点的GPS位置信息，信标设备及维护成本高。而在本发明中是将基于其它信号获得的定位结果与航位推算定位结果进行比较，从而判断可用定位技术，本申请所提出的定位系统无需使用地标、图像处理等此类高成本的方式，即可构建环境地图以及校正航位推算结果。
根据一种优选实施方式，所述地图构建模块利用由所述感知模型建立模块训练的环境感知模型来分析高危生产环境中各网格区域的定位环境以及各网格区域的定位环境下所适用的定位技术。
现有技术中公开号为CN106358154A的专利文献提出了一种模块化的可扩展室内外无缝定位方法，该方法使用采集的环境数据训练出环境感知分类器，当人员位于新环境时还需要采集新数据并输入到分类器中进行判断，然后再进行定位。这将导致一定的时延。而本发明所提出的定位系统是结合多信号源的定位差异对环境特征进行编码、构建定位技术参考地图以指示某一区域适用的定位技术，极大地提高了定位系统的实时性。
优选地，所述地图构建模块通过与工厂总控系统进行信息交互的方式获取空间位置属性和时间属性(或厂区平面布置图以及生产安排计划)。通过空间位置属性(厂区平面布置图)可获得当前总生产环境下各位置处的具体生产设备及分布。通过时间属性(生产安排计划)可获得生产设备的运作时间段以及设备生产量。所述地图构建模块按照横竖分割的方式将目标区域(高危生产环境)划分为多个小格。所述地图构建模块基于已有的空间位置属性对多个小格进行分类统计，并得到危险区域格、波及区域格以及普通区域格。危险区域格与放置有化工生产装置的厂房相对应。波及区域格与放置有化工生产装置的厂房周围的空地相对应。普通区域格为高危生产环境中除危险区域格以及波及区域格之外的厂房或空地所对应。
优选地，所述地图构建模块根据厂区平面布置图以及生产安排计划获取设备属性和时间属性(或化工生产装置信息以及生产运作时间计划)，用以将危险区域格划分为一级停留风险区域格、二级停留风险区域格以及三级停留风险区域格。一级至三级停留风险区域是基于该危险区域可能对人员造成的安全风险程度所确定的风险分级，一级停留风险区域格与危险化学品集中存放区域相对应，二级停留风险区域格与含危险气体区域相对应，三级停留风险区域与化工生产中的副反应生产、处于临界状态或接近爆炸极限的生产区域以及放射性区域相对应。对此，地图构建模块所确定的网格区域不仅是针对当前高危生产环境所制定的，并且其是和高危生产环境中的实际各厂房所存在的潜在危险程度相关联的。
优选地，所述地图构建模块根据一级至三级停留风险区域格结合预设的分级风险范围，可以确定一级至三级停留风险区域格各自周围的且不涉及其他危险区域格的多个波及区域格，波及区域格包括四级至六级停留风险区域格。四级至六级停留风险区域格是基于该波及区域附近的厂房可能对人员造成的安全风险程度所确定的风险分级。位于两厂房之间而部分重叠的波及区域格以风险等级更高的划分为准。
优选地，所述地图构建模块可通过与工厂总控系统进行信息交互的方式获取人员属性。每一个定位终端与各定位目标人员所绑定。人员属性用于指示被允许在各网格区域中长时间活动的定位目标人员的权限。
根据一种优选实施方式，所述地图构建模块根据由所述环境感知模型得出的分析结果来分别对各网格区域进行编码，以整合所有网格区域构建定位技术参考地图。
根据一种优选实施方式，所述定位终端包括数据采集模块，所述数据采集模块用以获取惯性传感单元信号、蓝牙信号、Wi-Fi信号、地磁信号、光强信号、电磁信号中的一个或几个。
根据一种优选实施方式，所述定位系统中还包括云端，所述监控终端中的监控处理器将所述轨迹相似度数据、所述环境感知模型与所述定位技术参考地图中的一个或几个上传至云端，以使得所述定位终端中的定位处理器能够以非实时环境感知的方式进行多模态感知定位。
本发明还提出了一种面向高危生产环境的多模态感知定位方法，其特征在于至少包括以下步骤中的一个或几个：将定位区域进行网格划分，分别在各网格区域内采集至少一个定位信号；利用环境感知方法生成各网格区域的环境编码，并构建定位技术参考地图；对人员进行粗略定位，判断其所处网格区域；读取该网格区域对应的编码，并根据该编码启动相应的定位技术；利用多模态融合定位技术对目标人员进行精确定位。
本发明还提出了一种面向高危生产环境的多模态感知定位方法，其特征在于至少包括以下步骤中的一个或几个：对人员进行粗略定位，判断其所处网格区域；基于当前定位目标人员所处的网格区域调取得到该网格区域的停留风险等级；将当前定位目标人员的人员权限与其所处的网格区域所对应的预设人员权限进行比对；在当前定位目标人员不满足预设人员权限时，将当前定位目标人员的停留时间段与该网格区域所对应的停留风险等级进行比对；在当前定位目标人员的停留时间段超出预设停留风险下所限定的预设时间段时，启动仅考虑轨迹相似度数据的高精度多模态感知定位模式；在当前定位目标人员满足预设人员权限时，或在当前定位目标人员的停留时间段未超出预设停留风险下所限定的预设时间段时，启动兼顾轨迹相似度数据与能耗的精确多模态感知定位模式。
将轨迹相似度数据与能耗两者进行加权分析可以确定各网格区域所对应的定位技术优先排序。轨迹相似度数据与能耗两者加权得分最高的为唤醒顺序最靠前的定位技术。基于两者的加权得分可确定各网格区域对应有一个或两个定位技术的精确多模态感知定位模式。在该模式下，可以同时满足定位系统的定位精度要求及能耗要求。优选地，仅考虑轨迹相似度数据可确定各网格区域所对应的定位技术优先排序，轨迹相似度数据最高的为唤醒顺序最靠前的定位技术。基于轨迹相似度数据可确定各网格区域至少对应有三个或更多个定位技术的高精度多模态感知定位模式。在该模式下，同时开始多个定位技术进行较高能耗定位，多个定位技术间相互补足，可以在紧急情况下实现对相关人员的高精度定位。
本发明还提出了一种面向高危生产环境的多模态感知定位模型，其特征在于所述定位模型至少包括基于由轨迹相似度计算模块、感知模型建立模块与地图构建模块分别在无信标环境下所得出的轨迹相似度数据、环境感知模型与定位技术指示向量中的一个或几个所构建的关于高危生产环境中各网格区域、环境编码与至少一个定位技术三者间关联关系的定位技术参考地图，用以实现对定位目标的融合定位。
附图说明
图1是本发明提供的面向高危生产环境的多模态感知定位方法的简要步骤示意图；
图2是本发明提供的定位系统的系统运行流程图；和
图3是本发明提供的优选的定位系统的简化模块连接关系示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
在详细解释本发明的技术方案之前，先对面向高危生产环境的多模态感知定位系统架构进行简要介绍。如图1所示出的为本发明所提供的面向高危生产环境的多模态感知定位方法的简要步骤示意图，如图2所示出的为本发明所提供的定位系统的系统运行流程图，图3所示出的为本发明所提供的优选的定位系统的简化模块连接关系示意图。为便于理解，以下对本发明所提及的术语及缩写作如下说明：
Figure BDA0002541651350000091
Figure BDA0002541651350000101
下面结合附图对本发明进行详细说明。
如图1所示出的是本发明所提出的面向高危生产环境的多模态感知定位方法的简要步骤示意图。
S1：将定位区域进行网格划分，并对网格进行标号。通过定位终端上的数据采集模块采集定位信号，如惯性传感单元信号、蓝牙信号、Wi-Fi信号、地磁信号、光强信号、电磁信号等。
S2：利用环境感知算法生成定位技术指示向量。该向量不仅用于指示在该网格区域内合适的定位技术，也作为对该区域环境的编码用于构建定位技术参考地图。具体如下：
设定一个固定的时间分片，将其他信号在一个时间分片内测得的行为轨迹结果与基准方法定位的结果做比较。若两者相似，赋予该信号较高权值。由此，将所有信号对比完得到一个环境指示向量。对每一个参考点求得环境指示向量，再用所有指示向量构建定位技术参考地图。
S3：分别在各网格区域内采集数据，利用S2的环境感知方法生成各网格的环境编码，并构建定位技术参考地图。
S4：利用惯性导航单元对人员进行粗略定位，判断其所处网格区域。读取该网格区域对应的环境编码，并根据该编码启动相应的定位技术。
S5：利用多模态融合定位技术对目标人员进行精确定位。
如下结合如图2所示出的为本发明所提供的定位系统的系统运行流程图，以及如图3所示出的为本发明所提供的优选的定位系统的简化模块连接关系示意图，对上述定位方法作进一步的说明：
该系统运行过程主要包括S1(环境模型训练阶段)与S2(环境地图构建阶段)。本发明所提出的定位系统将环境模型的建立与实时定位相分离，其主要是在环境模型训练阶段中预先地对稳定的环境特征进行编码，构建定位技术参考地图，用以指示各区域所适合的至少一个定位技术，再在环境地图构建阶段中根据预先构建的参考地图实时地调整定位技术。
如下针对S1(环境模型训练阶段)中各步骤进行说明：
S11：由定位终端中的数据采集模块采集不同定位信号。
该定位终端中至少设置有两种不同类型的定位设备。本发明应是面向复杂环境(例如高危生产环境)下的多模态融合定位系统，至少需要两种不同的定位方法，并选定其中一种定位方法作为基准，所选定的该定位方法的定位精度应不受或者受环境干扰较小。优选地，该定位终端中至少设置蓝牙单元和惯性测量单元。并选用基于惯性测量单元(IMU)的航位推算法(PDR)作为基准定位方法，结合基于蓝牙信号的定位算法来实现对定位环境的感知。
本发明中定位终端通过数据采集模块分别在室外、半室外、室内环境中，采集IMU数据，以及蓝牙信号的RSSI值。并对采集到的数据进行去噪处理。该定位终端进行去噪处理后的数据传输至监控终端。
S12：由监控终端的轨迹相似度计算模块依次使用不同的定位信号估计人员位置。
该轨迹相似度计算模块利用基准计算单元使用PDR算法得到惯导信号测得的人员位置。假设人的初始位置为(x1,y1),推算下一个位置为(x2,y2)，从初始位置到下一个位置的位移为S12，方向角为θ1，推算公式如下所示：
Figure BDA0002541651350000121
由于直接对加速度计测得的数据积分得到的位移值不太准确，所以位移推算常采用步长与步数的乘积，其中步长推算可以通过多种模型(如常数模型、线性频率模型、经验模型)得到，步数也就是步态检测可以使用时域分析(如阈值检测法、动态时间规整法)或频域分析得到。移动的方向求解实际上是航向推算，结合加速计数据、陀螺仪数据和磁力计数据使用常用方法(如，欧拉角法、方向余弦矩阵法、四元数法和等效旋转矢量法)即可求解。综合推算得到的位移和航向，即可得到人员的位置。其他定位信号如这里举例使用的蓝牙信号也都选择各信号适合的方法，该轨迹相似度计算模块利用参考计算单元测得相应的轨迹。
S13：轨迹相似度计算模块将由参考计算单元所得出的其他信号定位结果与由基准计算单元所得出的基准量惯导信号定位结果做比较。
考虑到使用INS进行定位时，其不依赖于外部信号，且惯导信号的响应时间比较短，具有较强的独立性、抗干扰性等优点，短时间内其数据稳定性也比较高。
目前基于PDR的人员定位方法中为消除由IMU的线性误差导致的路径漂移问题，需要通过地标对追踪路径进行持续的矫正，但由于地标的选取及监测会产生额外的人员或者定位基础设施成本。为同时满足低定位人员成本开销与高定位精度，本发明利用在固定时间段内的PDR定位误差的相对稳定性，提出了无需地标即可对定位环境进行评估的定位系统。由于PDR具有线性的定位误差且不易受环境变化影响，故在固定时间段内的定位误差是相对稳定的。例如取3s为一时间分片，以PDR方法测量的相对路径变化作为基准量。该轨迹相似度计算模块将其他信号的定位结果与PDR定位结果做比较。轨迹相似度计算模块根据相对路径的相似度判断其他信号的定位效果。又比如，在较空旷室内环境中，蓝牙信号在此环境下的定位精度较高，那么蓝牙信号和PDR的轨迹相似度就会在一个稳定的范围内波动。在遮挡物较多的环境下，基于蓝牙信号的定位结果变得不准确，那么蓝牙信号和PDR的轨迹相似度就会变化剧烈。
S14：该监控终端中的感知模型建立模块根据由轨迹相似度计算模块所得出的定位结果的差异构建定位环境感知模型来判断可用定位技术。
该轨迹相似度计算模块以PDR方法的结果为基准，利用多种定位方法在时间分片内的“轨迹差异”判断所处环境中的可用定位方法。
该感知模型建立模块构建环境感知模型时可以选用k-means，kNN，SVM等多种分类模型，通过分类模型给出[0,1]区间内的值，即置信度作为分类结果。该感知模型建立模块根据轨迹差异得到各定位信号的分类结果，建立环境感知模型。
S2：环境地图构建阶段。
本发明旨在依据高危生产环境的特征，在保持高准确性低能耗的同时提高定位系统的实时性。以化工生产环境为例，化工厂内环境复杂，但是活动人员的人数稀少，行为规律。因此，定位信号主要受环境的干扰。针对此特点，本发明通过对稳定的环境特征进行编码，构建定位技术参考地图来指示各区域所适合定位技术。
S21：该监控终端中的地图构建模块将高危生产环境划分为网格，依次在各网格区域中采集人员的位置信息。
S22：该地图构建模块利用S14训练的环境感知模型分析各网格区域的定位环境，分析各网格区域环境适用的定位技术。
S23：该地图构建模块根据环境感知模型分析的结果，依次对各网格区域进行编码，并整合所有网格区域构建定位技术参考地图。监控终端将得出的定位技术参考地图上传至云端。该监控终端将划分得到的高危生产环境网格传输至定位终端。
该系统运行过程还包括S3(融合定位阶段)，如下针对S3(融合定位阶段)中各步骤进行说明：
S31：进行定位时，当携带定位终端的人员走入定位区域内，定位终端中的定位处理器先根据惯性测量单元的PDR算法初略估计人员所处网格区域。
S32：该定位处理器从云端读取定位技术参考地图中该网格区域对应的环境编码，得到该网格区域内适合的定位技术。
S33：该定位处理器根据环境编码启用相应的定位技术。
S34：定位终端中的融合定位单元利用融合定位算法(例如粒子滤波或加权平均等)，以各信号的置信度作为权值，估计人员的精确位置。具体如下：
设人员处于较空旷室内区域，所述步骤S33中的定位处理器已根据环境编码启用了蓝牙指纹定位与PDR定位算法。因而调用所述步骤S11中的数据采集模块通过蓝牙单元获取当前位置的蓝牙RSSI数据，通过惯性测量单元获取当前位置的IMU数据，用于实现基于蓝牙的定位与基于IMU的定位。以粒子滤波融合算法为例，两种方法的实时定位结果作为粒子状态
Figure BDA0002541651350000141
所述步骤S14中获取的各信号置信度作为权值
Figure BDA0002541651350000142
基于所有粒子状态的加权平均值来计算人员的精确位置：
Figure BDA0002541651350000143
设人员从较空旷室内环境进入到遮挡物较多的区域，基于蓝牙信号的定位精度降低，相应地调低在融合定位算法中该定位结果的权值。
需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种面向高危生产环境的多模态感知定位系统，包括：
至少一个定位终端，佩戴于定位目标上并利用至少一个定位技术进行多模态感知定位而得出所述定位目标在高危生产环境中的当前位置信息；
监控终端，与所述定位终端通信连接以远程监控定位目标的当前位置，
其特征在于
所述监控终端中包括轨迹相似度计算模块、感知模型建立模块与地图构建模块，以使得所述定位终端能够在无信标环境下基于由所述轨迹相似度计算模块、感知模型建立模块与地图构建模块所分别得出的轨迹相似度数据、环境感知模型与定位技术参考地图以非实时环境感知的方式来选择性唤醒至少一个定位技术进行多模态感知定位，所述轨迹相似度计算模块至少包括基准计算单元和参考计算单元，所述轨迹相似度计算模块对在预设的时间分片内由所述基准计算单元和参考计算单元所分别计算得到的基准行为轨迹与至少一个参考行为轨迹进行轨迹相似度计算以确定用于建立环境感知模型的至少一个轨迹相似度数据。
2.根据权利要求1所述的定位系统，其特征是，每个轨迹相似度数据与至少一个定位技术及高危生产环境中由所述地图构建模块进行高危生产环境动态规划所确定的至少一个网格区域相关联。
3.根据权利要求1所述的定位系统，其特征是，每个轨迹相似度数据与至少一个定位技术、高危生产环境中由所述地图构建模块进行高危生产环境动态规划所确定的至少一个网格区域、以及与至少一个网格区域所对应的人员权限和停留风险等级中的一个或几个相关联。
4.根据权利要求2或3所述的定位系统，其特征是，所述感知模型建立模块根据由轨迹相似度计算模块所得出的至少一个轨迹相似度数据来构建用以判断可用定位技术的定位环境感知模型。
5.根据权利要求4所述的定位系统，其特征是，所述地图构建模块利用由所述感知模型建立模块训练的环境感知模型来分析高危生产环境中各网格区域的定位环境以及各网格区域的定位环境下所适用的定位技术。
6.根据权利要求5所述的定位系统，其特征是，所述地图构建模块根据由所述环境感知模型得出的分析结果来分别对各网格区域进行编码，以整合所有网格区域构建定位技术参考地图。
7.根据权利要求6所述的定位系统，其特征是，所述定位系统中还包括云端，所述监控终端中的监控处理器将所述轨迹相似度数据、所述环境感知模型与所述定位技术参考地图中的一个或几个上传至云端，以使得所述定位终端中的定位处理器能够以非实时环境感知的方式进行多模态感知定位。
8.一种面向高危生产环境的多模态感知定位方法，其特征在于至少包括以下步骤中的一个或几个：
对人员进行粗略定位，判断其所处网格区域；
基于当前定位目标人员所处的网格区域调取得到该网格区域的停留风险等级；
将当前定位目标人员的人员权限与其所处的网格区域所对应的预设人员权限进行比对；
在当前定位目标人员不满足预设人员权限时，将当前定位目标人员的停留时间段与该网格区域所对应的停留风险等级进行比对；
在当前定位目标人员的停留时间段超出预设停留风险下所限定的预设时间段时，启动仅考虑轨迹相似度数据的高精度多模态感知定位模式，
其中，轨迹相似度计算模块至少包括基准计算单元和参考计算单元，所述轨迹相似度计算模块对在预设的时间分片内由所述基准计算单元和参考计算单元所分别计算得到的基准行为轨迹与至少一个参考行为轨迹进行轨迹相似度计算以确定用于建立环境感知模型的至少一个轨迹相似度数据；
在当前定位目标人员满足预设人员权限时，或在当前定位目标人员的停留时间段未超出预设停留风险下所限定的预设时间段时，启动兼顾轨迹相似度数据与能耗的精确多模态感知定位模式；
所述轨迹相似度计算模块将由参考计算单元所得出的其他信号定位结果与由基准计算单元所得出的基准量惯导信号定位结果做比较，感知模型建立模块根据由所述轨迹相似度计算模块所得出的定位结果的差异构建定位环境感知模型来判断可用定位技术。
9.一种面向高危生产环境的多模态感知定位模型系统，其特征在于所述定位模型系统至少包括基于由轨迹相似度计算模块、感知模型建立模块与地图构建模块分别在无信标环境下所得出的轨迹相似度数据、环境感知模型与定位技术指示向量所构建的关于高危生产环境中各网格区域、环境编码与至少一个定位技术三者间关联关系的定位技术参考地图，用以实现对定位目标的融合定位，
所述轨迹相似度计算模块至少包括基准计算单元和参考计算单元，所述轨迹相似度计算模块对在预设的时间分片内由所述基准计算单元和参考计算单元所分别计算得到的基准行为轨迹与至少一个参考行为轨迹进行轨迹相似度计算以确定用于建立环境感知模型的至少一个轨迹相似度数据。
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