CN112882076A - 面向智慧工地的人员精确定位系统及定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种面向智慧工地的人员精确定位系统及其定位方法包括UWB头盔标签、UWB微型基站、无人机RTK定位系统和无人机本地配置的陀螺仪、惯性导航、加速度传感器、无线通讯单元以及视频图像模块。本发明系统本身实现部署维护方便，同时结合无人机本身携带的RTK精确定位单元和无线图传功能，能以较低成本实现对智慧工地作业人员的位置精确管控和应急抢险预案，能较好的满足监管部门面临的监管难题，提升建设单位的作业安全和智能化管理水平。

Description

面向智慧工地的人员精确定位系统及定位方法
技术领域
本发明属于精确定位技术领域，具体涉及一种面向智慧工地的人员精确定位系统及定位方法。
背景技术
伴随着经济的飞速发展，人们出行条件不断改善，室外GPS定位技术已经非常成熟，得到了大面积普及，给人们的日常生活、工作提供了极大便利。相对应的室内定位技术近年得到了飞速发展，作为室外GPS定位的有效补充，已经在很多应用场景得到了应用，尤其是以UWB为代表的高精度室内定位技术在数字化工厂、智慧园区、智慧矿山等领域得到了大范围推广。
但针对当前的监管重点智慧工地的人员定位监管始终得不到大面积推广，究其原因是因为智慧工地本身建设属于动态过程，工地形态随着施工进展不断变化，再加上属于在建项目，内部的通讯网络、供电极为不便，导致以UWB为代表的高精度定位系统始终无法大面积推广；以及当前智慧工地的立体监管要求，而主流室内定位系统以二维平面定位为主，无法满足智慧工地对高程以及深基坑在高度坐标方面的定位需求；再次，智慧工地在建项目均要求外部全部加装防护网，这就导致以图像识别为代表的定位方案爱莫能助。
本系统针对智慧工地对人员位置监管的需求，提出一种结合无人机RTK定位和UWB高精度测距相结合的新型人员定位系统，通过施工人员佩戴UWB头盔标签，无人机携带RTK定位系统和UWB微型基站，借助无人机标配的陀螺仪、惯性导航以及加速度传感器和图像拍照系统，即可实现以机定人的精确定位方案，解决目前单一定位系统无法实现智慧工地人员精确定位难题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向智慧工地的人员精确定位系统及定位方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种面向智慧工地的人员精确定位系统，包括UWB头盔标签、UWB微型基站、无人机RTK定位系统和无人机本地配置的陀螺仪、惯性导航、加速度传感器、无线通讯单元以及视频图像模块；
所述UWB头盔标签用于与无人机上配置的UWB微型基站进行精确测距；
所述UWB微型基站内置天线阵列，用于判断当前单个或多个UWB头盔标签的距离和方向，进一步将测距和方向角度传输给无人机主控；
所述无人机RTK定位系统用于实现无人机的高精度定位，获取当前实时的无人机GPS坐标；
所述陀螺仪、惯性导航和加速度模块用于判断无人机当前的运行方向和状态信息；
所述视频图像模块通过获取当前定位目标或者定位区域的实时图像信息，传输到后台进行模型识别或者人工辨别。
一种面向智慧工地的人员精确定位系统的定位方法，包括以下步骤：
第一步：无人机携带的UWB微型定位基站与通信范围内的作业人员UWB头盔标签进行测距和方向判别，获取当前定位标签的ID、距离以及方向角度信息；
第二步：所述UWB微型基站将第一步获取的标签ID、距离以及方向角度传输给无人机中控，所述无人机RTK定位系统获取自身的GPS坐标，结合当前陀螺仪、惯导以及加速度传感器的状态信息，通过内置的位置解算模型给出当前UWB头盔标签的GPS坐标位置信息；
第三步：所述无人机RTK定位系统将定位标签ID和标签的GPS坐标一起传输给监管后台；
第四步：监管后台根据当前接收到所有的定位标签ID和标签的GPS坐标信息，调用标签ID后台绑定的人员身份信息，在三维或者二维GIS地图上显示所有作业人员位置和身份信息；
第五步：无人机通过自身的视频图像模块将本地实时视频信息传输给后台，结合定位目标的ID和GPS坐标信息进行后台人工甄别，交叉验证。
本发明的进一步改进在于，所述第二步具体包括以下步骤：无人机首先通过内置的RTK GPS模块获取自身的位置坐标点；其次，通过陀螺仪判断当前自身飞行方向和UWB定位标签与无人机的相对方向角度；接下来通过惯导获取当前无人机的运行姿态信息，通过加速度传感器获取当前无人机的三轴加速度信息；然后，结合以上速度信息和RTC(Real-Time-Clock,实时时钟)时间戳信息，计算给出UWB定位标签的坐标位置点.
本发明的进一步改进在于，所述第五步具体包括以下步骤：后台通过定位方式获取当前范围内有多少个标签ID以及相应的GPS坐标信息，人工和后台视频识别系统结合现场传回的图像视频信息来判断是否有多个定位对象在当前定位范围，防止系统误判；即先通过无人机定位方式判断当前现场的位置和人员数量，进一步人工和后台视频识别系统通过现场视频进行判断验证。
本发明的技术效果和优点：
1.规避了传统GPS定位方式无法满足智慧工地室内场景无法定位以及信号弱、易受干扰的缺陷；
2.规避了当前主流室内定位系统需要在定位区域部署基站、建立通信系统以及高程定位精度差的难题；
3.方案同时规避了传统以图像识别为代表的视频定位系统面对防护网无法定位问题，且不受环境影响；
4.本技术方案在实现智慧工地作业人员高精度定位全覆盖的同时，能够通过无人机的图传系统获取当前定位区域的实时视频信息，后台进行二次甄别和应急抢险。
附图说明
图1为本发明的原理框图；
图2为本发明的工作流程图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1和图2示出了一种面向智慧工地的人员精确定位系统及其定位方法的具体实施方式：包括UWB头盔标签、UWB微型基站、无人机RTK定位系统和无人机本地配置的陀螺仪、惯性导航、加速度传感器、无线通讯单元以及视频图像模块；
所述UWB头盔标签用于与无人机上配置的UWB微型基站进行精确测距；
所述UWB微型基站内置天线阵列，用于判断当前单个或多个UWB头盔标签的距离和方向，进一步将测距和方向角度传输给无人机主控；
所述无人机RTK定位系统用于实现无人机的高精度定位，获取当前实时的无人机GPS坐标；
所述陀螺仪、惯性导航和加速度模块用于判断无人机当前的运行方向和状态信息；
所述视频图像模块通过获取当前定位目标或者定位区域的实时图像信息，传输到后台进行模型识别或者人工辨别。
一种面向智慧工地的人员精确定位系统的定位方法，包括以下步骤：
第一步：无人机携带的UWB微型定位基站与通信范围内的作业人员UWB头盔标签进行测距和方向判别，获取当前定位标签的ID、距离以及方向角度信息；
第二步：所述UWB微型基站将第一步获取的标签ID、距离以及方向角度传输给无人机中控，所述无人机RTK定位系统获取自身的GPS坐标，结合当前陀螺仪、惯导以及加速度传感器的状态信息，通过内置的位置解算模型给出当前UWB头盔标签的GPS坐标位置信息；无人机首先通过内置的RTK GPS模块获取自身的位置坐标点；其次，通过陀螺仪判断当前自身飞行方向和UWB定位标签与无人机的相对方向角度；接下来通过惯导获取当前无人机的运行姿态信息，通过加速度传感器获取当前无人机的三轴加速度信息；然后，结合以上速度信息和RTC(Real-Time-Clock,实时时钟)时间戳信息，计算给出UWB定位标签的坐标位置点。
第三步：所述无人机RTK定位系统将定位标签ID和标签的GPS坐标一起传输给监管后台；
第四步：监管后台根据当前接收到所有的定位标签ID和标签的GPS坐标信息，调用标签ID后台绑定的人员身份信息，在三维或者二维GIS地图上显示所有作业人员位置和身份信息；
第五步：无人机通过自身的视频图像模块将本地实时视频信息传输给后台，结合定位目标的ID和GPS坐标信息进行后台人工甄别，交叉验证，后台通过定位方式获取当前范围内有多少个标签ID以及相应的GPS坐标信息，人工和后台视频识别系统结合现场传回的图像视频信息来判断是否有多个定位对象在当前定位范围，防止系统误判；即先通过无人机定位方式判断当前现场的位置和人员数量，进一步人工和后台视频识别系统通过现场视频进行判断验证。
本发明针对现有GPS定位系统以及主流室内定位技术面向智慧工地人员定位系统存在的诸多缺陷提出一种新型人员精确定位系统，系统本身实现部署维护方便，同时结合无人机本身携带的RTK精确定位单元和无线图传功能，能以较低成本实现对智慧工地作业人员的位置精确管控和应急抢险预案，能较好的满足监管部门面临的监管难题，提升建设单位的作业安全和智能化管理水平。
本发明规避了传统GPS定位方式无法满足智慧工地室内场景无法定位以及信号弱、易受干扰的缺陷；规避了当前主流室内定位系统需要在定位区域部署基站、建立通信系统以及高程定位精度差的难题；同时规避了传统以图像识别为代表的视频定位系统面对防护网无法定位问题，且不受环境影响；本发明在实现智慧工地作业人员高精度定位全覆盖的同时，能够通过无人机的图传系统获取当前定位区域的实时视频信息，后台进行二次甄别和应急抢险。
申请人又一声明，本发明通过上述实施例来说明本发明的实现方法及装置结构，但本发明并不局限于上述实施方式，即不意味着本发明必须依赖上述方法及结构才能实施。所属技术领域的技术人员应该明了，对本发明的任何改进，对本发明所选用实现方法等效替换及步骤的添加、具体方式的选择等，均落在本发明的保护范围和公开的范围之内。
本发明并不限于上述实施方式，凡采用和本发明相似结构及其方法来实现本发明目的的所有方式，均在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种面向智慧工地的人员精确定位系统，其特征在于：包括UWB头盔标签、UWB微型基站、无人机RTK定位系统和无人机本地配置的陀螺仪、惯性导航、加速度传感器、无线通讯单元以及视频图像模块；
所述UWB头盔标签用于与无人机上配置的UWB微型基站进行精确测距；
所述UWB微型基站内置天线阵列，用于判断当前单个或多个UWB头盔标签的距离和方向，进一步将测距和方向角度传输给无人机主控；
所述无人机RTK定位系统用于实现无人机的高精度定位，获取当前实时的无人机GPS坐标；
所述陀螺仪、惯性导航和加速度模块用于判断无人机当前的运行方向和状态信息；
所述视频图像模块通过获取当前定位目标或者定位区域的实时图像信息，传输到后台进行模型识别或者人工辨别。
2.如权利要求1所述一种面向智慧工地的人员精确定位系统的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：无人机携带的UWB微型定位基站与通信范围内的作业人员UWB头盔标签进行测距和方向判别，获取当前定位标签的ID、距离以及方向角度信息；
第二步：所述UWB微型基站将第一步获取的标签ID、距离以及方向角度传输给无人机中控，所述无人机RTK定位系统获取自身的GPS坐标，结合当前陀螺仪、惯导以及加速度传感器的状态信息，通过内置的位置解算模型给出当前UWB头盔标签的GPS坐标位置信息；
第三步：所述无人机RTK定位系统将定位标签ID和标签的GPS坐标一起传输给监管后台；
第四步：监管后台根据当前接收到所有的定位标签ID和标签的GPS坐标信息，调用标签ID后台绑定的人员身份信息，在三维或者二维GIS地图上显示所有作业人员位置和身份信息；
第五步：无人机通过自身的视频图像模块将本地实时视频信息传输给后台，结合定位目标的ID和GPS坐标信息进行后台人工甄别，交叉验证。
3.根据权利要求2所述的一种面向智慧工地的人员精确定位系统的定位方法，其特征在于，所述第二步具体包括以下步骤：无人机首先通过内置的RTK GPS模块获取自身的位置坐标点；其次，通过陀螺仪判断当前自身飞行方向和UWB定位标签与无人机的相对方向角度；接下来通过惯导获取当前无人机的运行姿态信息，通过加速度传感器获取当前无人机的三轴加速度信息；然后，结合以上速度信息和RTC时间戳信息，计算给出UWB定位标签的坐标位置点。
4.根据权利要求2所述的一种面向智慧工地的人员精确定位系统的定位方法，其特征在于，所述第五步具体包括以下步骤：后台通过定位方式获取当前范围内有多少个标签ID以及相应的GPS坐标信息，人工和后台视频识别系统结合现场传回的图像视频信息来判断是否有多个定位对象在当前定位范围，防止系统误判；即先通过无人机定位方式判断当前现场的位置和人员数量，进一步人工和后台视频识别系统通过现场视频进行判断验证。
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