CN113115215A - 基于定位标签的室内人体朝向识别系统 - Google Patents

基于定位标签的室内人体朝向识别系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于定位标签的室内人体朝向识别系统，实现步骤S1、获取距离当前时刻最近的N个地图位置信息
Figure 100004_DEST_PATH_IMAGE001
和N个地图偏角信息
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；步骤
Figure DEST_PATH_IMAGE003
基于
Figure 561260DEST_PATH_IMAGE001
判断在所述语义地图上的轨迹是否符合预设直线轨迹，若符合，则执行步骤S3，否则返回步骤S1；步骤S3、获取
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，并判断
Figure 462089DEST_PATH_IMAGE004
是否小于等于预设的第一角度差，若是，则直接执行步骤
Figure 100004_DEST_PATH_IMAGE005
否则，执行步骤
Figure DEST_PATH_IMAGE006
步骤
Figure DEST_PATH_IMAGE007
判断
Figure 461400DEST_PATH_IMAGE004
是否小于等于预设的第二角度差，若是，则基于
Figure 742428DEST_PATH_IMAGE002
更新当前初始化方向绑定角∂，否则，确定翻转点对应的地图偏角
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，再基于
Figure DEST_PATH_IMAGE009
更新当前初始化方向绑定角∂；步骤
Figure 979637DEST_PATH_IMAGE005
基于
Figure DEST_PATH_IMAGE010
确定佩戴定位标签的人员基于语义地图的当前人体朝向角
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，然后返回步骤S1。本发明提高了室内人体朝向识别的准确度，降低了算力要求。

Description

基于定位标签的室内人体朝向识别系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于定位标签的室内人体朝向识别系统。
背景技术
现有的许多室内应用场景中需要识别人体朝向，例如在展会场景中，通过识别人体朝向来判断人员行进方向、分析人员感兴趣目标以及人员交流对象等。常见的人体朝向识别方式主要包括以下两种，第一、将移动设备（例如手机）的朝向绑定为人体朝向，基于移动设备的磁力计或指南针等，基于现有的室内地图确定人体朝向。第二、基于室内摄像头通过对人脸以及姿态识别来估计人体朝向。
但是，现有的人体朝向识别技术至少具有以下缺点：第一种方案，尤其是在磁场环境比较复杂的区域（例如金属较多的区域），受磁场环境影响很大，导致所识别的人体朝向不准确，此外，由于人员携带移动设备有多种使用场景，例如拿在手上，或者放在口袋中，这便使得人体朝向和移动设备的朝向很可能不一致，因此，第一种方案的是人体朝向识别精确度较低。第二种方案，摄像头覆盖面积有限，且最遮挡敏感，在摄像头无法拍摄的区域或者多人聚集的情况下很难无法识别人体朝向，此外，第二种方案对算例要求高，基于深度神经网络的姿态，人脸识别需要高算力的支撑。由此可知，如何全面覆盖室内定位区域的人体朝向计算，并提高室内人体朝向识别的准确度、降低算力要求，成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明目的在于，提供一种基于定位标签的室内人体朝向识别系统，能够全面覆盖室内定位区域的人体朝向计算，提高了室内人体朝向识别的准确度，降低了算力要求。
根据本发明一方面，提供了一种基于定位标签的室内人体朝向识别系统，包括服务器和用于佩戴人体上的定位标签，其中，所述服务器包括预先构建的语义地图、第一数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，所述定位标签包括定位设备和加速度计；所述服务器实时接收所述定位标签的定位设备和加速度计每间隔预设时间间隔上报的信息对，所述信息对包括原始位置信息和原始加速度信息，并将所述原始位置信息和原始加速度信息转换为相对于所述语义地图的地图位置信息和地图偏角信息，所述地图偏角信息为加速度计相对于所述语义地图X轴的偏角信息，并按上报时间顺序存储至所述第一数据库中；当所述处理器在执行所述计算机程序时，实现以下步骤：
步骤S1、从所述第一数据库中获取距离当前时刻最近的N个地图位置信息{S1，S2，…SN}和对应的N个地图偏角信息{θ1，θ2，…θN}，其中，S1，S2，…SN以及θ1，θ2，…θN均按照上报时间距离当前时刻的时间间隔从小到大的顺序排序，Si表示距离当前时刻最近的第i个地图位置信息，θi表示距离当前时刻最近的第i个地图偏角信息，i=1,2,…N；
步骤S2、基于{S1，S2，…SN}判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹是否符合预设直线轨迹，若符合，则执行步骤S3，否则返回步骤S1；
步骤S3、获取∣θ1-θN∣，并判断∣θ1-θN∣是否小于等于预设的第一角度差，若是，则直接执行步骤S5，否则，执行步骤S4；
步骤S4、判断∣θ1-θN∣是否小于等于预设的第二角度差，若是，则基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，否则，确定所述定位标签从θ1对应的上报时间到θN对应的上报时间的时间段内发生了翻转，基于{θ1，θ2，…θN}确定翻转点对应的地图偏角θk，再基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，其中，所述初始化方向绑定角为人体与定位标签的初始化方向绑定角；
步骤S5、基于θ1、θ2、∂确定佩戴所述定位标签的人员基于所述语义地图的当前人体朝向角Φ1=θ1-θ2+∂，其中，∂为当前初始化方向绑定角，然后返回步骤S1。
本发明与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。借由上述技术方案，本发明提供的一种基于定位标签的室内人体朝向识别系统可达到相当的技术进步性及实用性，并具有产业上的广泛利用价值，其至少具有下列优点：
本发明不用完全依赖摄像头采集信息，能够全面覆盖室内定位区域的人体朝向计算，基于语义地图结合位置信息和角度信息获取人体朝向角，即便在室内人群拥挤、环境复杂的场景下，也可使用。且本发明通过判断定位标签是否翻转以及累积误差是否过大来动态更新人体和定位标签的初始化方向绑定角，减小系统误差的影响，提高了系统的鲁棒性。且基于加速度计获取角度信息，不会受到磁场的影响，提高了室内人体朝向识别的准确度。此外，本发明无需采用复杂的深度神经网络，降低了算力要求，从而节省了成本。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于定位标签的室内人体朝向识别系统示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于定位标签的室内人体朝向识别系统的具体实施方式及其功效，详细说明如后。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
本发明实施例提供一种基于定位标签的室内人体朝向识别系统，如图1所示，包括服务器和用于佩戴人体上的定位标签，定位标签具体可以是佩戴相对固定定位标签，即定位标签佩戴后不易发生翻转，例如定位标签安装在帽子上，或者扣在衣服上。定位标签也可以为佩戴后签可发生翻转的标签，定位标签还可以通过线绳佩戴在人体脖子上或者放在口袋中的方式佩戴，这种情况下，如果定位标签发生了较大幅度的转动，例如，将定为标签安装在胸卡上，人体行动过程中胸卡翻转，会造成定位标签的翻转。其中，所述服务器包括预先构建的语义地图、第一数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，所述定位标签包括定位设备和加速度计；所述服务器实时接收所述定位标签的定位设备和加速度计每间隔预设时间间隔上报的信息对，所述信息对包括原始位置信息和原始加速度信息，并将所述原始位置信息和原始加速度信息转换为相对于所述语义地图的地图位置信息和地图偏角信息，所述地图偏角信息为加速度计相对于所述语义地图X轴的偏角信息，并按上报时间顺序存储至所述第一数据库中；当所述处理器在执行所述计算机程序时，实现以下步骤：
当定位标签佩戴在人体上后，定位标签的原始位置信息和原始加速度信息会随着人体的运动发生变化。需要说明的是，语义地图是根据室内环境构建的室内含义的地图，其中包含了什么地方能够以通行，什么地方有障碍物，什么地方可以站人、坐人等信息。所述定位标签上报的原始位置信息和原始加速度信息为基于定位标签的定位设备和加速度计直接测量得到的数据。语义地图和显示地图（即现有通过GSP等现有定位方式建立的地图）之间存在映射关系，原始位置信息和原始加速度信息与所述显示地图相对应，基于原始地图和语义地图的映射关系，能够将原始位置信息转换为相对于所述语义地图的地图位置信息。基于加速度计能够通过现有的几何运算解算出相对于显示地图X轴Y轴建立空间内的加速度分量，再基于重力g可以解算出相对于显示地图X轴的偏角，从而得到相对于所述语义地图的地图偏角信息。定位标签的定位设备具体可采用蜂窝定位技术、Wi-Fi、蓝牙、红外线、超宽带（UWB）、射频识别（RFID）、ZigBee、动作捕捉和超声波等室内定位技术进行定位。所述加速度计具体可为iMU（Inertial measurement unit，惯性测量单元），iMU是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置，本发明实施例仅使用iMU采集的加速度信息即可。
步骤S1、从所述第一数据库中获取距离当前时刻最近的N个地图位置信息{S1，S2，…SN}和对应的N个地图偏角信息{θ1，θ2，…θN}，其中，S1，S2，…SN以及θ1，θ2，…θN均按照上报时间距离当前时刻的时间间隔从小到大的顺序排序，Si表示距离当前时刻最近的第i个地图位置信息，θi表示距离当前时刻最近的第i个地图偏角信息，i=1,2,…N；
其中，N值具体根据所述系统计算精度和所述语义地图的分辨率等参数来设定。
步骤S2、基于{S1，S2，…SN}判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹是否符合预设直线轨迹，若符合，则执行步骤S3，否则返回步骤S1；
需要说明的是，当人体沿直线行走时，可以准确计算出人体与定位标签的初始化方向绑定角，因此需要基于{S1，S2，…SN}判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹是否符合预设直线轨迹。
步骤S3、获取∣θ1-θN∣，并判断∣θ1-θN∣是否小于等于预设的第一角度差，若是，则直接执行步骤S5，否则，执行步骤S4；
其中，基于初始化方向绑定角∂将人体朝向角与定位标签朝向角绑定，即后续基于定位标签获取的朝向角即为人体朝向角。需要说明的是，由于随着时间的推移，所述系统会出现累计误差，因此，设置用于表征系统误差的第一角度差，优选的，所述第一角度差可以设置为小于等于10°，
步骤S4、判断∣θ1-θN∣是否小于等于预设的第二角度差，若是，则基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，否则，确定所述定位标签从θ1对应的上报时间到θN对应的上报时间的时间段内发生了翻转，基于{θ1，θ2，…θN}确定翻转点对应的地图偏角θk，再基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，其中，所述初始化方向绑定角为人体与定位标签的初始化方向绑定角；
需要说明的是，当∣θ1-θN∣大于预设的第一角度差时，一种情况可能是系统误差类型及导致的，另一种情况可能是定位标签发生了翻转所导致，因此，可以进一步设置第二角度差，结合第一角度差来判断定位标签是否发生了翻转，然后再进一步根据具体情况来获取初始化方向绑定角。所述第一角度差可设置为小于等于10°，所述第二角度差可设置为大于10°小于等于45°。作为一种实施例，所述第一角度差可设置为10°，第二角度差设置为45°。通过重新更新初始化方向绑定角∂，从而提高系统获取人体朝向角的精确度。可以理解的是，在最开始佩戴上定位标签时，首次获取初始化方向绑定角时，无需执行步骤S3，也无需执行步骤S4中判断∣θ1-θN∣是否小于等于预设的第二角度差，直接基于{θ1，θ2，…θN}获取当前初始化方向绑定角∂。在实际使用场景中，为了尽快获取一个初始化方向绑定角，可以在室内入口设置一段预设距离的直线路径，使得尽快能够获取初始化方向绑定角，从而尽快计算出人体朝向角。
步骤S5、基于θ1、θ2、∂确定佩戴所述定位标签的人员基于所述语义地图的当前人体朝向角Φ1=θ1-θ2+∂，其中，∂为当前初始化方向绑定角，然后返回步骤S1。
本发明实施例不用完全依赖摄像头采集信息，能够全面覆盖室内定位区域的人体朝向计算，基于语义地图结合位置信息和角度信息获取人体朝向角，即便在室内人群拥挤、环境复杂的场景下，也可使用。且本发明实施例能够通过判断定位标签是否翻转以及累积误差是否过大来动态更新人体和定位标签的初始化方向绑定角，减小系统误差的影响，提高了系统的鲁棒性。且基于加速度计获取角度信息，不会受到磁场的影响，提高了室内人体朝向识别的准确度。此外，本发明实施例无需采用复杂的深度神经网络，降低了算力要求，从而节省了成本。
可以理解的是，当所述语义地图X轴与所述显示地图X轴夹角为0时，所述语义地图的当前人体朝向角即为佩戴所述定位标签的人员基于所述显示地图的当前人体朝向角，当所述语义地图X轴与所述显示地图X轴夹角不为0时，假设所述显示线图的X轴和所述语义地图的X轴的夹角为β，则所述步骤S5还包括:
步骤S51、基于佩戴所述定位标签的人员基于所述语义地图的当前人体朝向角Φ1和所述显示线图的X轴和所述语义地图的X轴的夹角β，确定佩戴所述定位标签的人员基于所述显示地图的当前人体朝向角Φ2=Φ1+β。
可以理解的是，所述系统还可包括显示装置，用于实时显示所述显示地图，且在显示地图动态显示人体所处的位置和朝向。
作为一种实施例，所述语义地图被划分为若干网格，每一网格的状态值为1或0，网格状态值为0表示对应位置能够行走，网格状态值为1表示对应位置不能行走，每一所述地图位置信息对应所述语义地图一个网格，所述步骤S2中，所述基于{S1，S2，…SN}判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹是否符合预设直线轨迹，包括：
步骤S201、获取每一S1，S2，…SN中每一地图位置信息对应的网格中心点，并判断S1，S2，…SN对应的网格中心点是否在一条直线上，若是，则确定距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹符合预设直线轨迹。
可以理解的是，步骤S201采用的是不考虑地图位置误差的方式，但实际的位置时可能出现误差容忍范围内的位置抖动，因此可以将系统能够容忍的误差考虑进去，将误差容忍范围内的位置抖动也确定为在预设直线轨迹上，具体的，作为一种实施例，所述步骤S2中，所述基于{S1，S2，…SN}判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹是否符合预设直线轨迹，包括：
步骤S211、基于S1对应的网格中心点和SN对应的网格中心点在所述语义地图上确定参考直线；
步骤S212、基于Si对应的网格中心点和Si+1对应的网格中心点在所述语义地图上确定第i直线，并获取第i直线和所述参考直线的第i夹角，其中，i从1取到9，若所述第i夹角均小于等于预设的夹角阈值，则判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹符合预设直线轨迹。
其中，所述夹角阈值小于等于45°，作为一种优选实施例，所述夹角阈值等于45°。
作为一种实施例，所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S41、基于θ1和θN更新当前初始化方向绑定角
Figure DEST_PATH_IMAGE001
。
由于实际测量过程中地图偏角信息可能会存在一定的误差，因此为了提高初始化方向绑定角计算的准确性，作为一种实施例，所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S42、基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角
Figure 960302DEST_PATH_IMAGE002
。
为了更进一步提高所述系统的计算身体朝向角的准确性，可以为{θ1，θ2，…θN}中每一地图偏角赋予一个对应的权重，且使得距离当前时刻越近的偏角，权重越大，作为一种实施例，所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S43、基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角
Figure 621090DEST_PATH_IMAGE003
，
其中，αi为θi的权重，θi对应的上报时间距离当前时刻越近，αi越大。
作为一种实施例，为了提高所述系统的计算效率，可以直接将当前地图偏角作为当前初始化方向绑定角，具体的，所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S401、基于距离当前时刻最近的地图偏角确定当前初始化方向绑定角∂=θ1。
为了提高系统准确度，可以先确定翻转点，再基于翻转点和之后的点对应的地图偏角获取当前初始化方向绑定角∂，作为一种实施例，所述步骤S4中，基于{θ1，θ2，…θN}确定翻转点对应的地图偏角，包括：
步骤S411、令i=10；
步骤S412、获取相邻两个地图偏角差δi=θi-θi-1 ；
步骤S413、判断δi是否大于所述第二角度差，若大于，则将当前θi确定为θk，否则，令i=i-1，返回步骤S412。
所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θk}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S421、基于{θ1，θ2，…θk}更新当前初始化方向绑定角
Figure 841987DEST_PATH_IMAGE004
。
为了更进一步提高所述系统的计算身体朝向角的准确性，可以为{θ1，θ2，…θk}中每一地图偏角赋予一个对应的权重，且使得距离当前时刻越近的偏角，权重越大，所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θk}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S422、基于{θ1，θ2，…θk}更新当前初始化方向绑定角
Figure 461187DEST_PATH_IMAGE005
，
其中，αi为θi的权重，θi对应的上报时间距离当前时刻越近，αi越大。
可以理解的是，室内的障碍物是可能移动位置的，因此，为了进一步提高所述系统的准确性，还可定时更新语义地图。作为一种实施例，所述服务器还包括第二数据库，用于存储室内障碍物位置信息，所述障碍物位置指的是室内人员无法通行的位置，所述系统还包括能够动态扫描室内障碍物位置的信息获取设备，具体可以为带扫描雷达的机器人，当所述处理器在执行所述计算机程序时，实现以下步骤：
步骤S10、接收所述信息获取设备上报的当前室内障碍物位置信息，并存储到所述第二数据库中；
步骤S20、每间隔预设的第二时间间隔，基于所述第二数据库中当前时刻室内障碍物的位置信息更新所述语义地图。
作为一种实施例，如果当前定位区域设置有视觉定位装置，且能够清晰的获取数据来计算出当前人体朝向，则可以基于视觉定位数据来校准定位标签与人体朝向的绑定关系，也可直接获取当前人体朝向角，从而进一步提高所述系统获取人体朝向角的准确性。
定位标签还可以通过线绳佩戴在人体脖子上或者放在口袋中的方式佩戴，这种情况下，如果定位标签发生了较大幅度的转动，例如，将定为标签安装在胸卡上，人体行动过程中胸卡翻转，会造成定位标签的翻转，则会造成初始化绑定角不再准确，从而影响身体朝向角的计算结果，基于此，本发明提出了实施例二。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种基于定位标签的室内人体朝向识别系统，其特征在于，
包括服务器和用于佩戴人体上的定位标签，其中，所述服务器包括预先构建的语义地图、第一数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，所述定位标签包括定位设备和加速度计；所述服务器实时接收所述定位标签的定位设备和加速度计每间隔预设时间间隔上报的信息对，所述信息对包括原始位置信息和原始加速度信息，并将所述原始位置信息和原始加速度信息转换为相对于所述语义地图的地图位置信息和地图偏角信息，所述地图偏角信息为加速度计相对于所述语义地图X轴的偏角信息，并按上报时间顺序存储至所述第一数据库中；当所述处理器在执行所述计算机程序时，实现以下步骤：
步骤S1、从所述第一数据库中获取距离当前时刻最近的N个地图位置信息{S1，S2，…SN}和对应的N个地图偏角信息{θ1，θ2，…θN}，其中，S1，S2，…SN以及θ1，θ2，…θN均按照上报时间距离当前时刻的时间间隔从小到大的顺序排序，Si表示距离当前时刻最近的第i个地图位置信息，θi表示距离当前时刻最近的第i个地图偏角信息，i=1,2,…N；
步骤S2、基于{S1，S2，…SN}判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹是否符合预设直线轨迹，若符合，则执行步骤S3，否则返回步骤S1；
步骤S3、获取∣θ1-θN∣，并判断∣θ1-θN∣是否小于等于预设的第一角度差，若是，则直接执行步骤S5，否则，执行步骤S4；
步骤S4、判断∣θ1-θN∣是否小于等于预设的第二角度差，若是，则基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，否则，确定所述定位标签从θ1对应的上报时间到θN对应的上报时间的时间段内发生了翻转，基于{θ1，θ2，…θN}确定翻转点对应的地图偏角θk，再基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，其中，所述初始化方向绑定角为人体与定位标签的初始化方向绑定角；
步骤S5、基于θ1、θ2、∂确定佩戴所述定位标签的人员基于所述语义地图的当前人体朝向角Φ1=θ1-θ2+∂，其中，∂为当前初始化方向绑定角，然后返回步骤S1。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述第一角度差小于等于10°，所述第二角度差大于10°小于等于45°。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S41、基于θ1和θN更新当前初始化方向绑定角
Figure 996731DEST_PATH_IMAGE001
。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S42、基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角
Figure 9818DEST_PATH_IMAGE002
。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S43、基于{θ1，θ2，…θN}更新当前初始化方向绑定角
Figure 472023DEST_PATH_IMAGE003
，
其中，αi为θi的权重，θi对应的上报时间距离当前时刻越近，αi越大。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述步骤S4中，基于{θ1，θ2，…θN}确定翻转点对应的地图偏角θk，包括：
步骤S411、令i=10；
步骤S412、获取相邻两个地图偏角差δi=θi-θi-1；
步骤S413、判断δi是否大于所述第二角度差，若大于，则将当前θi确定为θk，否则，令i=i-1，返回步骤S412。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θk}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S421、基于{θ1，θ2，…θk}更新当前初始化方向绑定角
Figure 819828DEST_PATH_IMAGE004
。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述步骤S4中，所述基于{θ1，θ2，…θk}更新当前初始化方向绑定角∂，包括：
步骤S422、基于{θ1，θ2，…θk}更新当前初始化方向绑定角
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，
其中，αi为θi的权重，θi对应的上报时间距离当前时刻越近，αi越大。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述语义地图被划分为若干网格，每一网格的状态值为1或0，网格状态值为0表示对应位置能够行走，网格状态值为1表示对应位置不能行走，每一所述地图位置信息对应所述语义地图一个网格，所述步骤S2中，所述基于{S1，S2，…SN}判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹是否符合预设直线轨迹，包括：
步骤S201、获取每一S1，S2，…SN中每一地图位置信息对应的网格中心点，并判断S1，S2，…SN对应的网格中心点是否在一条直线上，若是，则确定距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹符合预设直线轨迹。
10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述语义地图被划分为若干网格，每一网格的状态值为1或0，网格状态值为0表示对应位置能够行走，网格状态值为1表示对应位置不能行走，每一所述地图位置信息对应所述语义地图一个网格，所述步骤S2中，所述基于{S1，S2，…SN}判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹是否符合预设直线轨迹，包括：
步骤S211、基于S1对应的网格中心点和SN对应的网格中心点在所述语义地图上确定参考直线；
步骤S212、基于Si对应的网格中心点和Si+1对应的网格中心点在所述语义地图上确定第i直线，并获取第i直线和所述参考直线的第i夹角，其中，i从1取到9，若所述第i夹角均小于等于预设的夹角阈值，则判断距离当前时刻最近的N个地图位置在所述语义地图上的轨迹符合预设直线轨迹。
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