CN113916231A - 移动设备定位导航方法、装置、移动设备及存储介质 - Google Patents
移动设备定位导航方法、装置、移动设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113916231A CN113916231A CN202111145245.XA CN202111145245A CN113916231A CN 113916231 A CN113916231 A CN 113916231A CN 202111145245 A CN202111145245 A CN 202111145245A CN 113916231 A CN113916231 A CN 113916231A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fingerprint
- mobile equipment
- positioning
- signal
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 22
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 23
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 15
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 claims description 14
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 9
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 9
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 3
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
- G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/0009—Transmission of position information to remote stations
- G01S5/0018—Transmission from mobile station to base station
- G01S5/0027—Transmission from mobile station to base station of actual mobile position, i.e. position determined on mobile
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
- G01S5/04—Position of source determined by a plurality of spaced direction-finders
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/024—Guidance services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本公开涉及一种移动设备定位导航方法、装置、移动设备及存储介质，方法包括：获取定位信号的信号强度信息；根据所述信号强度信息生成指纹信息，将所述指纹信息与已构建的指纹库中的指纹数据进行匹配，基于匹配的指纹数据确定所述移动设备的物理位置信息；向显示屏发送所述物理位置信息，用于指示所述显示屏根据所述物理位置信息在已获取的物理地图上显示所述移动设备的位置；接收人机交互信号，根据所述人机交互信号获取所述移动设备的目标位置信息；根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息实时动态规划所述移动设备路径。本公开提高了定位精度，降低了指纹的采集成本，提高了指纹库的适应性，便于后续对指纹库进行更新。
Description
技术领域
本公开涉及定位导航领域，特别是涉及一种移动设备定位导航方法、装置、移动设备及存储介质。
背景技术
随着现代化仓储的建立，对移动设备的定位以及移动设备路线控制的要求越来越高。尤其是在大型室内仓储中心，为了使移动设备达到更好的定位导航效果而进行的移动设备改造显得尤其重要。叉车作为一种常用的移动设备，在短距离运输方面有着优异的性能，被广泛应用在港口、车站、机场、货场、工厂车间、仓库、流通中心和配送中心等。
目前对叉车的改造主要有自动导航叉车(Automated Guided Vehicle，简称AGV)改造，其要求全自动化无人环境，对叉车投资大，改造周期长，适应能力差，不能满足大部分仓储仓库的现实要求。其次，目前叉车多使用的基于WIFI和ibeacon信号融合室内定位算法的室内定位系统定位精度较差，误差较大，基本误差在5米左右，不适用于室内仓储环境中叉车的狭小运行空间。而使用超宽带(Ultra Wide Band，简称UWB)高精度定位基站的基于指纹定位系统存在的最大问题是系统鲁棒性较差，系统受环境影响较大，且指纹采集成本较高。
发明内容
基于此，针对上述技术问题，本公开提供了一种移动设备定位导航方法、装置、移动设备、计算机设备、计算机程序产品及存储介质。其中，一种移动设备定位导航方法，包括步骤：
获取定位信号的信号强度信息；
根据所述信号强度信息生成指纹信息，将所述指纹信息与已构建的指纹库中的指纹数据进行匹配，基于匹配的指纹数据确定所述移动设备的物理位置信息；所述指纹数据与物理位置具有唯一对应关系，所述指纹数据包括真实指纹和虚拟指纹；
向显示屏发送所述物理位置信息，用于指示所述显示屏根据所述物理位置信息在已获取的物理地图上显示所述移动设备的位置；
接收人机交互信号，根据所述人机交互信号获取所述移动设备的目标位置信息；
根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息实时动态规划所述移动设备路径，将所述路径和目标位置信息通过所述显示屏展示。
在其中一个实施例中，所述获取定位信号的信号强度信息包括：
通过定位标签对当前位置进行定位，得到定位信号；
向基站发送所述定位信号，所述定位信号用于指示所述基站对所述定位信号进行解析，得到所述定位信号的信号强度信息；
接收所述基站返回的所述信号强度信息。
在其中一个实施例中，所述指纹库的构建方式包括：
获取与物理位置具有已知对应关系的第一指纹、与物理位置具有未知对应关系的第二指纹，所述第一指纹的个数少于所述第二指纹的个数；
根据所述第一指纹和第二指纹训练生成指纹生成器；
根据所述指纹生成器获取所述虚拟指纹；
将所述虚拟指纹和真实指纹混合构成所述指纹库。
在其中一个实施例中，所述根据所述第一指纹和第二指纹训练生成指纹生成器包括：
获取所述第一指纹的第一指纹标签和所述第二指纹的第二指纹标签，所述第一指纹标签用于表征生成所述第一指纹的定位信号的信号传输距离，所述第二指纹标签用于表征生成所述第二指纹的定位信号的信号传输距离；
将所述第一指纹标签、第二指纹标签输入到回归器中，获得第一位置标签和第二位置标签，所述第一位置标签用于表征所述第一指纹对应的物理位置的标签数据，所述第二位置标签用于表征所述第二指纹对应的物理位置的标签数据；
将所述第一指纹标签、第一位置标签、第二指纹标签、第二位置标签输入半监督的条件变分自编码器；
训练所述条件变分自编码器的解码器，获得所述指纹生成器。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
对所述移动设备的所属空间和所述移动设备的可行路径进行测绘，生成所述物理地图；
根据所述物理地图和所述指纹库，生成指纹地图。
在其中一个实施例中，所述根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息实时动态规划所述移动设备路径，将所述路径和目标位置信息通过所述显示屏展示包括：
根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息，基于蚁群算法计算所述移动设备的最优路径；
实时感知所述移动设备的感知区域，判断所述移动设备的感知区域内是否有其他移动设备；
当所述移动设备的感知区域内有其他移动设备，计算所述移动设备与其他移动设备之间的距离，判断所述距离与预设的预警距离的大小；
当所述距离小于等于所述预警距离，启动协调策略，根据所述协调策略规划所述移动设备路径和控制所述移动设备的实时车速。
在其中一个实施例中，所述当所述距离小于等于所述预警距离，启动协调策略，根据所述协调策略规划所述移动设备路径和控制所述移动设备的实时车速包括：
确定与所述移动设备的距离小于等于所述预警距离的其他移动设备，获取所述移动设备与所述其他移动设备的目标位置信息、实时车速、移动设备路径；
判断所述移动设备与所述其他移动设备会车的冲突类型，根据所述冲突类型执行所述冲突类型对应的所述协调策略。
本公开还提供了一种移动设备定位导航装置，包括：
定位模块，用于获取定位信号的信号强度信息；
指纹模块，用于根据所述信号强度信息生成指纹信息，将所述指纹信息与已构建的指纹库中的指纹数据进行匹配，基于匹配的指纹数据确定所述移动设备的物理位置信息；所述指纹数据与物理位置具有唯一对应关系，所述指纹数据包括真实指纹和虚拟指纹；
显示模块，用于向显示屏发送所述物理位置信息，用于指示所述显示屏根据所述物理位置信息在已获取的物理地图上显示所述移动设备的位置；
交互模块，用于接收人机交互信号，根据所述人机交互信号获取所述移动设备的目标位置信息；
路径模块，用于根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息实时动态规划所述移动设备路径，将所述路径和目标位置信息通过所述显示屏展示。
本公开还提供了一种移动设备，包括：
移动主体，用于执行移动动作；
定位标签，与基站进行超宽带信号传输，所述定位标签设置在所述移动主体上；
无线信号收发器，与所述基站无线连接，所述无线信号收发器设置在所述移动主体上；
显示屏，用于接收人机交互信号以及展示所述移动设备的物理位置，所述显示屏安装在所述移动主体上；
控制设备，与所述无线信号收发器和显示屏连接，所述控制设备安装在所述移动主体上；
所述移动主体上配备有移动设备电源，所述移动设备电源通过电源转换器与所述定位标签、无线信号收发器、显示屏、控制设备电性连接；
所述控制设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的移动设备定位导航方法的步骤。
本公开还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的移动设备定位导航方法的步骤。
本公开还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，所述指令被执行时，能够执行上述的移动设备定位导航方法的步骤。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的移动设备定位导航方法的步骤。
上述的一种移动设备定位导航方法、装置、移动设备、计算机设备、计算机程序产品及计算机存储介质，至少包括以下有益效果：
本公开基于移动设备的定位信号的强度信息生成指纹信息，根据指纹信息与指纹库对比获得物理位置，将物理位置映射在显示屏上进行定位导航，提高了移动设备的定位精度；指纹库可以包括真实指纹和虚拟指纹，降低了指纹的采集成本，提高了指纹库的适应性，便于后续对指纹库进行更新。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一实施例中提供的移动设备定位导航方法的流程示意图；
图2为一实施例中提供的获取信号强度信息的流程示意图；
图3为一实施例中提供的生成指纹库的流程示意图；
图4为一实施例中提供的生成指纹生成器的流程示意图；
图5为一实施例中提供的生成指纹地图的流程示意图；
图6为一实施例中提供的路径规划的流程示意图；
图7为一实施例中提供的启动协调策略的流程示意图；
图8为一实施例中提供的移动设备定位导航装置的框图；
图9为一实施例中提供的移动设备的应用场景示意图；
图10为一实施例中提供的移动设备的部件连接示意图；
图11为一实施例中提供的叉车结构示意图；
图12为一实施例中提供的计算机设备的框图。
具体实施方式
为了便于理解本公开，下面将参照相关附图对本公开进行更全面的描述。附图中给出了本公开的实施例。但是，本公开可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使本公开的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本公开的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本公开的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本公开。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。例如若使用到第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
需要说明的是，当一个元件被认为是“连接”另一个元件时，它可以是直接连接到另一个元件，或者通过居中元件连接另一个元件。此外，以下实施例中的“连接”，如果被连接的对象之间具有电信号或数据的传递，则应理解为“电连接”、“通信连接”等。
在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性。同时，在本说明书中，术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
在移动设备定位导航领域，定位精度的要求越来越高。移动设备可以是无人机、运输车、叉车等。以叉车为例，叉车在室内仓储环境下，承担了运输和配送的重任。在一个室内仓储中，往往有多个叉车运行工作，各个叉车需要各自进行定位和导航，以完成作业。现以室内仓储环境下的叉车作业应用场合为例，请参阅图1，本发明提供了一种移动设备定位导航方法，可以应用于移动设备上的控制设备，为移动设备提供定位导航服务。所述方法包括步骤：
步骤S100：获取定位信号的信号强度信息。
具体地，获取移动设备的当前的定位信号，可以通过基站和定位标签实现。在室内环境下，设置有基站，基站的信号覆盖范围至少包括整个室内。基站可以与多个定位标签通过UWB技术利用频谱极宽的超宽基带脉冲进行通信。基站的数量可以根据室内环境和定位准确度的要求选择，例如可以选择3个或3个以上数量的基站。定位标签设置在移动设备的移动主体上，与移动设备是一一对应的，可以通过标注每个定位标签唯一的ID信息与每个移动设备对应。
移动设备上的定位标签进入基站的信号覆盖范围内后，定位标签自动与基站建立通信，向基站发送所述定位信号。通过获取定位标签发送给基站的定位信号的信号强度信息，实现移动设备的定位。
步骤S200：根据所述信号强度信息生成指纹信息，将所述指纹信息与已构建的指纹库中的指纹数据进行匹配，基于匹配的指纹数据确定所述移动设备的物理位置信息；所述指纹数据与物理位置具有唯一对应关系，所述指纹数据包括真实指纹和虚拟指纹。
具体地，在获得定位标签发送给基站的定位信号的信号强度信息后，根据信号强度信息生成指纹信息。将获得的指纹信息与指纹库中的指纹数据进行匹配，可以确定所述移动设备的物理位置信息。指纹库中包括指纹数据，指纹数据可以与室内实际环境的物理位置联系起来，一个物理位置对应一个独特的指纹。这个指纹可以是单维或多维的，比如定位标签发送定位信号，那么指纹可以是这个定位信号的一个特征或多个特征，在本实施例中，选择信号强度作为特征。
指纹库中的指纹数据包括真实指纹和虚拟指纹。在本实施例中，真实指纹可以是指通过获取定位信号强度生成的指纹，虚拟指纹可以是指经过算法或者模型计算获得的指纹。每个虚拟指纹与真实指纹都是唯一的，并且与室内的物理位置具有唯一对应关系。虚拟指纹可以通过与物理位置具有已知对应关系的真实指纹和与物理位置具有未知对应关系的真实指纹训练获得。
步骤S300：向显示屏发送所述物理位置信息，用于指示所述显示屏根据所述物理位置信息在已获取的物理地图上显示所述移动设备的位置。
具体地，确定所述移动设备的物理位置信息后，将物理位置信息通过显示屏进行展示。显示屏还同时显示室内的物理地图，也便于展示移动设备在设备的位置信息。
步骤S400：接收人机交互信号，根据所述人机交互信号获取所述移动设备的目标位置信息。
具体地，人机交互信息可以是驾驶移动设备的驾驶员通过显示屏或者其他智能终端对移动设备的目标位置进行设定，例如可以通过显示屏触屏操作设定目标位置，也可以通过语音设备进行语音识别设定目标位置，还可以通过录入设备录入设定目标位置。
步骤S500：根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息实时动态规划所述移动设备路径，将所述路径和目标位置信息通过所述显示屏展示。
具体地，在获得移动设备的物理位置信息，以及该移动设备的目标位置后，对移动设备的路径进行规划，并通过显示屏展示。方便驾驶员按照显示屏显示的路径驾驶移动设备。在规划路径时，可以基于最优路径规则规划移动设备的路径。
本实施例提供的一种移动设备定位导航方法基于移动设备的室内使用环境，基于定位信号的强度信息生成指纹信息，根据指纹信息与指纹库对比获得物理位置，将物理位置映射在显示屏上进行定位导航，提高了移动设备的定位精度；指纹库可以包括真实指纹和虚拟指纹，降低了指纹的采集成本，提高了指纹库的适应性，便于后续对指纹库进行更新。
请参阅图2，在本公开的一些实施例中，上述步骤S100包括：
步骤S102：通过定位标签对当前位置进行定位，得到定位信号。
步骤S104：向基站发送所述定位信号，所述定位信号用于指示所述基站对所述定位信号进行解析，得到所述定位信号的信号强度信息。
具体地，移动设备上的定位标签进入基站的信号覆盖范围内后，定位标签自动与基站建立通信，向基站发送所述定位信号。通过基站接收所述定位信号，基站可以对所述定位信号进行解析，获取所述定位信号的信号强度信息。
步骤S106：接收所述基站返回的所述信号强度信息。
在本实施例中，可以通过无线信号收发器接收所述基站返回的所述信号强度信息。基站获得信号强度信息后基于无线通信将所述信号强度信息发送至无线信号收发器。无线信号收发器设置在移动设备的移动主体上，通过无线信号收发器最终获得所述信号强度信息。
本实施例通过基于UWB技术的定位标签和基站进行定位，最终通过无线信号收发器获得了定位信号的信号强度信息，无线信号收发器与移动设备之间可以采用无线通信也可以采用有线通信，更加适应室内复杂环境下的定位需求，同时大大提高了信号传输过程中的准确度的实时性，提高了移动设备定位导航的准确度。
请参阅图3，在本公开的一些实施例中，所述指纹库的构建方式包括：
步骤S202：获取与物理位置具有已知对应关系的第一指纹、与物理位置具有未知对应关系的第二指纹，所述第一指纹的个数少于所述第二指纹的个数。
具体地，在构建指纹库时，首选需要采集部分真实指纹，其中包括第一指纹和第二指纹。第一指纹与物理位置具有已知对应关系，第二指纹与物理位置具有未知对应关系。即第一指纹对应的物理位置是已知的，第二指纹对应的物理位置是未知的。在实际操作中，可以采集少量的第一指纹和大量的第二指纹。
步骤S204：根据所述第一指纹和第二指纹训练生成指纹生成器。
具体地，根据第一指纹和第二指纹按照预设的训练方法生成指纹生成器，指纹生成器用于根据指定的物理位置生成虚拟指纹。
步骤S206：根据所述指纹生成器获取所述虚拟指纹。
具体地，在生成虚拟指纹时，可以向指纹生成器中输入物理位置或者用于表征物理位置的特征信息，使得指纹生成器输出虚拟指纹。
步骤S208：将所述虚拟指纹和真实指纹混合构成所述指纹库。
具体地，将之前采集到的真实指纹和所述指纹生成器生成的虚拟指纹经过混合，构成所述指纹库。指纹库中的每个指纹数据都与物理位置具有已知对应关系。
本实施例通过采集少量的与物理位置具有已知对应关系的第一指纹，和大量的与物理位置具有未知对应关系的第二指纹，来生成虚拟指纹，将虚拟指纹与真实指纹共同构成指纹库，大大降低了指纹采集成本，并且在室内环境进行变化时方便对指纹库进行更新，更符合在室内环境复杂多变情况下的移动设备的定位导航需求。
请参阅图4，在本公开的一些实施例中，上述步骤S204包括：
步骤S2042：获取所述第一指纹的第一指纹标签和所述第二指纹的第二指纹标签，所述第一指纹标签用于表征生成所述第一指纹的定位信号的信号传输距离，所述第二指纹标签用于表征生成所述第二指纹的定位信号的信号传输距离。
具体地，将第一指纹通过第一指纹标签进行表示，第一指纹标签可以是关于第一指纹的特征数据。本实施例中，根据第一指纹可以获得生成所述第一指纹的定位信号的信号传输距离，将信号传输距离作为标签数据。同理，第二指纹的第二指纹标签的获取方式可以参照第一指纹标签，在此不做具体阐述。
步骤S2044：将所述第一指纹标签、第二指纹标签输入到回归器中，获得第一位置标签和第二位置标签，所述第一位置标签用于表征所述第一指纹对应的物理位置的标签数据，所述第二位置标签用于表征所述第二指纹对应的物理位置的标签数据。
具体地，由于第一指纹与室内的物理位置对应关系已知，第一指纹标签与物理位置也具有对应的唯一关系。将第一指纹标签、第二指纹标签通过回归器计算变量之间的关系，将物理位置通过位置标签数据表示，从而获得第一指纹标签对应的第一位置标签，第二指纹标签对应的第二位置标签。
步骤S2046：将所述第一指纹标签、第一位置标签、第二指纹标签、第二位置标签输入半监督的条件变分自编码器。
具体地，将上述步骤中的第一指纹标签、第一位置标签、第二指纹标签、第二位置标签共同输入半监督的条件变分自编码器，可以获得一个服从高斯分布的空间，通过对所述空间数据采样得到空间变量。根据所述空间变量重建所述第一指纹标签和第二指纹标签，根据重建数据生成所述条件变分自编码器的解码器。
步骤S2048：训练所述条件变分自编码器的解码器，获得所述指纹生成器。
具体地，训练上述步骤S2046获得的所述条件变分自编码器的解码器，训练成熟的解码器即可作为所述指纹生成器。在生成虚拟指纹时，只需向所述指纹生成器输入标准正态分布的所述空间变量以及指定物理位置的位置标签，可以生成指定物理位置的虚拟指纹。
本实施例应用了半监督的条件变分自编码器，实现重建第一指纹标签和第二指纹标签，可以通过位置标签生成虚拟指纹，利用少量的与物理位置具有已知对应关系的指纹和大量的与物理位置具有未知对应关系的指纹，训练半监督条件变分自编码器的解码器，从而得到高精度的指纹生成器。
请参阅图5，在本公开的一些实施例中，所述方法还包括：
步骤S002：对所述室内的所属范围和所述移动设备的可行路径进行测绘，生成所述物理地图。
具体地，在上述步骤S100之前，可以先生成所述物理地图。通过测绘设备，对所述室内的所属范围以及所述移动设备的可行路径进行测绘，生成所述物理地图，便于后续通过显示屏展示以及后续对移动设备进行路径规划。
步骤S004：根据所述物理地图和所述指纹库，生成指纹地图。
具体地，由于指纹库中的指纹与物理位置相对应，结合所述物理地图可以生成指纹地图，使得确定所述移动设备的物理位置信息时更加快捷。
请参阅图6，在本公开的一些实施例中，上述步骤S500包括：
步骤S502：根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息，基于蚁群算法计算所述移动设备的最优路径。
具体地，在室内环境中，往往路径复杂，障碍物较多，可视环境差，通过所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息进行导航。基于蚁群算法计算所述移动设备的最优路径，可以解决多个移动设备同时作业时的路径规划和动态协调，可以为每个移动设备都动态规划到达目的地的最优路径。
在规划路径时，还可以使用优胜略汰机制以及全局信息要素调整改进方案，实时更新路径规划信息，规定任务分配优先级，最终给出多个移动设备同时作业的动态路径规划实时导航。
步骤S504：实时感知所述移动设备的感知区域，判断所述移动设备的感知区域内是否有其他移动设备。
具体地，在移动设备作业时，可以通过传感器设备实时感知所述移动设备的感知区域，所述感知区域可以所述移动设备为圆心。感知过程中，实时判断所述移动设备的感知区域内是否有其他移动设备。感知区域的半径可结合室内大小和路径密度进行预先设定。
步骤S506：当所述移动设备的感知区域内有其他移动设备，计算所述移动设备与其他移动设备之间的距离，判断所述距离与预设的预警距离的大小。
具体地，当判断感知区域内有其他移动设备时，需要计算当前移动设备与感知区域内的其他移动设备之间的距离。所述距离可以采用欧式距离，欧式距离也称欧几里得距离，是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中两个点之间的绝对距离。在计算获得欧式距离后，将所述距离与预设的预警距离的大小进行比较判断。
步骤S508：当所述距离小于等于所述预警距离，启动协调策略，根据所述协调策略规划所述移动设备路径和控制所述移动设备的实时车速。
具体地，当判断所述距离小于等于所述预警距离时，触发协调策略。协调策略可以是指对当前移动设备的导航路径进行调节，避免移动设备与其他移动设备冲撞的路径规划策略。协调策略可以通过改变当前移动设备的导航路径，或者下发减速或停止指令等避免移动设备与其他移动设备冲撞。
本实施例通过对移动设备的导航路径进行实时规划，不仅使得每个移动设备的导航路径都是最优路径，还结合移动设备的行驶过程中感知区域内移动设备的状态，采取协调策略移动设备与其他移动设备冲撞，可以大大提高室内移动设备群的运行效率和安全性。
请参阅图7，在本公开的一些实施例中，上述步骤S508包括：
步骤S5082：确定与所述移动设备的距离小于等于所述预警距离的其他移动设备，获取所述移动设备与所述其他移动设备的目标位置信息、实时车速、移动设备路径。
具体地，当判断当前移动设备与感知区域内的其他移动设备之间的距离小于等于所述预警距离时，获取当前移动设备和符合判断条件的其他移动设备的状态信息，例如目标位置信息、实时车速、移动设备路径。
步骤S5084：判断所述移动设备与所述其他移动设备会车的冲突类型，根据所述冲突类型执行所述冲突类型对应的所述协调策略。
具体地，判断当前移动设备与每一个符合判断条件的移动设备之间的会车的冲突类型，根据所述冲突类型执行所述冲突类型对应的所述协调策略。冲突类型可以包括同向会车、对向会车以及弯道会车等多种类型，不同的冲突类型对应不同的协调策略，例如减速、绕路甚至停车待定。
本实施例中采用了会车冲突类型判断的方法，根据对冲突类型的判断执行对应的协调策略，更加适应室内复杂多变的环境，可以进一步提高室内移动设备群的运行效率和安全性。
应该理解的是，虽然图1-图7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-图7中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于上述所述的移动设备定位导航方法实施例的描述，本公开还提供移动设备定位导航装置。所述装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本公开实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图8是根据一示例性实施例示出的一种移动设备定位导航装置框图。所述装置Z00可以为前述所述终端，也可以为服务器，或者集成于所述终端的模块、组件、器件、单元等。具体的可以参照图8，该装置Z00可以包括：
定位模块Z10，用于获取定位信号的信号强度信息；
指纹模块Z20，用于根据所述信号强度信息生成指纹信息，将所述指纹信息与已构建的指纹库中的指纹数据进行匹配，基于匹配的指纹数据确定所述移动设备的物理位置信息；所述指纹数据与物理位置具有唯一对应关系，所述指纹数据包括真实指纹和虚拟指纹；
显示模块Z30，用于向显示屏发送所述物理位置信息，用于指示所述显示屏根据所述物理位置信息在已获取的物理地图上显示所述移动设备的位置；
交互模块Z40，用于接收人机交互信号，根据所述人机交互信号获取所述移动设备的目标位置信息；
路径模块Z50，用于根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息实时动态规划所述移动设备路径，将所述路径和目标位置信息通过所述显示屏展示。
在一示例性实施例中，所述定位模块包括：
基站单元，用于通过定位标签对当前位置进行定位，得到定位信号，向基站发送所述定位信号，用于指示所述基站对所述定位信号进行解析，得到所述定位信号的信号强度信息；
信号收发单元，用于接收所述基站返回的所述信号强度信息。
在一示例性实施例中，所述指纹模块包括：
指纹采集单元，用于获取与物理位置具有已知对应关系的第一指纹、与物理位置具有未知对应关系的第二指纹，所述第一指纹数据的个数少于所述第二指纹的个数；
训练单元，用于根据所述第一指纹和第二指纹训练生成指纹生成器；
指纹生成单元，用于根据所述指纹生成器获取所述虚拟指纹；
混合单元，用于将所述虚拟指纹和真实指纹混合构成所述指纹库。
在一示例性实施例中，所述训练单元包括：
指纹标签单元，用于获取所述第一指纹的第一指纹标签和所述第二指纹的第二指纹标签，所述第一指纹标签用于表征生成所述第一指纹的定位信号的信号传输距离，所述第二指纹标签用于表征生成所述第二指纹的定位信号的信号传输距离；
回归单元，用于将所述第一指纹标签、第二指纹标签输入到回归器中，获得第一位置标签和第二位置标签，所述第一位置标签用于表征所述第一指纹对应的物理位置的标签数据，所述第二位置标签用于表征所述第二指纹对应的物理位置的标签数据；
编码器单元，用于将所述第一指纹标签、第一位置标签、第二指纹标签、第二位置标签输入半监督的条件变分自编码器；
解码器单元，用于训练所述条件变分自编码器的解码器，获得所述指纹生成器。
在一示例性实施例中，所述装置还包括：
物理地图模块，用于对所述室内的所属范围和所述移动设备的可行路径进行测绘，生成所述物理地图；
指纹地图模块，用于根据所述物理地图和所述指纹库，生成指纹地图。
在一示例性实施例中，所述路径模块包括：
最优路径单元，用于根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息，基于蚁群算法计算所述移动设备的最优路径；
感知单元，用于实时感知所述移动设备的感知区域，判断所述移动设备的感知区域内是否有其他移动设备；
预警单元，用于当所述移动设备的感知区域内有其他移动设备，计算所述移动设备与其他移动设备之间的距离，判断所述距离与预设的预警距离的大小；
协调单元，用于当所述距离小于等于所述预警距离，启动协调策略，根据所述协调策略规划所述移动设备路径和控制所述移动设备的实时车速。
在一示例性实施例中，所述协调单元包括：
会车确定单元，用于确定与所述移动设备的距离小于等于所述预警距离的其他移动设备，获取所述移动设备与所述其他移动设备的目标位置信息、实时车速、移动设备路径；
冲突判断单元，用于判断所述移动设备与所述其他移动设备会车的冲突类型，根据所述冲突类型执行所述冲突类型对应的所述协调策略。
需要说明的，上述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其它的实施方式，具体的实现方式可以参照前述移动设备定位导航方法的实施例的描述，在此不作一一赘述。上述移动设备定位导航装置的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。需要说明的是，本公开实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种室内移动设备方法、装置、移动设备、计算机设备及存储介质逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
基于上述所述的移动设备定位导航方法实施例的描述，本公开还提供了一种室内移动设备，请参阅图9和图10，所述移动设备100包括：
移动主体，用于执行移动动作；
定位标签110，与基站200进行超宽带信号传输，所述定位标签110设置在所述移动主体上；
无线信号收发器120，与所述基站200无线连接，所述无线信号收发器120设置在所述移动主体上；
显示屏160，用于接收人机交互信号以及展示所述移动设备100的物理位置，所述显示屏160安装在所述移动主体上；
控制设备150，与所述无线信号收发器120和显示屏160连接，所述控制设备150安装在所述移动主体上；
所述移动主体上配备有移动设备电源130，所述移动设备电源130通过电源转换器140与所述定位标签110、无线信号收发器120、显示屏160、控制设备150电性连接；
所述控制设备150包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中移动设备定位导航方法的步骤。
请参阅图11，本实施例所述的移动设备100的移动主体可以是叉车170，定位标签110和无线信号收发器120可以安装在叉车的车顶171上，在叉车的驾驶间172配备有显示屏160，显示屏160与控制设备150连接。控制设备150安装在叉车170内部。
移动主体100配备有移动设备电源130，用于驱动移动主体实现运输和移动功能。移动设备电源130通过电源转换器140与显示屏160、控制设备150、所述定位标签110、所述无线信号收发器120电性连接。
控制设备150用于实现移动设备100的定位导航，还可以用于实现定位数据保存和解析、导航数据保存、导航路径的实时生成、物理地图的更新、控制设备自身系统软件的更新等服务。物理地图的更新服务主要是根据现场电子测绘，包括对移动设备100的所属场地例如仓库的基本道路信息和信号强度的测绘，测绘完成后，通过无线方式更新到移动设备100中，移动设备100通过深度生成UWB定位算法最终形成用于定位功能的指纹地图。
控制设备自身系统软件的更新服务主要是各驱动、前端显示、人机互动app软件的迭代更新。
数据存储主要为存储定位数据、导航数据，运行日志等系统运行数据，并可通过无线或有线方式进行查看。
本实施例所述的移动设备具有智能化定位导航功能，且相对于移动主体便于配置形成本移动设备，改造成本小。具体为在移动主体(叉车)车顶安装UWB高精度定位标签和无线信号收发器，在叉车驾驶间安装显示屏，在叉车电源处安装电源转换器，在叉车车架上部署信号线连接安装在叉车车顶的信号收发器和叉车驾驶间的显示屏，部署电源线连接在叉车车顶安装的UWB高精度定位标签、在车顶安装的无线信号收发器、在叉车驾驶间安装的显示屏和在叉车电源处安装电源转换器。在场地例如仓库的合适位置部署UWB高精度定位基站。测绘设备对整个仓库的地图和叉车可行路径进行测绘，对整个仓库的UWB信号强度进行测绘，把完成测绘的物理地图和指纹地图以无线的方式发送给无线信号收发器，无线信号收发器以有线信号方式把数据发送给控制设备，控制设备中物理地图更新完成，深度生成UWB定位算法会进行模型训练和虚拟指纹生成，最终形成指纹地图。
基于前述方法实施例描述，本公开提供的装置的另一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中移动设备定位导航方法的步骤。
图12是根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的框图。例如，设备S00可以为一服务器。参照图12，设备S00包括处理组件S20，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器S22所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件S20的执行的指令，例如应用程序。存储器S22中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件S20被配置为执行指令，以执行上述决策引擎的检测方法的步骤。
设备S00还可以包括一个电源组件S24被配置为执行设备S00的电源管理，一个有线或无线网络接口S26被配置为将设备S00连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口S28。设备S00可以操作基于存储在存储器S22的操作系统，例如Windows Server，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD或类似。
基于前述方法实施例描述，本公开提供的装置的另一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品中包括指令，指令被执行时，能够执行上述实施例中移动设备定位导航方法的步骤。
基于前述方法实施例描述，本公开提供的装置的另一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中决策引擎的检测方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本公开所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种室内移动设备方法、装置、移动设备、计算机设备及存储介质。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random AccessMemory，DRAM)等。
在本说明书的描述中，参考术语“有些实施例”、“其他实施例”、“理想实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特征包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性描述不一定指的是相同的实施例或示例。
可以理解的是，本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同/相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。相关之处参见其他方法实施例的描述说明即可。
上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本公开的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本公开的保护范围。因此，本公开专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (12)
1.一种移动设备定位导航方法，其特征在于，包括步骤：
获取定位信号的信号强度信息；
根据所述信号强度信息生成指纹信息，将所述指纹信息与已构建的指纹库中的指纹数据进行匹配，基于匹配的指纹数据确定所述移动设备的物理位置信息；所述指纹数据与物理位置具有唯一对应关系，所述指纹数据包括真实指纹和虚拟指纹；
向显示屏发送所述物理位置信息，所述定位信号用于指示所述显示屏根据所述物理位置信息在已获取的物理地图上显示所述移动设备的位置；
接收人机交互信号，根据所述人机交互信号获取所述移动设备的目标位置信息；
根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息实时动态规划所述移动设备路径，将所述路径和目标位置信息通过所述显示屏展示。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取定位信号的信号强度信息包括：
通过定位标签对当前位置进行定位，得到定位信号；
向基站发送所述定位信号，所述定位信号用于指示所述基站对所述定位信号进行解析，得到所述定位信号的信号强度信息；
接收所述基站返回的所述信号强度信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指纹库的构建方式包括：
获取与物理位置具有已知对应关系的第一指纹、与物理位置具有未知对应关系的第二指纹，所述第一指纹的个数少于所述第二指纹的个数；
根据所述第一指纹和第二指纹训练生成指纹生成器；
根据所述指纹生成器获取所述虚拟指纹；
将所述虚拟指纹和真实指纹混合构成所述指纹库。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一指纹和第二指纹训练生成指纹生成器包括：
获取所述第一指纹的第一指纹标签和所述第二指纹的第二指纹标签，所述第一指纹标签用于表征生成所述第一指纹的定位信号的信号传输距离，所述第二指纹标签用于表征生成所述第二指纹的定位信号的信号传输距离；
将所述第一指纹标签、第二指纹标签输入到回归器中，获得第一位置标签和第二位置标签，所述第一位置标签用于表征所述第一指纹对应的物理位置的标签数据，所述第二位置标签用于表征所述第二指纹对应的物理位置的标签数据；
将所述第一指纹标签、第一位置标签、第二指纹标签、第二位置标签输入半监督的条件变分自编码器；
训练所述条件变分自编码器的解码器，获得所述指纹生成器。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述移动设备的所属空间和所述移动设备的可行路径进行测绘，生成所述物理地图；
根据所述物理地图和所述指纹库，生成指纹地图。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息实时动态规划所述移动设备路径，将所述路径和目标位置信息通过所述显示屏展示包括：
根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息，基于蚁群算法计算所述移动设备的最优路径；
实时感知所述移动设备的感知区域，判断所述移动设备的感知区域内是否有其他移动设备；
当所述移动设备的感知区域内有其他移动设备，计算所述移动设备与其他移动设备之间的距离，判断所述距离与预设的预警距离的大小；
当所述距离小于等于所述预警距离，启动协调策略，根据所述协调策略规划所述移动设备路径和控制所述移动设备的实时车速。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当所述距离小于等于所述预警距离，启动协调策略，根据所述协调策略规划所述移动设备路径和控制所述移动设备的实时车速包括：
确定与所述移动设备的距离小于等于所述预警距离的其他移动设备，获取所述移动设备与所述其他移动设备的目标位置信息、实时车速、移动设备路径；
判断所述移动设备与所述其他移动设备会车的冲突类型，根据所述冲突类型执行所述冲突类型对应的所述协调策略。
8.一种移动设备定位导航装置，其特征在于，包括：
定位模块，用于获取定位信号的信号强度信息；
指纹模块，用于根据所述信号强度信息生成指纹信息，将所述指纹信息与已构建的指纹库中的指纹数据进行匹配，基于匹配的指纹数据确定所述移动设备的物理位置信息；所述指纹数据与物理位置具有唯一对应关系，所述指纹数据包括真实指纹和虚拟指纹；
显示模块，用于向显示屏发送所述物理位置信息，用于指示所述显示屏根据所述物理位置信息在已获取的物理地图上显示所述移动设备的位置；
交互模块，用于接收人机交互信号，根据所述人机交互信号获取所述移动设备的目标位置信息；
路径模块，用于根据所述移动设备的物理位置信息、目标位置信息实时动态规划所述移动设备路径，将所述路径和目标位置信息通过所述显示屏展示。
9.一种移动设备，其特征在于，包括：
移动主体，用于执行移动动作；
定位标签，与基站进行超宽带信号传输，所述定位标签设置在所述移动主体上；
无线信号收发器，与所述基站无线连接，所述无线信号收发器设置在所述移动主体上；
显示屏，用于接收人机交互信号以及展示所述移动设备的物理位置，所述显示屏安装在所述移动主体上；
控制设备，与所述无线信号收发器和显示屏连接，所述控制设备安装在所述移动主体上；
所述移动主体上配备有移动设备电源，所述移动设备电源通过电源转换器与所述定位标签、无线信号收发器、显示屏、控制设备电性连接；
所述控制设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，其特征在于，所述指令被执行时，能够执行权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111145245.XA CN113916231A (zh) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | 移动设备定位导航方法、装置、移动设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111145245.XA CN113916231A (zh) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | 移动设备定位导航方法、装置、移动设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113916231A true CN113916231A (zh) | 2022-01-11 |
Family
ID=79236835
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111145245.XA Pending CN113916231A (zh) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | 移动设备定位导航方法、装置、移动设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113916231A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114783004A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-07-22 | 北京度位科技有限公司 | 指纹定位和处理指纹数据的方法及装置、设备及介质 |
| CN115190586A (zh) * | 2022-09-08 | 2022-10-14 | 东南大学 | 一种移动终端辅助的智能家居设备位置感知方法 |
| CN115243371A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-10-25 | 上海浦东发展银行股份有限公司 | 一种定位方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014093000A1 (en) * | 2012-12-14 | 2014-06-19 | Apple Inc. | Location fingerprinting |
| CN105636201A (zh) * | 2016-03-14 | 2016-06-01 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于稀疏信号指纹数据库的室内定位方法 |
| CN106525043A (zh) * | 2016-10-09 | 2017-03-22 | 李信 | 一种智能路线规划方法 |
| CN107423547A (zh) * | 2017-04-19 | 2017-12-01 | 江南大学 | 基于半监督超限学习机的增量式定位算法 |
| CN107423762A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-01 | 江南大学 | 基于流形正则化的半监督指纹定位算法 |
| CN108401423A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-08-14 | 深圳蓝胖子机器人有限公司 | 自动输送包裹的方法、系统、机器人及存储装置 |
| CN109076310A (zh) * | 2016-03-30 | 2018-12-21 | 英特尔公司 | 物理位置的自主语义标记 |
| CN109975757A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-05 | 努比亚技术有限公司 | 室内定位导航方法、终端和计算机存储介质 |
| CN110072183A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-07-30 | 天津大学 | 基于群智感知的被动式定位指纹库构建方法 |
| CN110087188A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-02 | 中山大学 | 基于rfid标签的室内定位虚拟指纹数据库构建方法 |
| CN110557716A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-10 | 华南师范大学 | 一种基于对数正态模型的室内定位方法 |
| CN110989570A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-04-10 | 浙江工业大学 | 一种多agv防碰撞协同路径规划方法 |
| CN111148030A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-12 | 泰斗微电子科技有限公司 | 指纹数据库的更新方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN111240319A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-06-05 | 南京理工大学 | 室外多机器人协同作业系统及其方法 |
| CN111461251A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-28 | 桂林电子科技大学 | 基于随机森林与自编码器的WiFi指纹的室内定位方法 |
| CN112040401A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-04 | 中移（杭州）信息技术有限公司 | 室内定位方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN112312541A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-02-02 | 清华大学 | 一种无线定位方法及系统 |
| CN112405533A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-26 | 深圳优地科技有限公司 | 机器人避让方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112488151A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-12 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种半监督的基于流形学习的位置指纹库构建方法 |
| CN112566027A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-26 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 室内定位指纹更新方法、装置、电子设备及存储介质 |
| EP3798918A1 (en) * | 2019-09-26 | 2021-03-31 | Naver Corporation | Using semi-supervised variational autoencoder for wi-fi-based indoor localization |
| WO2021066330A1 (en) * | 2019-10-04 | 2021-04-08 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method for wifi-based indoor localization via unsupervised domain adaptation |
| CN112699201A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-04-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 导航数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113132903A (zh) * | 2019-12-31 | 2021-07-16 | 中兴通讯股份有限公司 | 定位导航方法、装置、终端、服务器、系统和存储介质 |
| CN113386141A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-09-14 | 上海高仙自动化科技发展有限公司 | 机器人控制方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113438615A (zh) * | 2020-03-04 | 2021-09-24 | 北京京东乾石科技有限公司 | 定位方法和装置 |
-
2021
- 2021-09-28 CN CN202111145245.XA patent/CN113916231A/zh active Pending
Patent Citations (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014093000A1 (en) * | 2012-12-14 | 2014-06-19 | Apple Inc. | Location fingerprinting |
| CN105636201A (zh) * | 2016-03-14 | 2016-06-01 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于稀疏信号指纹数据库的室内定位方法 |
| CN109076310A (zh) * | 2016-03-30 | 2018-12-21 | 英特尔公司 | 物理位置的自主语义标记 |
| CN106525043A (zh) * | 2016-10-09 | 2017-03-22 | 李信 | 一种智能路线规划方法 |
| CN107423547A (zh) * | 2017-04-19 | 2017-12-01 | 江南大学 | 基于半监督超限学习机的增量式定位算法 |
| CN107423762A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-01 | 江南大学 | 基于流形正则化的半监督指纹定位算法 |
| CN108401423A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-08-14 | 深圳蓝胖子机器人有限公司 | 自动输送包裹的方法、系统、机器人及存储装置 |
| CN110072183A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-07-30 | 天津大学 | 基于群智感知的被动式定位指纹库构建方法 |
| CN109975757A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-05 | 努比亚技术有限公司 | 室内定位导航方法、终端和计算机存储介质 |
| CN110087188A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-02 | 中山大学 | 基于rfid标签的室内定位虚拟指纹数据库构建方法 |
| CN110557716A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-10 | 华南师范大学 | 一种基于对数正态模型的室内定位方法 |
| EP3798918A1 (en) * | 2019-09-26 | 2021-03-31 | Naver Corporation | Using semi-supervised variational autoencoder for wi-fi-based indoor localization |
| WO2021066330A1 (en) * | 2019-10-04 | 2021-04-08 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method for wifi-based indoor localization via unsupervised domain adaptation |
| CN110989570A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-04-10 | 浙江工业大学 | 一种多agv防碰撞协同路径规划方法 |
| CN111148030A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-12 | 泰斗微电子科技有限公司 | 指纹数据库的更新方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN111240319A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-06-05 | 南京理工大学 | 室外多机器人协同作业系统及其方法 |
| CN113132903A (zh) * | 2019-12-31 | 2021-07-16 | 中兴通讯股份有限公司 | 定位导航方法、装置、终端、服务器、系统和存储介质 |
| CN113438615A (zh) * | 2020-03-04 | 2021-09-24 | 北京京东乾石科技有限公司 | 定位方法和装置 |
| CN111461251A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-28 | 桂林电子科技大学 | 基于随机森林与自编码器的WiFi指纹的室内定位方法 |
| CN112040401A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-04 | 中移（杭州）信息技术有限公司 | 室内定位方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN112312541A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-02-02 | 清华大学 | 一种无线定位方法及系统 |
| CN112488151A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-12 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种半监督的基于流形学习的位置指纹库构建方法 |
| CN112405533A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-26 | 深圳优地科技有限公司 | 机器人避让方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112566027A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-26 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 室内定位指纹更新方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112699201A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-04-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 导航数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113386141A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-09-14 | 上海高仙自动化科技发展有限公司 | 机器人控制方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 朱顺涛;卢先领;于丹石;: "一种基于流形正则化的半监督指纹定位算法", 测绘通报, no. 02, 25 February 2018 (2018-02-25), pages 11 - 20 * |
| 米伟娟等: "基于变分自编码器的WLAN定位方法", 《电子测量与仪器学报》, vol. 34, no. 12, pages 101 - 108 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114783004A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-07-22 | 北京度位科技有限公司 | 指纹定位和处理指纹数据的方法及装置、设备及介质 |
| CN115243371A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-10-25 | 上海浦东发展银行股份有限公司 | 一种定位方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115190586A (zh) * | 2022-09-08 | 2022-10-14 | 东南大学 | 一种移动终端辅助的智能家居设备位置感知方法 |
| CN115190586B (zh) * | 2022-09-08 | 2022-12-09 | 东南大学 | 一种移动终端辅助的智能家居设备位置感知方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113916231A (zh) | 移动设备定位导航方法、装置、移动设备及存储介质 | |
| US10703476B2 (en) | Method and apparatus for intelligent inspection and interaction between a vehicle and a drone | |
| CN106485198B (zh) | 使用全光摄像机自主代客停车的系统和方法 | |
| US20220012466A1 (en) | Method and system for generating a bird's eye view bounding box associated with an object | |
| US10278333B2 (en) | Pruning robot system | |
| CN109557928A (zh) | 基于矢量地图和栅格地图的自动驾驶车辆路径规划方法 | |
| EP1752908A2 (en) | Portable RFID reader having a location determination system | |
| CN105737833A (zh) | 室内导航方法及装置 | |
| Zhao et al. | Distributed and collaborative proactive tandem location tracking of vehicle products for warehouse operations | |
| CN110647089A (zh) | 智能仓储物流机器人控制系统及控制方法 | |
| US11797003B2 (en) | System and method for autonomous vehicles to perform autonomous trips | |
| CN105737824A (zh) | 室内导航方法和装置 | |
| Xue et al. | Automatic calibration of dual-LiDARs using two poles stickered with retro-reflective tape | |
| CN111856499A (zh) | 基于激光雷达的地图构建方法和装置 | |
| CN111651245A (zh) | 基于车辆行驶环境切换定位设备的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114930391A (zh) | 地图更新方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN109993813A (zh) | 创建地图的方法、装置、车辆及可读存储介质 | |
| CN113225090B (zh) | 一种压缩方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| US20220269281A1 (en) | Method and system for generating a topological graph map | |
| WO2021177887A1 (en) | Machine learning based system, methods, and control arrangement for positioning of an agent | |
| CN115269763B (zh) | 局部点云地图更新维护方法、装置、移动工具及存储介质 | |
| CN108663674B (zh) | 车辆定位方法、汽车、存储介质及定位系统 | |
| CN114360274B (zh) | 配送车导航方法、系统、计算机设备和存储介质 | |
| CN116679698A (zh) | 用于车辆的自动驾驶方法、装置、车辆、设备和介质 | |
| EP4092546A1 (en) | Method and apparatus for map query and electronic device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |