CN114018267A - 基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法 - Google Patents

基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，可穿戴式室内巡检定位装置采用智能安全帽形式，安全帽搭载音视频采集、九轴传感器、气压传感器，4G/5G通信等模块。本发明的融合定位方法采用PDR粗定位与图像匹配精确定位相融合的定位方法。通过采集的九轴传感器数据实现平面PDR定位，结合气压传感器进行楼层定位，实现室内三维空间粗定位；在PDR定位获得初步位置的基础上，采用视频图像匹配定位到精确的目标工作点。解决了室内无GPS信号的问题，实现对室内操作人员精确定位；本发明的定位方法无需架设其他外置设备，解决了工业现场因生产运营管控，不能随意增加发射基站的问题；采用视觉定位纠正PDR定位误差累积，提高了定位的精确度。

Description

基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法
技术领域
本发明涉及定位技术领域，具体的说是一种基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法。
背景技术
定位技术的发展给人们的生活和工作带来了极大的便利，基于定位技术的导航应用软件已经成为生活中不可或缺的一部分。在室内场景中，商业的发展和建筑面积的不断增加，使得室内定位服务的需求也在不断增加。因此，性能可靠且方便使用的室内定位技术是近些年来的研究热点。
行人航位推算系统(Pedestrian dead reckoning System,PDRS)是利用三轴加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器实现的一种定位算法。不依赖外部设备，采取多传感器融合实现定位。
随着微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)的快速发展，目前人们随身携带的智能手机、平板电脑等移动设备大都集成了高分辨率的相机。近些年来，基于计算机视觉的导航定位技术得到了飞速的发展，最具代表性的是即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)。
室内定位方法多样，但在实际工程现场使用中，存在以下方面的问题有待解决：
(1)、室内无GPS信号，不能通过GPS准确定位；
(2)、工业现场因生产运营管控，不能随意增加发射基站，蓝牙、WIFI、ZIGBEE及UWB定位技术均需要布设基站，使用场景受限
(3)、九轴陀螺仪惯性导航算法精度在2～5米，不能满足工业巡检场景的定位精度要求。
现有技术中，申请公布号为CN109782317A的中国专利申请，公开了一种基于可穿戴式的定位系统，具体包括GPS导航模块，存在上述(1)中，室内无GPS信号，不能通过GPS准确定位的问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，其采用PDR定位与视觉定位相融合的定位方法，通过视觉定位纠正PDR定位累积的误差，消除了定位误差。
为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案来实现的：
本发明是基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，可穿戴式室内巡检定位装置为可穿戴式智能安全帽，融合定位方法包括如下步骤：
步骤1，采用安全帽对巡检机组路径进行视频数据和传感器数据进行采集，标定显著的路径地标和机组设备，构建地标和机组的三维位置地图库；构建bp神经网络对三轴加速度计数据的均值、方差进行分类训练，并设转弯状态为0，偏头状态为1；
步骤2，安全帽开启后向服务器端发送get请求，服务器端响应，响应中包含wesocket连接地址，安全帽通过此地址接入服务器，客户端也通过websocket连接到服务器端，后续安全帽、客户端都通过websocket协议与服务器端通信，获取安全帽实时采集的音视频数据和传感器数据；
步骤3，定位时实时的拉取安全帽采集到的传感器数据，将三轴加速度计采集到的数据进行滑动滤波，对陀螺仪和磁力计采集到的数据进行校准；
步骤4，将步骤3中处理后的数据和气压数据传入PDR算法模块，进行相对初始位置的粗定位，通过气压计数据的变化进行楼层的定位，两者融合最终实现室内三维定位；
步骤5，PDR初步定位完成后，通过视觉定位模块将采集到的图像数据进行截取关键帧，根据查询图像与图库进行比对，匹配，对机组设备进行绝对位置估计，与PDR定位进行融合定位判决。
本发明的进一步改进在于：在安全帽上设置有音视频采集模块、九轴传感器、气压传感器和4G/5G通信模块，通过音视频采集模块采集视频数据，九轴传感器包括三轴加速度计、陀螺仪和磁力计，音视频采集模块、九轴传感器、气压传感器均与4G/5G通信模块，安全帽与后台服务器通过4G/5G模块以websocket连接方式相连。
本发明的进一步改进在于：融合定位方法包括两个部分，即离线阶段和在线阶段，其中步骤1为离线阶段，步骤2-5为在线阶段。
本发明的进一步改进在于：在步骤1中，构建5层bp神经网络对传感器三轴加速度计数据的均值方差进行分类训练。
本发明的进一步改进在于：在步骤4中，PDR算法模块对位置进行初步位置估计时，若发生转弯事件，将实时的三轴加速度计x，y轴均值、方差传入训练好的神经网络模型，进行偏头与转弯的判别，纠正错误的定位路径。
本发明的进一步改进在于：步骤5中的定位判决具体为：通过视觉定位判定当前位置机组或地标绝对位置是否在PDR定位点附近，若是，则PDR定位点设置到目标点纠正PDR定位误差，并重置PDR定位，若否，则判定PDR定位失效，返回上一正确坐标点，重新开始PDR定位。
本发明的有益效果是：1、本发明采用PDR定位和视觉定位相融合的定位方法，定位精度高，实现室内准确定位，且无需GPS定位辅助，解决了室内无GPS信号问题。
2、通过可穿戴式安全帽采集PDR定位和视觉定位所需传感器和视频数据，无需架设信号发射等外置装置，解决工业现场因生产运营管控，不能随意增加发射基站，使用场景受限等限制，应用场景更加广泛。
附图说明
图1是本发明的融合算法结构图。
图2是本发明的系统结构图。
图3是本发明的模块功能组织图。
图4是本发明的融合算法判决流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有作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1-4所示，本发明是一种基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，其中，可穿戴式室内巡检定位装置，包括头戴式安全帽1、音视频采集模块2、九轴传感器、气压传感器模块3和4G/5G模块4以及后台服务器5。其中，音视频采集模块2、九轴传感器、气压传感器3、4G/5G模块4内置于安全帽1中，4G/5G模块4与音视频采集2、九轴传感器、气压传感器3相连，安全帽1与后台服务器5通过4G/5G模块4以websocket连接方式相连。安全帽1用于实时检测和定位，可通过按键拍摄抓取图片，录制视频，采集传感器数据传输至服务器5。音视频采集模块2可采集实时图像传输至后台服务器5，以供后台监测，对图像进行处理识别，用于视觉定位。九轴传感器包括三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计，用于实时测量室内操作员三轴加速度、陀螺仪偏转角速度、磁力数据。通过气压传感器实时测量气压数据。
本发明基于上述的可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法主要包括两个分部，分为离线阶段和在线阶段，如图1所示：
在离线阶段，用头戴式安全帽装置对巡检机组路径进行视频数据和传感器采集，对数据进行滤波去噪的预处理。截取视频图像数据关键帧，在其中标定显著的路径地标和机组设备，构建地标和机组的三维位置地图库；对传感器数据，构建bp神经网络对三轴加速度计数据的均值、方差进行分类训练，转弯状态为0，偏头状态为1。针对在头戴式传感器集成模块场景下偏头造成的转弯混淆问题，本发明对加速度计、陀螺仪和磁力计的三轴数据进行分析，提取出区分偏头直走和转向的数据特征，构建5层bp神经网络对传感器加速度计数据的均值、方差进行分类训练，通过训练分类模型实现对转弯与偏头的判决，解决了偏头直走情况对PDR定位带来的阻碍，改进了现有的PDR算法。
在在线阶段，客户端向服务器端发起websocket连接请求，获取安全帽实时采集的音视频数据和传感器数据。传感器数据传入PDR算法定位模块，视频数据传入视觉定位算法模块。PDR模块对位置进行初步位置估计，若发生转弯事件，将实时的加速度计x，y轴均值、方差传入训练好的神经网络模型，进行偏头与转弯的判别，纠正错误的定位路径；对安全帽实时采集的视频数据截取关键帧，与图库进行查询匹配，获得操作员在室内的绝对位置估计，对PDR定位进行误差纠正。其中，在PDR定位步骤中，通过三轴加速度计数据进行计步，通过陀螺仪和磁力计数据融合进行航向估计，通过气压计数据对当前操作员所在高度进行估计。
在线阶段的步骤如下：
(1)安全帽向服务器发送get请求，服务器端响应后安全帽通过websocket连接接入服务器，客户端也通过websocket连接与服务器端通信，获取安全帽实时采集的音视频数据和传感器数据；
(2)定位时服务器端对数据进行去噪滤波预处理，即将三轴加速度计采集到的数据进行滑动滤波，对陀螺仪和磁力计采集到的数据进行校准；
(3)服务器端将视频数据传入到视觉定位模块、将处理后的数据和气压传感器测量到的气压数据传入PDR算法模块，通过PDR算法模块进行相对初始位置的粗定位，即，通过气压计数据的变化进行楼层的定位，两者融合最终实现室内三维定位，确认操作员位置及路径；
(4)PDR初步定位完成后，通过视觉定位模块将采集到的图像数据进行截取关键帧，根据查询图像与图库进行比对，匹配，对机组设备进行绝对位置估计，与PDR定位进行融合定位判决，即，通过视觉定位判定当前位置机组或地标绝对位置是否在步骤(3)PDR定位点附近，是则PDR定位点设置到目标点纠正PDR定位误差，并重置PDR定位，否则，判定PDR定位失效，返回上一正确坐标点，重新开始PDR定位。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求限定的范围之内。

Claims (6)

1.基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，所述可穿戴式室内巡检定位装置为可穿戴式智能安全帽，其特征在于：融合定位方法包括如下步骤：
步骤1，采用安全帽对巡检机组路径进行视频数据和传感器数据进行采集，标定显著的路径地标和机组设备，构建地标和机组的三维位置地图库；构建bp神经网络对三轴加速度计数据的均值、方差进行分类训练，并设转弯状态为0，偏头状态为1；
步骤2，安全帽开启后向服务器端发送get请求，服务器端响应，响应中包含wesocket连接地址，安全帽通过此地址接入服务器，客户端也通过websocket连接到服务器端，后续安全帽、客户端都通过websocket协议与服务器端通信，获取安全帽实时采集的音视频数据和传感器数据；
步骤3，定位时实时的拉取安全帽采集到的传感器数据，将三轴加速度计采集到的数据进行滑动滤波，对陀螺仪和磁力计采集到的数据进行校准；
步骤4，将步骤3中处理后的数据和气压数据传入PDR算法模块，进行相对初始位置的粗定位，通过气压计数据的变化进行楼层的定位，两者融合最终实现室内三维定位；
步骤5，PDR初步定位完成后，通过视觉定位模块将采集到的图像数据进行截取关键帧，根据查询图像与图库进行比对，匹配，对机组设备进行绝对位置估计，与PDR定位进行融合定位判决。
2.根据权利要求1所述基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，其特征在于：在所述安全帽上设置有音视频采集模块、九轴传感器、气压传感器和4G/5G通信模块，通过音视频采集模块采集视频数据，所述九轴传感器包括三轴加速度计、陀螺仪和磁力计，所述音视频采集模块、九轴传感器、气压传感器均与所述4G/5G通信模块，安全帽与后台服务器通过所述4G/5G模块以websocket连接方式相连。
3.根据权利要求1所述基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，其特征在于：所述融合定位方法包括两个部分，即离线阶段和在线阶段，其中步骤1为离线阶段，步骤2-5为在线阶段。
4.根据权利要求3所述基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，其特征在于：在所述步骤1中，构建5层bp神经网络对传感器三轴加速度计数据的均值方差进行分类训练。
5.根据权利要求4所述基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，其特征在于：在步骤4中，PDR算法模块对位置进行初步位置估计时，若发生转弯事件，将实时的三轴加速度计x，y轴均值、方差传入训练好的神经网络模型，进行偏头与转弯的判别，纠正错误的定位路径。
6.根据权利要求5所述基于可穿戴式室内巡检定位装置的融合定位方法，其特征在于：步骤5中的定位判决具体为：通过视觉定位判定当前位置机组或地标绝对位置是否在PDR定位点附近，若是，则PDR定位点设置到目标点纠正PDR定位误差，并重置PDR定位，若否，则判定PDR定位失效，返回上一正确坐标点，重新开始PDR定位。
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