[发明专利]一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统及其实施方法在审

专利信息
申请号: 201510173132.9 申请日: 2015-05-25
公开(公告)号: CN104833354A 公开(公告)日: 2015-08-12
发明(设计)人: 梁步阁;杨德贵;赵党军 申请(专利权)人: 梁步阁
主分类号: G01C21/00 分类号: G01C21/00;G01C21/20
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 410012 湖南省*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 基多 模组 融合 室内 人员 导航 定位 系统 及其 实施 方法
【权利要求书】:

1.一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统,其特征在于:包括导航定位服务器端(200)、指挥监控端(300)和多个终端设备(100);所述终端设备(100)包括传感模块(110)、信息处理模块(120)、信息传输模块(130)和本地显示模块(140),其中:所述传感模块(110)包括IMU惯性测量单元(111)、IR红外图像传感器(112)、LA激光扫描测距仪(113)和UWB超宽带雷达(114)所述导航定位服务器端(200)包括信息传输模块(210)、高性能信息处理平台(220)和室内地图数据库(230)所述指挥监控端(300)为远程指挥监控端(310)或现场指挥监控端(320)。

2.如权利要求1所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法,其特征在于包括如下步骤:

(1)系统初始化:

S11、所属终端设备(100)初始化,获取传感模块(110)信息并进行预处理,包括IMU惯性测量单元(111)姿态航向解算、IR红外图像传感器(112)图像滤波、UWB超宽带雷达(114)成像、LA激光扫描测距仪(113)信息滤波;

S12、导航定位服务器端(200)通过轮询方式获取多个或单个终端设备(100)中的传感模块(110)信息,包括IMU惯性测量单元(111)的解算信息、多帧IR红外图像传感器(112)的图像信息、LA激光扫描测距仪(113)的激光平面扫描距离信息和UWB超宽带雷达(114)的成像信息,利用IR红外图像传感器(112)的图像信息和UWB超宽带雷达(114)的成像信息形成启发式信息,对LA激光扫描测距仪(113)的激光扫描二维图像进行特征提取(线、直角、圆弧等),获得地标特征数据并构建二维平面特征地图;

S13、同时获得初始人员定位,并将初始地图结构化数据、地标特征数据和初始人员位置数据发送至各终端设备;

(2)多模室内高精度人员定位:

S21、终端设备(100)重复步骤S11中的信息预处理过程,在预处理结束后,联合IMU惯性测量单元(111)的姿态航向信息、LA激光扫描测距仪 (113)的激光扫描测距信息和导航定位服务器端(200)发布的初始地图和地标特征信息进行特征匹配,提取人员位置和移动方向信息;

S22、利用步骤S21所提取的人员位置和移动方向对位置和航向进行校正;

S23、利用步骤S22校正结果对IR红外图像传感器(112)的红外图像数据、LA激光扫描测距仪(113)的激光测距数据进行图像配准,并将当前帧红外图像与前一帧红外图像进行差分,获取目标运动距离等信息后将IR红外图像传感器(112)的红外图像、LA激光扫描测距仪(113)的激光测距数据和步骤S21所提取的人员位置信息发送至导航定位服务器端(200);

(3)多基实时室内地图生成与导航:

S31、融合多个终端设备(100)在步骤S23所提供的图像、测距及姿态方位信息,重复步骤S12的工作,更新室内地图,并获取人员位置信息,利用该位置信息对定位终端所给的位置信息进行校正;

S32、重复步骤S13获得新的特征地标信息,并发布更新的地图数据和地标特征数据至各终端设备(100)。

3.如权利要求1所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统,其特征在于所述信息传输模块(130)为长波通信、3G移动网络或4G移动网络中的任意一种。

4.如权利要求1所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统,其特征在于所述本地显示模块(140)为一块小型LCD显示屏。

5.如权利要求2所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法,其特征在于:所述步骤S11中,IMU惯性测量单元(111)的姿态航向解算采用扩展卡尔曼滤波方法获得俯仰、滚转和偏航角,IR红外图像传感器(112)的图像滤波包括降噪处理和多帧图像配准,所述图像配准利用姿态航向解算结果来加速配准,LA滤波消除扫描测距数据噪声。

6.如权利要求2所述的一种多基多模组网融合室内人员导航定位系统的实施方法,其特征在于:所述步骤S12中的特征提取,首先利用各终端设备 (100)的LA激光扫描测距数据和IR图像数据和UWB雷达数据提取建筑中的主要特征包括线、圆弧、直角,然后进行特征匹配以获取更加准确的运动距离信息,最后形成准确的室内运行航迹,并对地图进行进一步初始化。

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