[发明专利]一种穿戴式行人自主导航系统及其导航方法在审

专利信息
申请号: 201611121949.2 申请日: 2016-12-08
公开(公告)号: CN106595653A 公开(公告)日: 2017-04-26
发明(设计)人: 曾庆化;张晓雪;孟骞;王敬贤;曾世杰;刘建业;熊智 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G01C21/16 分类号: G01C21/16;G01C21/20;G01S19/47;G08C17/02
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司32200 代理人: 许方
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 穿戴 行人 自主 导航系统 及其 导航 方法
【权利要求书】:

1.一种穿戴式行人自主导航系统,其特征在于:包括5个传感器模块和1个综合处理模块,所述传感器模块和综合处理模块设置在行人身上,其中5个传感器模块分别设置在行人的头部、双臂以及双足上,每个传感器模块包括第一微控制器以及分别与之连接的惯性测量单元、磁传感器、气压传感器和第一蓝牙单元,所述惯性测量单元包括三轴加速度计和三轴陀螺仪,所述综合处理模块包括第二微控制器以及分别与之连接的无线通信单元、视觉传感器、卫星接收机、第二蓝牙单元和显示单元,综合处理模块通过卫星接收机获取GNSS信号,综合处理模块通过无线通信单元与远程监控中心进行数据交互,各传感器模块与综合处理模块之间通过第一蓝牙单元和第二蓝牙单元实现数据传输;所述5个传感器模块采集多种导航信息并传送给综合处理模块,综合处理模块将接收到的多种导航信息进行融合,解算出导航结果,将导航结果显示在显示单元上,并上传给远程监控中心。

2.根据权利要求1所述一种穿戴式行人自主导航系统,其特征在于:所述综合处理模块还包括与第二微控制器相连的温度传感器,根据温度信号对其他传感器进行温度补偿。

3.根据权利要求1所述一种穿戴式行人自主导航系统,其特征在于:所述传感器模块还包括与第一微控制器相连的视觉传感器。

4.根据权利要求1所述一种穿戴式行人自主导航系统,其特征在于:所述远程监控中心预先存储了导航区域的地图信息。

5.基于穿戴式行人自主导航系统的导航方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)利用传感器模块中的惯性测量单元初始化系统的水平姿态角度,惯性测量单元结合磁传感器初始化系统的航向角度;

(2)通过卫星接收机获取GNSS信号,若获取的GNSS信号有效,则根据GNSS信号进行初始位置的定位;

(3)若获取的GNSS信号无效,则通过无线通信单元进行无线通信定位,所述无线通信定位包括离线训练阶段和在线定位阶段;离线训练阶段,采集导航区域各个采样点的无线定位参考信息,构造指纹数据库,将指纹数据库上传远程监控中心进行保存;在线定位阶段,通过实际采集的无线信息到指纹数据库去进行查询,寻找到最接近的参考信息,从而进行初始位置的定位;

(4)若无线通信单元无法获得有效或充足的无线信息,则启动综合处理模块中的视觉传感器,进行图像采集,将采集到的信息数据通过综合处理模块上传给远程监控中心,远程监控中心预先建立了导航区域的信息数据库,将视觉传感器采集到的信息数据与信息数据库预先保存的信息数据进行匹配,从而进行初始位置的定位;

(5)行人在行走过程中,通过纯捷联结合零速修正的方法对传感器模块采集的惯性信息进行修正:

设置滑动窗口的宽度为N,定义如下变量:

<mrow><msub><mi>&omega;</mi><mi>x</mi></msub><mo>=</mo><mo>|</mo><msubsup><mi>&omega;</mi><mi>x</mi><mi>max</mi></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>&omega;</mi><mi>x</mi><mi>min</mi></msubsup><mo>|</mo></mrow>

<mrow><msub><mi>&omega;</mi><mi>y</mi></msub><mo>=</mo><mo>|</mo><msubsup><mi>&omega;</mi><mi>y</mi><mi>max</mi></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>&omega;</mi><mi>y</mi><mi>min</mi></msubsup><mo>|</mo></mrow>

<mrow><msub><mi>&omega;</mi><mi>z</mi></msub><mo>=</mo><mo>|</mo><msubsup><mi>&omega;</mi><mi>z</mi><mi>max</mi></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>&omega;</mi><mi>z</mi><mi>min</mi></msubsup><mo>|</mo></mrow>

<mrow><mi>A</mi><mo>=</mo><munderover><mrow><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><msqrt><mrow><msup><msub><mi>a</mi><mrow><mi>x</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><msup><msub><mi>a</mi><mrow><mi>y</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><msup><msub><mi>a</mi><mrow><mi>z</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mn>2</mn></msup></mrow></msqrt><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中,ωx、ωy、ωz分别为滑动窗口范围内三轴陀螺仪输出量的极差,max表示极大值,min表示极小值,A为滑动窗口范围内三轴加速度计输出矢量的最大幅值,i=0,1,2,…,N;

当ωx、ωy、ωz、A中至少有1个变量的值处于预设的阈值范围内,则认为当前传感器模块中的惯性测量单元处于零速状态,进行零速修正;

(6)根据5个传感器模块采集的信息,判断人体四肢和头部的相对位置和姿态,从而判断行人的行为模式;

(7)结合步骤(6)的结果,采用PDR算法进行导航解算,包括四个步骤:步频探测、步长估计、航向确定和位置计算,具体步骤如下:

①步频探测:实时监听加速度计竖直方向变化得出步数,通过设置阈值,过滤掉人体静止和轻微抖动带来的干扰,得到精准步数;

②步长估计:依靠设在双足的传感器模块采集惯性数据,实时解算出行走中的零速时刻,依据零速时刻的长度与间隔求得步长信息;

③航向确定:根据传感器模块采集陀螺仪信号和磁传感器信号,结合从远程监控中心获取的导航区域地图信息,得到前进航向的信息;

④位置计算:根据步骤②和③得到的结果,解得相对上一时刻的位置变化量,从而获得本时刻的具体位置;

(8)采用多信息融合滤波算法将惯性导航信息与GNSS信息、无线通信定位信息、视觉定位信息进行融合,得到最终的导航结果。

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