[发明专利]一种室内导航动态避障寻径方法

权利要求书

1.一种基于双层混合模型的室内导航动态避障寻径方法，其特征在于，包含以下步骤：

(a)在目标建筑内根据室内地图，基于双层混合数据模型对室内可通行区域进行建模，该模型分为第一层拓扑网络和第二层栅格网络，所述第一层拓扑网络表达房间的连通性；而所述第二层栅格网络由规则网格单元组成，表达房间内部的空间及其状态；

(b)划分建筑第一层拓扑网络，动态维护各个房间的连通性图，其中每个节点代表房间，每条边代表两个房间的连通性；第一层拓扑网络表示为：G_t＝{N_t,E_t},N_t＝{n₁,n₂…n_k,k为房间序号}，E_t＝{(n_i,n_j)|(n_i,n_j∈N_t)∩(n_i与n_j连通)，1≤i,j≤k且i≠j}，对E_t中的每条边(n_i,n_j)，存储其距离d_ij和拥堵程度b_ij；

(c)划分建筑第二层栅格网络，针对每个房间采用一个规则网格模型来精确反映静态障碍和动态障碍物的影响，网格单元大小根据实际需求确定；第二层栅格网络表示为：房间n_k,V_d＝{v₁,v₂,…v_p,p为n_k内的网格数}，E_d＝{(v_i,v_j)|(v_i,v_j∈V_d)∩(v_i在v_j的8-邻域中)，1≤i,j≤p且i≠j}，针对V_d中每个网格v_p，存储其被占据的信息O_p，以及其中的人员密度D_p，若v_p被完全占据，则O_p＝0，反之为1；D_p以人/m²表示；

(d)划分障碍物，包括静态和动态障碍物，室内行人流属于动态障碍；

利用Wi-Fi扫描设备在室内采集移动设备信号，分析并实时更新相应房间中的人员密度和分布，将障碍物实时分布结果输出在步骤(c)中第二层栅格网络中；

根据房间内网格中的人员密度，将每个房间的拥堵程度分为：畅行，轻度拥堵，严重拥堵；

(e)采用步骤(d)方法统计每个房间的拥堵程度，并将其作为属性数据存储在步骤(b)中第一层拓扑网络的节点上；

预先计算好每个房间的通道口之间的距离，并将其作为属性数据存储在步骤(b)中第一层拓扑网络的连通边上；

(f)根据输入的当前用户位置和目标位置，为指定用户计算最佳的避障路径；该动态避障寻径计算依赖于所述双层混合数据模型，采用分层计算的方式来优化计算效率，该模型用集合论符号表达如下，第一层拓扑网络的图模型G＝{N，E}，根据墙等边界将建筑分割为房间集合N＝{N₁…N_t}，节点N_t对应第t个房间；根据连通的房间，建立所有连通边的集合E_i，j∈E；针对每一房间节点N_k建立子图，k＝t，G_k＝{N_k，E_k}，其中包含房间N_k中栅格模型所有的单元节点共p个，而单元节点之间的连接路径为通过k房间的第一层节点Nk与对应第二层结构G_k，在更新G_k实时信息的同时更新第一层拓扑节点N_k的状态，实现双层数据之间的联动；

首先为用户在第一层拓扑网络G上计算起点和终点之间的全局房间序列；首先根据中介中心度公式计算G中所有节点的中介中心度C(v)：

式(1)中n_st(v)表示在起点s与终点t之间的，通过节点v的最短路径条数，而n_st表示从s到t点的最短路径条数；采用参数C(v)突出在第一层拓扑网络上的通行枢纽节点；将G中每个节点的中介中心度传递到对应的边E_ij上，并根据E_ij的距离d_ij和当前拥堵程度b_ij，利用加权法计算每条边的通行权重P_ij：

式(2)中w₁为中介中心度C的偏好权重，w₂为距离的偏好权重，w₃为对拥挤程度容忍的偏好；针对避障需求，设置w₃＞w₁＞w₂，即路径计算首重避障，其次是枢纽区域，最后才是距离；根据G当前所有边的通行权重P，利用经典最短路径算法Dijkstra法来计算最小化P的路径(min∑P_ij)，在拓扑网络G上得到第一层路径；

此后，在序列所包含的每个房间中，基于第二层栅格网络精准计算局部的动态避障路径；将静态障碍物的边界离散化，并将其对应的网格单元设为不可通行；同时根据实时数据，计算其它网格单元的当前人员密度，确定动态障碍的最大影响范围；定义网格单元的阻碍程度B_k，t为：

B_k，t＝N_k，t/U_k (3)

N_k，t为t时刻k单元检测的人数；U_k为该单元能容纳的人数上限；设定阻碍程度阈值BH，超过该阈值的网格单元设为不可通行；由于动态位置的不确定性影响了不同网格中阻碍程度的准确性，因此通过计算位置转移概率来表达这类不确定性：

式(4)中，G代表参与计算的网格单元；κ是归一化系数，x_k，t表示t时刻的网格单元k，z_t表示t时刻的位置估计，是估值；通过统计各网格单元中的P_k，t，即可得到每一单元的B_k，t概率值；

在获取当前房间第二层所有网格单元的B_k，t值后，采用A*算法搜索当前房间内的路径；根据A*算法中的成本函数F(m)＝G(m)+H(m)，在t时刻针对某网格单元m，在其启发函数H(m)中加入B_k，t，根据约束条件min(G(m)+H(m))，算出在当前房间网格中针对障碍物变化的通行路径；按照上述过程，在对第一层路径中所有房间内的栅格模型计算后，将第二层路径按顺序连接起来，得到完整的动态避障路径；

(g)根据实时监测的人员密度分布，更新在已选择路径上的拥堵程度，并根据用户当前位置，确定是否调整计算新的最佳避障路径；若根据监测结果，当前房间中的拥堵程度增加，将更新双层模型的动态信息并计算当前的最佳避障路径。