[发明专利]基于5G的变电站巡检机器人定位方法及装置

权利要求书

1.一种基于5G的变电站巡检机器人定位方法，其特征在于，包括：

S1：获取变电站位置信息，基于所述变电站位置信息分为M个网格，并获取每个网格的中心位置，并获取每个网格的AP信号；

S2：对所述M个网格的AP信号进行分组，并对分组后的AP信号进行卡尔曼滤波，以获取指纹数据库；

S3：获取实时RSS指纹并与所述指纹数据库中位置的RSS指纹进行匹配以获取初始位置；

S4：获取人体惯性k-1与k-2步长位置差，并基于所述估计位置对k时刻的位置进行预测以获取预测位置；

S5：获取范围集合，并基于指纹数据库以及预测位置获取参考指纹，基于参考指纹以获取巡检机器人位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2：对所述M个网格的AP信号进行分组，并对分组后的AP信号进行卡尔曼滤波，以获取指纹数据库的步骤包括：

采用如下公式对前一时刻的状态值和外界系统输入u_k-1对当前时刻状态进行预测：

A、B均为参数矩阵；

采用如下公式获取预测状态的不确定性

基于不确定性以及不确定性R采用如下公式获取卡尔曼增益K_k：

H—状态变量到观测的转换矩阵；

采用如下公式对加权平均值以及观测值对当前状态进行估计

z_k—当前时刻滤波输入观测值；

采用如下公式获对机器人位置信息进行协方差处理：

r_i'—滤波后的第i个位置信号；

r_i为第i个滤波前位置信号；

N—AP信号采样个数；

r_m,1—第m个参考节点接受到第1个AP节点的信号强度；

T—方差最小的信号样本数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3：获取实时RSS指纹并与所述指纹数据库中位置的RSS指纹进行匹配以获取初始位置中，采用如下公式获取匹配距离：

D_j—匹配距离；

x′_i—第i个AP节点的实时RSS；

x_i—与实时指纹匹配的指纹库中的元素

通过匹配距离的计算，得到具有较小距离的k个RP，对这k个RP的位置取平均得到定位结果，如下式所示；

x、y—获得初始位置的横纵坐标；

x_i、y_i—与实时指纹匹配的指纹库中的指纹纵横坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4：获取人体惯性k-1与k-2步长位置差，并基于所述估计位置对k时刻的位置进行预测以获取预测位置的步骤包括：

采用如下公式获取预测位置：

—k时刻的预测位置横纵坐标；

△x_k、△y_k—惯性相对位移。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S5：获取范围集合，并基于指纹数据库以及预测位置获取参考指纹，基于参考指纹以获取巡检机器人位置的步骤中，

其中，(x,y)—指纹数据库中的参考节点坐标—

—k时刻的待预测巡检机器人位置坐标；

D为匹配半径；

R_k—在线待测位置RSS指纹；

R_k,n为k时刻第n个参考指纹所对应的RSS指纹；

采用如下公式获取巡检机器人的位置：

ω_k—联合匹配距离d_k的权重；

6.一种基于5G的变电站巡检机器人定位装置，其特征在于，包括：

信号获取模块：用于获取变电站位置信息，基于所述变电站位置信息分为M个网格，并获取每个网格的中心位置，并获取每个网格的AP信号；

指纹数据获取模块：用于对所述M个网格的AP信号进行分组，并对分组后的AP信号进行卡尔曼滤波，以获取指纹数据库；

初始位置获取模块：用于获取实时RSS指纹并与所述指纹数据库中位置的RSS指纹进行匹配以获取初始位置；

预测位置获取模块：用于获取人体惯性k-1与k-2步长位置差，并基于所述估计位置对k时刻的位置进行预测以获取预测位置；

位置确定模块：用于获取范围集合，并基于指纹数据库以及预测位置获取参考指纹，基于参考指纹以获取巡检机器人位置。