复杂未知室内环境中人员定位系统和方法与流程

本发明涉及导航定位技术领域，尤其涉及一种复杂未知室内环境中人员定位系统和方法。

背景技术：

当前，我国正处于经济转轨和社会转型期，城市化建设步伐加快，各类致灾因素明显增多，重特大火灾和其他各类灾害事故时有发生，灾害规模不断扩大。面对复杂的灭火救援形势，一个不容忽视的问题就是我国广大消防指战员在灭火救援中出现伤亡的比例正在逐步增加。据统计，1997年至2006年10年间，全国消防员牺牲131人，伤残1610人；而2007年至2009年仅3年间，全国就有153名消防员牺牲，500余人伤残。我国平均每年有近30名消防员牺牲、近300名消防员受伤甚至致残。从近年消防案例来看，造成消防队员伤亡的重要原因是火灾现场情况复杂，消防员防护装备落后，指挥员对现场情况缺乏全面了解，不清楚消防队员在灭火救援过程中所处位置及实时运动状态，只能在外边“干着急”，既不能对灭火进行详细指挥，又不能有效地组织后续救援工作。由于室内环境的复杂性和对定位精度和安全性的特殊要求，使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点。室内定位范围相对较小，因此对定位的精度要求相对而言较室外定位要求较高。室内信号微弱，且反射现象严重，故要求定位算法对各种误差的鲁棒性要强。室内定位的应用场合通常决定了定位设备简单、功耗小、计算量和通信开销也不能太大，在特殊场合还需要考虑不对室内其它设备造成干扰。

当前室内定位较为流行的是超宽带(UWB)技术、射频识别(RFID)技术以及基于RSSI技术的WIFI室内定位。三者能实现较为精确的室内定位。然而，这三种定位技术均需要事先在建筑物内已知位置布置好节点，系统复杂，造价高。UWB定位精度较高，但是定位距离较短；RFID系统定位精度由参考标签的位置决定，参考标签的位置会影响定位。系统为了提高定位精度需要增加参考标签的密度，然而密度较高会产生较大的干扰，影响信号强度。因为要通过公式计算欧几里德公式得到参考标签和待定标签的距离，所以计算量较大；WIFI定位采集数据工作量大，而且为了达到较高的精度，固定点AP的位置测算设置比较繁琐。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题之一是需要提供一种无需事先在建筑物内已知位置布置节点、定位精度较高，系统稳定性好，适用场合为消防灭火、特警执行任务或者反恐演习等的复杂未知室内环境中的人员定位系统。

为了解决上述技术问题，本申请的实施例首先提供了一种复杂未知室内环境中人员定位方法，该方法包括：预先根据对建筑物的估测信息、设置在建筑物附近的三个基站的位置信息和各基站之间的位置信息，建模生成建筑物的室内结构图以及各基站在建筑物附近的位置示意图，根据移动过程中的人员的行走航向、行走位移和行走时间计算出人员移动的路径；提取采集的数据变化特征值，对所述数据变化特征进行聚类分析，判断当前人员的运动特征是否满足地理标签属性，若满足，但是没有已有的地理标签与之相匹配，则在所述室内结构图中将当前人员位置标注为相应的新的地理标签；若可以匹配到已有的地理标签，则将当前人员位置匹配到该室内结构图的对应的地理标签处，从而对计算出的路径进行修正得到人员定位信息。

优选地，该方法还包括如下至少一个步骤：在计算出人员移动的路径之前，还采用零速校正技术对采集的数据进行误差补偿；获取移动过程中的人员与三个基站之间的距离，基于各个距离进一步对修正后的人员定位信息进行辅助估算。

优选地，在当前人员的运动特征不满足地理标签属性时，则根据具体应用场景对当前人员所处的场所进行识别。

优选地，所述地理标签包括楼梯、电梯、入口和自动扶梯中的至少之一，在GPS信号出现设定幅度的衰减时，则判定当前人员所处的位置满足入口属性；通过训练获得电梯、自动扶梯或楼梯地标的地理标签属性。

优选地，采用落脚点判断技术和宽动态滤波技术对采集的数据进行预处理。

根据另一方面，本发明实施例还提供了一种用于复杂未知室内环境中的人员定位系统，其用来对处于复杂未知环境中的人员进行定位，该人员定位系统包括：建筑物室内结构建模单元，其预先根据对建筑物的估测信息、设置在建筑物附近的三个基站的位置信息和各基站之间的位置信息，建模生成建筑物的室内结构图以及各基站在建筑物附近的位置示意图；定位模块，其根据移动过程中的人员的行走航向、行走位移和行走时间计算出人员移动的路径，提取采集的数据变化特征值，对所述数据变化特征值进行聚类分析，判断当前人员的运动特征是否满足地理标签属性，若满足，但是没有已有的地理标签与之相匹配，则在所述室内结构图中将当前人员位置标注为相应的新的地理标签；若可以匹配到已有的地理标签，则将当前人员位置匹配到该室内结构图的对应地理标签处，从而对计算出的路径进行修正得到人员定位信息。

优选地，所述定位模块进一步执行如下至少一个步骤：在计算出人员移动的路径之前，还采用零速校正技术对采集的数据进行误差补偿；获取移动过程中的人员与三个基站之间的距离，基于各个距离进一步对修正后的人员定位信息进行辅助估算。

优选地，所述定位模块，其进一步在当前人员的运动特征不满足地理标签属性时，则根据具体应用场景对当前人员所处的场所进行识别。

优选地，所述地理标签包括楼梯、电梯、入口和自动扶梯中的至少之一，所述定位模块，其进一步在GPS信号出现设定幅度的衰减时，则判定当前人员所处的位置满足入口属性；通过训练得到电梯、自动扶梯或楼梯地标的地理标签属性。

优选地，所述定位模块，其进一步采用落脚点判断技术和宽动态滤波技术对采集的数据进行预处理。

与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：

本发明实施例的系统具有应用环境复杂，定位精度高，系统稳定性好，适用场合为消防灭火、特警执行任务或者反恐演习等的优点。在硬件方面，该系统不需要事先在室内安装节点或者发射源，使用方式灵活，室外指控计算机能够对未知建筑物基本结构进行快速三维建模，实时获取人员所处的室内位置，及各房间之间的通道位置，实现人员室内三维定位功能。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明的技术方案而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构和/或流程来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分。其中，表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，但并不构成对本申请技术方案的限制。

图1是根据本发明实施例的复杂未知室内环境中人员定位系统的系统组成示意图。

图2是根据本发明实施例的复杂未知室内环境中人员定位方法的流程示意图。

图3是根据本发明实施例的人员移动的路径计算方法的原理示意图。

图4是根据本发明实施例的基于三台无线数传电台基站与移动终端设备的距离对人员定位信息进行辅助估算的定位原理图。

图5是根据本发明实施例的指控计算机C的功能框图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

另外，附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的复杂未知室内环境中人员定位系统的系统组成示意图。如图1所示，该系统主要包括单兵设备(移动终端设备)A、通信系统和指控计算机C等设备。

单兵设备A主要包括惯性传感器模块、微控制器和无线数传电台标签设备(也可以称为无线数传电台终端)，该单兵设备A具有体积小、携带方便、适用复杂建筑环境、定位精度高等特点。其中，惯性传感器模块主要采集人员的行走航向和行走位移；微控制器，其主要用来对惯性传感器模块采集的数据进行预处理并控制电台终端发送采集到的信息。无线数传电台终端，其与室外环境中的通信系统进行通信，将传感器模块采集到的数据发送出去。

在硬件电路方面，当前数传电台较为普遍，在选择数传电台时，电台参数需符合“GA1086—2013《消防员单兵通信系统通用技术要求》”。当前较为成熟的有ANYKEY AV1000单兵通信传输系统，LocalSense等。惯性传感器模块优先选用ADIS16405BMLZ陀螺仪传感器。ADIS16405BMLZ是一款完整的三轴陀螺仪、磁力计与加速计惯性检测系统。这款传感器结合了ADI公司的iMEMS与混合信号处理技术，提供校准的数字惯性检测，是高集成度的解决方案。SPI接口和简单的输出寄存器结构实现了方便的数据访问和配置控制。通过SPI端口可以访问下列嵌入式传感器：X、Y和Z轴角速度；相对首向检测；X、Y和Z轴线性加速度；内部温度；电源；以及辅助模拟输入。惯性传感器在各个轴上执行精密对准，并对失调和灵敏度进行校准。嵌入式控制器可以动态补偿对MEMS传感器的所有主要影响，因此能够在无需测试、电路或用户干预的情况下保证高度精确的传感器输出。以下可编程特性能够简化系统集成：系统内自动偏置校准、数字滤波与采样速率、自检、电源管理、条件监控，以及辅助数字输入/输出。

通信系统主要包括三个无线数传电台基站T1、T2、T3和网络通信N。无线数传电台基站仅为优选示例，可以选取其他形式的基站。这三个基站设置在建筑物周围设定范围，且与移动终端设备A的无线数传电台终端通信，接收采集得到的数据。网络通信单元N，其将接收到的数据转发到室外环境中的指控计算机C中。

指控计算机C包括数据通信单元C1、数据处理单元C2和定位信息显示单元C3(参见图5所示)，该指控计算机C基于地理信息系统(GIS)显示消防员的定位信息，且具有快速建立二维和三维建筑模型的功能。具体地，数据通信单元C1，其接收来自通信系统转发的惯性传感器模块采集的数据。数据处理单元C2包括建筑物室内结构建模单元C21和定位模块C22，其中，建筑物室内结构建模单元C21，其预先根据对建筑物的估测信息、建筑物与三台无线数传电台基站的位置信息和各无线数传电台基站之间的位置信息，建模生成建筑物H的内部近似结构图以及无线数传电台基站T在建筑物H附近的位置示意图，具体的，根据对建筑物估测的长、宽、高及窗户位置、数量，利用软件建模生成三维建筑物近似外部框架及内部楼层图；定位模块C22，其根据采集的数据，基于移动过程中的人员的行走航向、行走位移和行走时间计算出人员移动的路径，对该路径进行修正得到人员定位信息。定位信息显示单元C3，其根据人员定位信息，基于建筑物H的内部近似结构图以及无线数传电台基站T在建筑物H附近的位置示意图显示出该人员在建筑物H的内部的位置。

在一个例子中，预先设定建筑物H(如图1所示)为火灾地点。消防员进入室内灭火救生前，在建筑物的周围，优选在距离建筑物的20～30m处分别放置三个基站T1、T2、T3，各基站T与建筑物H的相对位置已知，各基站T之间的相对位置已知。每名消防员携带一台单兵设备A，单兵设备A与各基站T采取无线通信，通信协议中包含单兵设备A的识别码，可区分不同的消防员。指控计算机C与三个基站T1、T2、T3通过集线器M连接，采取UDP通信协议或者适合定位信息传输特点的自定义通信协议。指控计算机C的操作员粗略测量关于建筑物H的信息，该信息包括建筑物H的层高、每层房间数、窗户位置等信息，同时输入基站T1、T2、T3的位置信息，这些位置信息包括各基站T与建筑物H的相对位置和各基站T之间的相对位置。然后，指控计算机C中的建筑物室内结构建模单元C21生成建筑物H内部的近似结构图以及三个基站T1、T2、T3的位置示意图。定位模块C22根据人员的行走航向、行走位移和行走时间计算出人员移动的路径，并对路径进行修正得到人员定位信息。指控计算机C承担着通信、数据处理、三维建模等多项工作，同时兼顾携带性，对计算机性能要求较高，可选用移动工作站作为指控计算机，如戴尔的M4800移动工作站。

指控计算机C中的定位模块C22为本系统中的核心部分，下面参照图2所示优选的实施例流程来说明该定位模块C22如何实现对室内人员的定位。

概括来说，消防员在建筑物H入口处启动单兵设备A，初始化设备，并作为初始点。消防员进入建筑物H内，在消防员移动过程中，单兵设备A的惯性传感器模块采集人员行走的相关数据，一方面，定位模块C22读取惯性传感器数据，并将其中加速度传感器读数、电子罗盘及计时器数据输入航位推算系统，同时收集传感器数据，采用零速校正技术对航位推算系统中的数据进行校正，确定人员的运动航向和位移，结合初始位置利用航位推算法进行路经计算；另一方面，定位模块C22从传感器数据中提取数据变化特征值，对数据变化特征进行聚类分析，判断当前的数据特征是否具有地标属性，若具有地标属性并且能与已有的地标进行匹配，则将人员位置匹配到该已有地标，并对计算所得的路径进行修正、调整步长，起地标修正的作用，从而推算人员当前位置；若具有地标属性但是没有已知地标与当前位置和/或当前数据特征地标相匹配，则在所述室内结构图中标记该位置为新的地标，计算所得的路径即为当前推算人员位置所需的路径；若当前的数据特征不具有地标属性，则进行场所识别，根据具体应用场景识别为相应的场所，同样，计算所得的路径即为当前推算人员位置所需的路径，其中涉及的具体应用场景除了火灾现场建筑以外，还可以是反恐演习的应用场景等，不做具体限定。以人员从一楼乘电梯上升至二楼为例，定位模块C22收集传感器数据，并提取到特征值进行聚类分析，得到该位置人员运动特征不具有地标属性，则判断此时人员在一楼楼层活动；若提取到GPS读数出现显著变化且加速度传感器数据先后出现正向、负向较大的起伏，并对该数据解析得到大于设定阈值的加速度数值差，进行聚类分析后得到该位置人员运动特征具有上电梯属性，此时将该具有电梯属性的位置信息与已有地标的位置信息进行对比，判断该位置能否与已有的地标位置进行匹配，若不能匹配，则标记该位置为电梯的位置并将当前计算所得路径作为推算人员位置所需路径，且判断人员正在从一楼乘电梯上二楼；若能与已有地标匹配，则匹配已有地标，并对计算所得的路径进行修正、调整步长，从而判断人员当前是从一楼上二楼；在二楼，若提取到特征值进行聚类分析，得到人员运动特征不具有地标属性，则判断人员在二楼楼层活动；需注意的是，两个位置信息能否匹配通过训练获得，在一定的误差范围内认为可以匹配，超过训练所得误差的则认为不能匹配。此外，定位模块C22还通过计算消防人员与周围三台数传电台基站的距离，通过三点定位技术对所推算得的人员位置进行修正。

容易理解，为了使计算得到的行走路径的精度较高，在进行三维实时定位之前，通过惯性传感器模块的微控制器或定位模块C22可以对采集到的数据进行预处理。具体在惯性传感器数据的预处理过程中可以采用落脚点判断技术、宽动态滤波技术等，建立消防员的定量步态识别方法，克服人体运动抖动对方向测量的干扰。

下面针对上面图2所示的流程进行具体说明。

具体来说，一方面，定位模块C22利用航位推算系统来计算人员的行走路径。在已知上一个时刻位置的坐标、航向的基础上，从上一个位置开始，根据这段时间内人员走过的位移和航向，推测出人员当前的位置和航向。如图3所示，人员在T₀时刻的起始位置是(E₀，N₀)，沿着航向角度α行走位移为I₀，T₁时刻到达位置(E₁，N₁)，在T₁时刻开始沿着航向角度行β走了位移I₁，T₂时刻到达位置(E₂，N₂)，在T₂时刻开始沿着航向角度γ行走了位移I₂，T₃时刻到达位置(E₃，N₃)，T₁与T₂两个时刻的位置信息方程如下公式所示：

E(T₂)＝E(T₁)+I₁·sinβ 式(1)

N(T₂)＝N(T₁)+I₁·cosβ 式(2)

由上述基本原理可知，定位精度主要因素包括：初始位置、行走航向以及行走位移。本实施例利用定位系统中的惯性传感器模块来采集人员行走的步数、航向以及步长的数据，通过对这些数据进行分析进而推算、跟踪人员的位置。更具体地，基于惯性传感器模块中的加速度传感器读数，可以计算出人员行走时走过的步数，因此能够推测出用户的位移；基于电子罗盘，可以得知人员每一步的前进方向。再加上时间，可以得到人员的运动矢量<位移，方向，时间>，进而可以估算出人员移动的路径。但是由于人员移动的行为具有随机性和变化性，通过传感器分析得到的步数、步长和航行也都存在误差，因此仅通过上述方法计算出的人员位置信息会产生误差累积，进而导致定位误差累积。

因此，另一方面，在本发明实施例中，定位模块C22采用如下方法来修正上述位置：定位模块C22提取惯性传感器模块采集的数据变化特征值，对数据变化特征值进行判断当前人员所处的位置是否满足某种地理标签属性，若满足，则判断当前人员附近是否存在已有的地理标签，若存在已有的地理标签，则将当前人员位置匹配到相应的地理标签，从而对计算出的路径进行修正得到人员定位信息。本实施例将建筑物内的一些特定结构(比如电梯、楼梯)作为种子地标，根据人员在地标上移动时惯性传感器的数据特征快速识别地标，修正消防员的行走路径，进而进行较精确的定位，可以得到消防员从哪层哪个房间通过电梯/楼梯进入到哪层哪个房间等，实现消防员三维定位信息直观显示与实时跟踪。

地理位置标签(也称“种子地标”)标注了建筑内能够使惯性传感器模块采集的数据表现出特定特征的地理位置。由于室内的平面结构图已经通过指控计算机建模近似生成，再加上被标注过的特殊地理位置，那么根据这些标签，人员的路径就能够被修正，进而进行较精确的室内定位。需要说明的是，由于室内的平面结构图建模完成后，其内部的地理标签是不完整的，需要结合后期对人员所处在不同地理位置进行场所识别，在室内结构图中补充标注相应的地理标签，这样随着地理标签密度的增加，定位精度也变得更高。

种子地标本质上是建筑物的一些特定结构——楼梯、电梯、入口、自动扶梯，这些位置都能使传感器模块采集到的数据发生特定变化。例如，当人员从建筑外进入建筑这个过程中，GPS信号会出现大幅度的衰减，通过对采集的数据解析得到GPS信号出现设定幅度的衰减时，可以断定人员此时的位置处于建筑物的入口处；电梯开动和停止、楼梯、自动扶梯的上下会使加速度传感器读数出现较大的起伏，通过对采集到的数据解析得到设定变化时，则判定当前人员处于电梯、自动扶梯或楼梯处，这些电梯、自动扶梯或楼梯具体地标属性的判断可通过训练获得。如果人员从楼门口进入，并准备去乘坐电梯上楼，在楼门口由于GPS读数的显著变化可以精确定位人员的位置，接下来再根据路径推测来确定人员的位置，由于存在一定误差，因此只能确定人员在电梯的附近，但是一旦人员乘坐了电梯，加速度传感器读数出现了较大的峰值，根据这个独有的特征能够判断出人员在电梯中，因此对人员路径进行了修正，得到了人员精确的位置，也为下阶段的路径推测打下了基础。相似的过程，当人员下了电梯开始新的阶段的路径推测时，每当他经过一个地标时，路径都能够得到精确的修正，因此只要地标达到一定的密度，系统就可以控制路径推测出的位置达到一定的精度。在具体应用中增加地标的密度，能够使误差频繁的归零，从而降低平均误差。由于该定位系统应用在消防场合，所以该环境下的地标一般只有楼梯，所以试验得到楼梯的特征数据即可。

此外，除了上面基于地标的方式来进行定位修正以外，还可以执行如下至少一种方法来修正误差(图2所示的流程图)：第一种是在计算出人员移动的路径之前，采用零速校正技术对惯性传感器模块采集的数据进行误差补偿，零速校正是一种误差补偿技术，可以有效控制惯导系统长时间工作的误差积累。消防员在室内时不可能一直处于运动状态，当其静止时，以停下的速度误差作为观测量，对人员的其他位置信息进行修正。第二种是在单兵设备A与室外环境中的三台数传电台基站T1、T2、T3通信过程中，可通过测距原理得到人员的位置信息，进一步对修正后的人员定位信息进行辅助估算。

零速校正ZUPT作为一种误差补偿技术，可以有效控制惯导系统长时间工作的误差积累，提高系统的精度。所谓零速校正，即以载体停车时的速度误差作为观测量，来对载体的其它信息进行修正。零速校正的方法较为成熟，如二次曲线拟合、实时卡尔曼滤波、平滑估计法等。二次曲线拟合方法简单，但精度较差。实时卡尔曼滤波应用于ZUPT时，状态量较多，存在计算精度下降，滤波估计值易发散，方位误差角在停车修正期间难以估计等问题。该系统中，提前对人员匀速运动时速度误差进行试验测量，之后可以运用改进的曲线拟合法和滤波估计法进行计算。

如图4所示，在圆周定位模型中，通过单兵设备A与室外环境中的三台数传电台基站T1、T2、T3的物理距离来计算人员位置信息，具体原理如下：在圆周定位模型中，理论上如果知道移动节点到三个信标节点的物理距离，用这三个信标节点做三个圆的圆心，到移动节点的物理距离为半径，画三个圆，这三个圆与移动节点都应该是相交的，即三个圆的公共交点就是移动节点MS的位置。但在实际中，由于噪声的影响，信号遇到障碍物以后的急剧衰落，测量工具带来的误差等原因，在圆周模型中的三个圆是不可能相交于一点的。由于在室内环境下，周围的障碍物等对电磁波信号的吸收，一般使得接收机接收到的信号强度值会小于预计的信号强度值，反映到推导出来的移动节点到信标节点的估计距离上，结果就是所画的三个圆的半径都偏大。这一种情况应该算是最为常见的情况，如图4所示：图中画出来的三个圆一共有三个交点，形成一个三角形区域。所求的移动节点MS的位置就在这三个圆的公共交集区域内。通过取三角形的质心，作为移动节点MS的估计位置。

通过单兵设备的航位推算、零速校正和三点定位修正已经能较精确地实现定位，以此方法来识别地标，使火灾现场建筑物“透明化”，使消防指挥人员通过指挥地面站可以实时获取各楼层的消防员布属情况和各消防员的运动状态，一方面使指挥救援工作有章可循，另一方面增加了对消防人员的安全监控，并同时将地标匹配修正消防员的位置修正，增加了定位的准确性。

本发明实施例的系统具有应用环境复杂，定位精度高，系统稳定性好，适用场合为消防灭火、特警执行任务或者反恐演习等的优点。在硬件方面，该系统不需要事先在室内安装节点或者发射源，使用方式灵活，室外指控计算机能够对未知建筑物基本结构进行快速三维建模，实时获取室内人员的位置，实现人员室内三维定位功能。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。