一种地磁指纹数据库自动化构建方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种地磁指纹数据库自动化构建方法与装置。本发明专利技术包括可移动载体、人机交互模块、数据采集模块、速度获取模块等，本发明专利技术克服了在传统室内地磁数据库采集过程中，需要事先获取室内平面图、干扰磁场影响大、姿态受限制、机器人定位不准等缺点。本发明专利技术在采集数据前只需要根据应用场景需要，确定所要采集的起点、节点位置，数据采集移动机器人即可按照设定的节点顺序自动化反复采集并实时更新磁场干扰处理和倾角补偿后的地磁指纹数据，并在反馈位置数据时进行了混合滤波处理，并对地磁指纹数据进行插值处理，得到用于定位的基准图，使地磁指纹数据库采集更加实时、智能、精准。

【技术实现步骤摘要】
一种地磁指纹数据库自动化构建方法与装置
本专利技术涉及一种地磁指纹数据库采集和自动构建方法与装置，属于信息智能化物联网应用

技术介绍
地磁数据采集的前提是移动载体准确行进至采集点，即移动机器人的路径规划。路径规划又首先需要机器人准确的定位。定位方式可以分为两种：主动式定位与被动式定位。主动式定位是指通过对外部信息的感知，获取有效的环境特征，再与系统中预先设定的模型进行匹配，进而得出机器人的位置。此种定位方式需要事先获取环境信息并将其导入系统中，但目前室内平面图的来源十分有限，比如谷歌的做法是由合作商家提供平面图，北京点道互联科技点道则是20-30％是商城主动提供，70％通过人工线下收集的，这无疑降低了此种定位方式的效率和实用性，且环境改变后准确率和可靠性也将大大下降，不易调整。被动式定位是指机器人实时监测自身的运动状态，通过初始状态与对运动的累加计算出机器人当前在空间中的位置和方向。目前普遍使用的是航位推算法，但是传统的航位推算法取固定原点，最终只能得出当前位置与目标夹角在[-90°，90°]之间的夹角，适用范围有限。所以我们需要一种更实用，适用于所有情况的定位方式。路径规划是指根据需求找出一条从起点到目标点的最优或者最近的无碰撞路线，主要可分为基于环境信息已知的路径规划和基于环境信息全部未知或部分未知的路径规划。基于环境信息已知的路径规划包括：(1)可视图法：根据已知的环境信息制定一条由起点到目标点的无碰路径轨迹，机器人按人为指定轨迹行驶。但由于室内平面图的来源与准确度有限，该方法的实用性不强，且环境变化后可靠性急剧下降，适应性差。(2)栅格法：该种方法将区域分割成一个个栅格，规划后的行驶路径用连续的栅格序列号表示，机器人在栅格之间行驶。但是如何划分栅格是该方法的一个主要问题，栅格过多，计算量巨大，效率下降，栅格过少，分辨率下降，损失空间增多，准确率下降。基于环境信息全部未知或部分未知的路径规划包括：(1)人工势场法：人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力法，其基本思想是把机器人的运动看作在虚拟力驱动中的运动，即目标点对机器人有吸引力，反之，障碍物对机器人有排斥力，二者共同作用于机器人，根据牛顿运动定律等算法解出机器人的运动方向与速度。但是由于其原理限制，存在在障碍物前振荡与在狭窄通道中摆动等缺点。所以我们需要一种更为简单快捷、可靠实用的路径规划方法。传统的地磁数据采样装置仅仅考虑对地磁的x,y,z三个轴的数据进行采处理后生成地磁指纹数据库，没有考虑到传感器空间姿态对采集到的数据的影响，同时没有对铁磁场的干扰例如电路板和其他金属材料对地磁数据的影响进行校准，采集到的数据与实际有相当大的差距，并且没有考虑到移动设备的功耗，对器件的供电模式不加限制，不利于设备的续航和能源的节约。同时，在构造地图阶段，传统的地磁数据采样装置对机器人所在位置的确定没有具体的算法，没有考虑空间波动，因此定位精度不够。在地磁数据库的建立上，传统的解析法适合于表现大范围的地磁场信号，但计算量大，分析过程比较复杂，不适合于特点为小范围，且需要快速更新数据的室内定位，需要更好的统计学方法去高效地构建局部地磁场。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术中存在的问题与不足，本专利技术提供一种地磁指纹数据库自动化构建方法与装置，使用无需事先提供室内平面图的移动机器人高效准确地到达需要采集地磁数据的指定点，并自动化反复采集，实时更新地磁数据，对磁场干扰和倾角进行补偿，解决机器人定位不准确的问题，为了使地磁数据与室内的实际情况匹配度更高，采用了克里金插值法对未测量点进行较准确的估值。技术方案：一种地磁指纹数据库自动化构建方法，包括如下步骤：移动机器人的定位方式采用改进的航位推算法，从而得到适用于所有情况的、移动机器人当前方向与目标点方向在[-180°，180°]之间的夹角；路径规划采用模糊控制法，无需事先获取室内平面图，也不需要设计具体路线，只需要确定所要采集的起点、节点、终点位置，移动机器人即可避开障碍物，准确到达目标点进行地磁数据库的采集；自动化采集，将节点按照顺序标号，移动机器人即可按照标号依次反复到达各节点采集地磁数据，实现地磁指纹数据库的构建与实时更新；获取室内的地磁指纹数据，首先消除干扰磁场，然后采集三维地磁数据和三维加速度数据，对地磁数据进行倾角补偿，保证数据不受倾角影响；对机器人反馈的位置进行卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的混合滤波，通过不断获取新数据，利用噪声的权重进行调整，根据噪声变化进行快速调整；对未测量点的地磁数据用克里金插值法进行估值，根据测量点修正后的地磁数据用克里金插值法公式求出各测点的权重，估计插值点即未测点的地磁数据，完善地磁数据库。一种地磁指纹数据库自动化构建装置，包括：数据采集载体，用于搭载地磁数据采集端，到达室内的指定区域可进行室内空间的数据采集；人机交互模块，负责在地磁指纹数据库自动化构建中实现人机交互及可视化表达；数据采集模块，用于采集地磁数据和加速度数据，以达到获得地磁数据和计算传感器倾角的目的；偏转角获取模块：使用电子罗盘，用于采集方向信息，作为移动机器人的方位角，从而定位自身位置，寻找下一节点；速度获取模块，根据光码盘测速的原理，使用红外线照射驱动轮内侧的黑白相间的条纹，利用红外线特征对条纹进行脉冲计数，获取移动机器人车轮的角速度，实现机器人对自身位置的定位；距离获取模块，通过安装在移动机器人前方的超声波测距模块，获取移动机器人与周围环境中障碍物的距离，从而调整行进方向，躲避障碍物；运动控制模块，主控模块收集处理各模块的信息，给运动控制模块的两个电机输出控制信号，控制移动机器人的行进方向与速度。主控模块，用于储存和运行算法，对各个模块进行驱动和协调管理。在程序中事先设定采集节点，在移动机器人行进过程中，根据节点顺序来进行模糊控制的参数设定，利用距离获取模块来判断移动机器人是否遇到障碍物，并时刻收集偏转角数据与初始值累加来获得移动机器人行进的方向，收集速度获取模块的数据来计算移动机器人行进的速度，根据收集和计算得到的数据在有障模式下通过模糊化算法对运动控制模块发送指令，进行障碍避让，在无障模式下用增量式PID算法对移动机器人行进的方向进行控制，实现到达节点的目的。到达指定区域后利用改进的航位推算法通过积累的数据进行定位，初步计算得到移动机器人所处的位置，并通过数据采集模块收集地磁和加速度数据，根据平面校准法驱动运动控制模块获取磁场数据消除干扰磁场，利用加速度数据进行倾角补偿后，根据反馈的位置数据进行混合滤波，获得最佳位置估计，形成地磁指纹数据。在获取新的节点地磁指纹数据后，利用克里金插值法完善地磁数据，更新已有的地磁指纹数据库，并上传到云数据库中。在整个过程中，使用者均可以通过人机交互模块获取即时信息和对移动机器人进行控制。；进一步地，所述数据采集载体使用双轮差分驱动式移动机器人；进一步地，所述人机交互模块通过可触摸的LCD屏进行使用者与机器人的交互，可以通过屏幕对机器人发送指令，实现控制机器人的目的，并且实时显示机器人各种状态，使使用者可以方便地获得机器人的信息。进一步地，所述主控模块由K60单片机及外围主板组成。有益效果：与现有技术相比，本专利技术提供的地磁指纹数据库自动化构建方法与装置本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地磁指纹数据库自动化构建方法，其特征在于，包括如下步骤：移动机器人的定位方式采用改进的航位推算法，从而得到适用于所有情况的、移动机器人当前方向与目标点方向在[‑180°，180°]之间的夹角；移动机器人的路径规划采用模糊控制法，只需要确定所要采集的起点、节点、终点位置，移动机器人即可避开障碍物，准确到达目标点进行地磁数据库的采集；自动化采集，将节点按照顺序标号，移动机器人即可按照标号依次反复到达各节点采集地磁数据，实现地磁指纹数据库的构建与实时更新；获取室内的地磁指纹数据，首先消除干扰磁场，然后采集三维地磁数据和三维加速度数据，对地磁数据进行倾角补偿，保证数据不受倾角影响；对机器人反馈的位置进行卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的混合滤波，通过不断获取新数据，利用噪声的权重进行调整，根据噪声变化进行快速调整；对未测量点的地磁数据用克里金插值法进行估值，根据测量点修正后的地磁数据用克里金插值法公式求出各测点的权重，估计插值点即未测点的地磁数据，完善地磁数据库。

【技术特征摘要】
1.一种地磁指纹数据库自动化构建方法，其特征在于，包括如下步骤：移动机器人的定位方式采用改进的航位推算法，从而得到适用于所有情况的、移动机器人当前方向与目标点方向在[-180°，180°]之间的夹角；移动机器人的路径规划采用模糊控制法，只需要确定所要采集的起点、节点、终点位置，移动机器人即可避开障碍物，准确到达目标点进行地磁数据库的采集；自动化采集，将节点按照顺序标号，移动机器人即可按照标号依次反复到达各节点采集地磁数据，实现地磁指纹数据库的构建与实时更新；获取室内的地磁指纹数据，首先消除干扰磁场，然后采集三维地磁数据和三维加速度数据，对地磁数据进行倾角补偿，保证数据不受倾角影响；对机器人反馈的位置进行卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的混合滤波，通过不断获取新数据，利用噪声的权重进行调整，根据噪声变化进行快速调整；对未测量点的地磁数据用克里金插值法进行估值，根据测量点修正后的地磁数据用克里金插值法公式求出各测点的权重，估计插值点即未测点的地磁数据，完善地磁数据库。2.如权利要求1所述的地磁指纹数据库自动化构建方法，其特征在于，移动机器人的定位方式采用改进的航位推算法，即进行坐标轴平移，将移动机器人的当前位置作为坐标原点，在此基础上进行机器人行进方向与目标方向间夹角的计算；设目标点T在新坐标中的坐标值为(xT-xn,yT-yn)，其中(xn，yn)是原坐标系中机器人的当前位置，(xT，yT)是原坐标系中的目标位置；然后计算新坐标中原点与目标点T之间的正弦和余弦值，即确定θT所在象限后利用反三角函数即可求出唯一的θT；移动机器人行进方向由如下公式确定：其中△s为行驶距离的步长，△ti为机器人完成该段步长所用时间，θ0为移动机器人初始行驶角度，(x0，y0)为移动机器人初始坐标值；初始值累加后就可以得出移动机器人当前的准确位置与行进方向；最后以θT减去θn再确定到[-180°，180°]范围，即可得出夹角△θ值。3.如权利要求1所述的地磁指纹数据库自动化构建方法，其特征在于，路径规划采用模糊控制，根据距离信息处理结果以及目标点的位置，移动机器人将周围环境分为有障模式和无障模式；然后对不同的环境模式采取不同的控制方式，即：有障环境下的模糊控制和无障环境下的模糊PID控制，从而决策出转弯控制量。4.如权利要求3所述的地磁指纹数据库自动化构建方法，其特征在于，有障模式下的模糊控制：将左、前、右三个方向上的距离向量D和目标点与机器人正向方向夹角值△θ作为系统输入，转弯控制量α作为输出；主要过程为：模糊输入-根据模糊推理库进行模糊推理-去模糊输出，通过建立隶属函数进行模糊化，由模糊推理机构和模糊规则库组成的模糊推理库进行模糊推理，最后用重心法去模糊化；根据移动机器人的特点和实际应用需要，模糊系统的隶属度函数表示如下：①将前、左、右方向与障碍物的距离df、dl、dr为三个模糊集：N(近)，M(中)，L(远)；②车身与目标点的夹角△θ取NZ、FZ，分别表示目标点在小车左侧和右侧，建立隶属函数：△θ>0时，隶属度为FZ；当△θ<0时，隶属度为NZ，其中△θ的范围为[-180°，180°]；③转弯控制量α的模糊集合取：论域[-6°，6°]，LL(左大转弯)、LS(左小转弯)、Z(保持)、RS(右小转弯)、RL(右大转弯)五档；模糊推理库：库中包括120条IF.THEN形式的模糊控制规则，其总体思想是：当机器人与障碍物过近时，转大弯避开；当机器人与障碍物距离远时则将向导设置为目标点，通过转小弯来使行进方向趋近目标点；当机器人与障碍物距离为中时，则同时考虑两方面因素，但是以避障为主要任务。5.如权利要求3所述的地磁指纹数据库自动化构建方法，其特征在于，无障模式下模糊PID控制：以某一时刻机器人行进方向与目标点的夹角△θt作为系统输入，转弯控制量α为输出，其控制的目标是使机器人的行进角度θt不断逼近目标角θt’，最终达到两个值相等；采用增量式数字PID控制算式：Δu(k)＝KP[e(k)-e(k-1)]+KIe(k)+KD[e(k)-2e(k-1)-e(k-2)]其中e(k)为此次误差；隶属函数为：①输入△θ，将其定义为5个模糊子集：{NL，NS，ZE，PS，PL}，分别代表：负大、负小、保持、正小、正大，论域为[-180°，180°]；②输出Kp、Kl、KD参数量定义为3个模糊子集：{S，M，L}，分别代表：小、中、大，论域为[O，l]；通过PID参数Kp、Kl、KD与角度偏差之间的模糊关系，对三个参数进行在线整定，以满足在不同输入时控...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐平平，孙治华，李子煜，许心宇，陈博韬，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32