一种针对普适室内环境的智能楼层感知方法及控制系统技术方案

本发明专利技术属于导航定位和位置服务领域，公开了一种针对普适室内环境的智能楼层感知方法及控制系统，采取电梯/楼梯/扶梯的PDR相对楼层识别策略、WiFi最强AP信号识别绝对楼层策略、气压与楼层经验公式识别绝对楼层策略、GNSS信噪比阈值识别建筑物策略、自然语言处理技术，进行数据融合，实现用户所在楼层的精准感知。本发明专利技术可以智能感知周围环境，根据所感知的环境信号进行智能切换定位源进行导航定位；当GNSS信号在建筑物密集的环境下，信息遮挡比较严重此时可以借助该系统进行建筑物的定位；将室内定位系统进行融合，很大程度上提高定位精度和用户体验效果。

【技术实现步骤摘要】
一种针对普适室内环境的智能楼层感知方法及控制系统
本专利技术属于导航定位和位置服务领域，尤其涉及一种针对普适室内环境的智能楼层感知方法及控制系统。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：随着物联网技术和人工智能技术的发展，用户在体验这种技术带来便捷的同时更希望有多元化的服务。例如在大型商场内可以为用户提供准确的位置服务，地下停车场能够准备地定位自己的车位等等一些需求。基于以上需求，基于位置服务的室内定位技术逐渐进入人们的眼球，基于二维平面的室内定位技术逐渐完善，但是对于智能感知环境进行智能切换楼层模块仍然有很多未知领域值得研究。目前的室内定位技术几乎都是基于某一个建筑物的某一楼层进行定位，不能准确利用GNSS信息和建筑物传播的信息达到室内外无缝定位的要求。同时在建筑物内进行定位的时候，通过人识别楼层信息进行手动的切换楼层和楼层平面图，这样会导致有更多的噪声信号不能有效剔除，从而影响定位精度，同时不能更加地智能化。基于上面所述问题，研究智能感知环境进行室内外无缝定位以及自动识别楼层位置信息有着重要意义。针对室内外无缝定位以及楼层智能识别的研究往往是基于某单一技术，比如根据GNSS本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对普适室内环境的智能楼层感知方法，其特征在于，所述针对普适室内环境的智能楼层感知方法包括：采取电梯/楼梯/扶梯的PDR相对楼层识别策略、WiFi最强AP信号识别绝对楼层策略、气压与楼层经验公式识别绝对楼层策略、GNSS信噪比阈值识别建筑物策略、自然语言处理技术，进行数据融合，实现用户所在楼层的感知。

【技术特征摘要】
1.一种针对普适室内环境的智能楼层感知方法，其特征在于，所述针对普适室内环境的智能楼层感知方法包括：采取电梯/楼梯/扶梯的PDR相对楼层识别策略、WiFi最强AP信号识别绝对楼层策略、气压与楼层经验公式识别绝对楼层策略、GNSS信噪比阈值识别建筑物策略、自然语言处理技术，进行数据融合，实现用户所在楼层的感知。2.如权利要求1所述的针对普适室内环境的智能楼层感知方法，其特征在于，进行数据融合中，融合普适室内环境中容易获取的泛在信号，确定个人移动设备所在的空间楼层或其三维高程信息；所述个人移动设备包括手机、平板电脑、手环或其他移动终端；使用相同的匹配指纹库和匹配算法时，定位性能在不同移动设备上具有一致性。3.如权利要求1所述的针对普适室内环境的智能楼层感知方法，其特征在于，根据不同泛在信号的特征，将楼层信息分为绝对楼层信息和相对楼层变化信息两类，利用卡尔曼滤波或其延伸的滤波融合技术，实现两类楼层信息的互补和充分利用；所述的融合技术包括卡尔曼滤波方法、卡尔曼滤波变种或者粒子滤波、贝叶斯概率融合技术；普适环境下的泛在信号包括：大量布设且随处可得的WiFi信号发射源，和个人移动设备中普遍内置的录音器、惯性传感器件和气压计获取的对应信号；绝对楼层信息包括录音器语音识别的楼层信息、气压计推算的楼层信息和WiFi最强信号接入点推算的楼层信息；相对楼层信息包括楼梯/电梯/自动扶梯场景下通过行人航迹推算获取的楼层信息；绝对楼层信息为用户具体所在空间楼层，而相对楼层信息为用户上下楼所发生的楼层变化量。4.如权利要求1所述的针对普适室内环境的智能楼层感知方法，其特征在于，在有语音提示功能的电梯环境下，录音器通过捕捉电梯关键播报字段如数字信息，识别用户当前所在楼层；在用户/终端可提供气压观测值的前提下，利用差分气压测量和经验公式直接推算用户所在楼层，允许误差范围为上下各一层；WiFi最强接入点为当前楼层统计意义上的RSSI信号最强，包括WiFi无线路由器和专用信号发射器；每层楼有一个或一系列最强信号源，通过排序对比当前最强信号和先验最强信号源，判断当前用户所在楼层；利用手机内置惯性传感器，基于深度学习或其它机器学习方法，进行场景识别；实现的场景包括：非爬楼状态/楼梯/直达式电梯/商场手扶式电梯；基于楼梯/直达式电梯/商场手扶式电梯三种场景，构建基于惯性传感器数据的运动模型或者提取运动特征；基于深度学习或其它机器学习方法，实现相对楼层的感知。5.如权利要求1所述的针对普适室内环境的智能楼层感知方法，其特征在于所述的针对普适室内环境的智能楼层感知方法具体包括：步骤一：明确需要定位的建筑物地址；搜集建筑物的各个入口信息；步骤二：搜集各入口的WiFiMac地址信息；确定入口处的GNSS阈值信息；步骤三：搜集建筑物电梯语音播报关键字段；步骤四：搜集每层楼WiFiRSSI强度信息，稀疏程度为每10米采集一次。步骤五：测量每层楼的气压信息并建立回归模型；步骤六：携带移动设备实时获取当前GNSS信号/WIFi地址/WiFi强度信息惯性传感器数据/气压计数据；步骤七：根据当前获取数据，分别判断绝对楼层信息和相对楼层变化信息；步骤八：如融合滤波器未初始化，则将绝对楼层信息作为初值初始化滤波器；步骤九：输入绝对/相对楼层信息驱动融合滤波器，输出最优楼层估计；步骤十：重复步骤六、七、八、九，直到任务结束。6.一种针对普适室内环境的智能楼层感知计算机程序，其特征在于，所述针对普适室内环境的智能楼层感知计算机程序实现权利要求1～5任意一项所述的针对普适室内环境的智能楼层感知方法。7.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-5任意一项所述的针对普适室内环境的智能楼层感知方法。8.一种实现权利要求1所述针对普适室内环境的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，柳景斌，安康，李正，童鹏飞，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42