一种室内无人体行驶距离估算方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术提出一种室内无人体行驶距离估算方法、系统及介质，所述方法包括：步骤S1、按照接收频率接收所述无人体内的惯性里程计的数据；步骤S2、构建滤波算法，对步骤S1获得的惯性里程计的数据进行滤波；步骤S3、基于构建的3δ原则分析算法，对步骤S2获得的滤波数据，进行有效性判断，获得滤波后的有效位置点集合；步骤S4、基于步骤S3获得的有效位置点集合，对有效位置点进行两两计算距离，而后将所有的距离进行求和，最后，所得的求和值即为无人体行驶过的总里程。利用本发明专利技术提供的方法，在无线信号较差的环境下可以得到准确的无人智能体行驶总距离，提高了无人驾驶的控制能力。提高了无人驾驶的控制能力。提高了无人驾驶的控制能力。

【技术实现步骤摘要】
一种室内无人体行驶距离估算方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及无人驾驶
，特别是应用于工作在卫星信号不好的环境下的无人体行驶管理，更具体地是涉及一种基于数据滤波算法的室内无人体行驶距离估算方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]无人驾驶技术已经在现有技术中广泛应用，而在实际的应用中，无人智能体通常需要工作在卫星信号不好的环境下，例如室内环境等，而现有技术中对于这种情形下的无人智能体的活动，设计了基于硬件的改善方式。例如，当基站的GPS接收机与车载GPS接收机相距较近时(<30km)，可以认为两者的GPS信号通过的是同一片大气区域，即两者的信号误差基本一致。根据基站的精确位置和信号传播的时间，反推此时天气原因导致的信号传播误差，之后利用该误差修正车载的GPS信号，即可降低云层、天气等对信号传输的影响。使用差分GPS技术，可以使无人车的定位精度从10米级别提升至米级。而对于差分GPS可以解决定位的精度问题，但是解决不了遮挡和反射问题，在实际的应用中，仍不能有效解决信号不好条件下的行驶的控制及管理。
[0003]因此，在正常GPS信号无法满足要求的情况下，有必要研究和开发具体的方式来对无人智能体行驶过的距离进行估算，进而评估该智能无人体在该状态下的任务完成情况和自身性能等。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种室内无人体行驶距离估算方法、系统及介质，能够更加全面地针对各类场景对无人智能体进行状态判断和性能评估，进而给出新的决策，保证无人智能体完成决策任务，保证室内信号较差环境下无人驾驶的精准有效实现。
[0005]本专利技术第一方面公开了一种室内无人体行驶距离估算方法，所述方法包括：
[0006]步骤S1、根据预设接收频率接收所述无人体内的惯性里程计的数据，包括无人体的当前位置和速度；
[0007]步骤S2、对步骤S1获得的所述惯性里程计的数据进行滤波；
[0008]步骤S3、对步骤S2获得的滤波数据，进行有效性判断，获得滤波后的有效位置点集合；
[0009]步骤S4、基于步骤S3获得的有效位置点集合，计算两两有效位置点之间的距离，而后将所有的距离进行求和，所得的求和值即为无人体行驶过的总里程。
[0010]根据本专利技术第一方面的方法，在所述步骤S2中，滤波所采用的滤波算法具体为滑动平均滤波算法，包括：
[0011]在每次接收到无人体的位置数据后，针对所述位置数据，把连续N个采样点位置数据看成一个队列，选择一个固定长度为L的队列，2≤L≤N，每次获取新的位置数据实行先进先出(FIFO)原则进出队列，之后将队列中的L个数据进行算术平均运算，所述算术平均运算
的结果为滤波结果；针对所获取的x、y、z三个不同空间维度的位置数据，分别进行滑动平均滤波，获取各个维度滤波后的位置数据点坐标。
[0012]根据本专利技术第一方面的方法，在所述步骤S2中的滤波算法，选择高斯滤波、中位数平均滤波、限幅滤波、递推中位数平均滤波或各阶滞后算法中的一种。
[0013]根据本专利技术第一方面的方法，所述步骤S3具体为：
[0014]针对无人智能体的各维度速度计算其总速度，即根据无人智能体在无效状态下的总速度V变化，利用正态分布的3δ原则确定有效速度阈值V
′
，当V≤V
′
时，则接收的惯性里程计位置点视为无效位置点，不参与计算无人智能体的里程距离，反之则认为接收的惯性里程计位置点为有效位置点，参与计算无人智能体的里程距离。
[0015]根据本专利技术第一方面的方法，所述步骤S4具体为：利用欧式空间计算任意两点a、b之间的距离：对有效位置点计算两两之间的距离，然后将所有的距离进行求和，所得的求和值即为无人智能体行驶过的总里程。
[0016]本专利技术第二方面公开了一种室内无人体行驶距离估算系统，所述系统包括：
[0017]第一处理模块，用于根据预设接收频率接收所述无人体内的惯性里程计的数据，包括无人体的当前位置和速度；
[0018]第二处理模块，用于对第一处理模块获得的所述惯性里程计的数据进行滤波；
[0019]第三处理模块，用于对第二处理模块获得的滤波数据，进行有效性判断，获得滤波后的有效位置点集合；
[0020]第四处理模块，基于第三处理模块获得的有效位置点集合，计算两两有效位置点之间的距离，而后将所有的距离进行求和，所得的求和值即为无人体行驶过的总里程。
[0021]根据本专利技术第二方面的系统，第二处理模块中，所述滤波算法具体为滑动平均滤波算法，包括：
[0022]在每次接收到无人体的位置数据后，针对所述位置数据，把连续N个采样点位置数据看成一个队列，选择一个固定长度为L的队列，2≤L≤N，每次获取新的位置数据实行先进先出(FIFO)原则进出队列，之后将队列中的L个数据进行算术平均运算，所述算术平均运算的结果为滤波结果；针对所获取的x、y、z三个不同空间维度的位置数据，分别进行滑动平均滤波，获取各个维度滤波后的位置数据点坐标。
[0023]根据本专利技术第二方面的系统，对于第三处理模块，针对无人智能体的各维度速度计算其总速度，即根据无人智能体在无效状态下的总速度V变化，利用正态分布的3δ原则确定有效速度阈值V
′
，当V≤V
′
时，则接收的惯性里程计位置点视为无效位置点，不参与计算无人智能体的里程距离，反之则认为接收的惯性里程计位置点为有效位置点，参与计算无人智能体的里程距离。
[0024]本专利技术第三方面公开了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现第一方面任意一项所述的室内无人体行驶距离估算方法。
[0025]本专利技术第四方面公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存
储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面任意一项所述的室内无人体行驶距离估算方法。
[0026]综上，本专利技术提出的方案具备如下技术效果：
[0027]本专利技术提供的一种室内无人体行驶距离估算方法、系统及介质，通过设计一套有效的数据滤波算法，对无人体本身的惯性里程计数据进行平滑处理，而后再利用3δ原则判断里程计数据的有效性，依赖于有效的里程计数据，累积求和给出一个准确度高的总里程数值，从而完成对室内无人体的总里程估算。该方法计算方式简单，而且能够更加全面地针对各类场景对无人智能体进行状态判断和性能评估，进而给出新的决策，保证无人智能体完成决策任务，快速有效地完成场景任务。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]图1是本专利技术技术提供的室内无人体行驶距离估算流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种室内无人体行驶距离估算方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、根据预设接收频率接收所述无人体内的惯性里程计的数据，包括无人体的当前位置和速度；步骤S2、对步骤S1获得的所述惯性里程计的数据进行滤波；步骤S3、对步骤S2获得的滤波数据，进行有效性判断，获得滤波后的有效位置点集合；步骤S4、基于步骤S3获得的有效位置点集合，计算两两有效位置点之间的距离，而后将所有的距离进行求和，所得的求和值即为无人体行驶过的总里程。2.根据权利要求1所述的室内无人体行驶距离估算方法，其特征在于，在所述步骤S2中，滤波所采用的滤波算法具体为滑动平均滤波算法，包括：在每次接收到无人体的位置数据后，针对所述位置数据，把连续N个采样点位置数据看成一个队列，选择一个固定长度为L的队列，2≤L≤N，每次获取新的位置数据实行先进先出(FIFO)原则进出队列，之后将队列中的L个数据进行算术平均运算，所述算术平均运算的结果为滤波结果；针对所获取的x、y、z三个不同空间维度的位置数据，分别进行滑动平均滤波，获取各个维度滤波后的位置数据点坐标。3.根据权利要求1所述的室内无人体行驶距离估算方法，其特征在于，在所述步骤S2中的滤波算法，选择高斯滤波、中位数平均滤波、限幅滤波、递推中位数平均滤波或各阶滞后算法中的一种。4.根据权利要求2或3所述的室内无人体行驶距离估算方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：针对无人智能体的各维度速度计算其总速度，即根据无人智能体在无效状态下的总速度V变化，利用正态分布的3δ原则确定有效速度阈值V
′
，当V≤V
′
时，则接收的惯性里程计位置点视为无效位置点，不参与计算无人智能体的里程距离，反之则认为接收的惯性里程计位置点为有效位置点，参与计算无人智能体的里程距离。5.根据权利要求4所述的室内无人体行驶距离估算方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：利用欧式空间计算任意两点a、b之间的距离：对有效位置点计算两两之间的距离，然后将所有的距离进行求和，所得的求和值即为无人智能体行驶过的总里程...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐富盛，徐庶，宫成业，
申请(专利权)人：中国电子科技南湖研究院，
类型：发明
国别省市：