【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于室内定位领域，尤其涉及一种地图约束的粒子位置及权重强自适应滤波方法。
技术介绍
1、化工业作为国家支柱性产业，是国家经济的重要组成部分。但由于化工厂区环境复杂且含有大量危险化学品，使得化工厂区工作具有一定的危险性，通过对人员位置的精准管控，可以有效预防事故发生的同时，在事发后对受灾人员进行及时精准救助，降低安全风险。但由于化工厂区环境复杂、空间大、含有危险化学品等诸多特点，使得化工厂内的精准定位尤为困难。因此，如何通过有效手段实现室内环境下人员精确定位已经成为亟需解决的问题。
2、飞行时间测距法(time of flight,tof)通过测量信号从发送端到接收端的飞行时间来确定目标的位置。在tof定位系统中，通常使用无线电波、红外线或激光等信号传输技术。通过测量信号从发送到接收的时间延迟，可以计算出信号传播的距离。结合多个发送和接收点，可以利用三角定位等方法计算目标的空间位置。但由于反射和多路径干扰、遮挡和阻挡物等诸多原因的影响，使得实际环境中，特别是在复杂环境的恶劣位置，定位精度较低。粒子滤波(particle filter，pf)，又称蒙特卡洛滤波(monte carlo filter，mcf)，是一种用于估计状态变量的非线性和非高斯分布的滤波方法。粒子滤波是贝叶斯滤波的一种变种，它通过随机抽样的方式来表示潜在状态的分布，并使用这些随机粒子来估计状态变量的后验分布，但传统的粒子滤波收敛性较差，无法根据地图信息改善定位精度。
技术实现思路
1、本专利技术
2、步骤1：搭建tof定位环境采集tof数据，形成轨迹数据集d；
3、步骤2：获取地图信息；将地图中人员正常移动时不应存在的区域设置为禁区f，将封闭环境下外围墙体或围栏等不可穿过的边界区域称为保护区边界p，该边界所围区域称为保护区；
4、步骤3：对初始坐标定位解算和滤波；使用dn表示测试样本d中第n时刻数据，对于初始时刻的坐标[x1,y1]t，根据测试样本中数据d1解算得到坐标对坐标进行禁区信息f检测和保护区边界信息p检测，若初始解算坐标未处于禁区内或者边界外部，则否则，将坐标匹配至距禁区或边界直线距离最近点处。
5、步骤4：粒子初始化为粒子携带的状态信息包括其中表示n时刻第i个粒子的状态向量，分别表示为第n时刻第i个粒子的x,y轴方向的坐标，分别表示为第n时刻第i个粒子的x,y轴方向的速度；表示第n时刻第i个粒子的权重系数，初始权值设置为1，n是粒子总数；
6、通过tof测距样本dn,n≥2得到解算坐标与偏移量[δxi,δyi]t相加得出偏移量服从均值为0，方差为σ2的高斯分布，由下式(2)给出；
7、
8、其中，和为服从u～(0,1)均匀分布的随机数；
9、对于初始化后的粒子逐一进行匹配矫正；首先对粒子进行边界矫正，若粒子超出保护区边界，重新生成粒子，该时刻所有未超出边界粒子的均值和方差计算如下：
10、
11、
12、其中，sum(isur)表示isur数量和，即所有未超出边界粒子总数，在所有粒子均处于保护区内后，按照式(5)重新生成服从高斯分布的粒子：
13、
14、其中，和为服从u～(0,1)均匀分布的随机数，得到粒子该操作称之为粒子重生；
15、然后执行粒子保护操作，即将禁区内粒子等概率随机采取粒子权重置零、粒子位置匹配和粒子重生操作，直至所有非0权重粒子均不在禁区内；
16、步骤5：执行粒子传播，根据状态方程计算转移后粒子状态；假设当前状态sn只与上一时刻的状态sn-1有关；根据式(6)由第n-1时刻状态向量sn-1计算出粒子在n时刻的状态向量sn：
17、
18、第n时刻第i个粒子状态向量为其中是中第n时刻第i个粒子的坐标，分别为第n时刻第i个粒子分别在x,y轴方向的速度，同理是第n-1时刻第i个粒子的坐标，分别为第n-1时刻第i个粒子分别在x,y轴方向的速度，freq为tof定位频率；
19、步骤6：粒子保护更新；判断粒子传播过程中粒子是否与地图中禁区相交，判断粒子状态，对与禁区相交的粒子采用粒子保护操作；
20、步骤7：目标位置确定，根据粒子权重和粒子位置确定目标位置；根据式(7)得到目标在第n时刻的位置：
21、
22、其中[xn,yn]t为目标通过滤波处理后的第n时刻坐标，是第n时刻第i个粒子的坐标，是第n时刻第i个粒子的权重；
23、步骤8：粒子保护重采样；粒子位置自适应修正，进行粒子保护操作并根据粒子权重对粒子进行重采样操作；
24、步骤9.循环步骤5-8，直到满足预设迭代次数，输出估计结果，此时禁区内不存在定位点，无超出边界点，且定位点接近真实值。
25、本专利技术提出了一种地图约束的粒子位置及权重强自适应滤波方法，克服了tof在复杂小场景下由于非视距或多径等因素造成的正向误差，利用地图信息，将粒子滤波中违规粒子进行自适应调整，在粒子初始化、粒子更新和重采样时分别等概率随机采取粒子权重置零、粒子位置匹配和粒子重生操作，从而修正目标位置，减小了位置更新过程中的累积误差，尤其是在角落或盲区位置，有效的提升了定位精度。
26、附图表说明
27、图1为本专利技术的流程图。
28、图2为技术背景中采用的传统粒子滤波方法和本专利技术方法在办公室环境下的轨迹对比图。
29、图3为技术背景中采用的传统粒子滤波方法和本专利技术方法在办公室环境下的定位误差累积百分比。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种地图约束的粒子位置及权重强自适应滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地图约束的粒子位置及权重强自适应滤波方法，其特征在于，采集TOF数据的具体过程如下：首先搭建TOF定位环境，进行测距样本采集；手握定位标签在环境中的起始点，开启定位，按照预定轨迹步进，记录每时刻人在路途中的TOF数据，设第n,1<n<M时刻第k个AP接收到AP与人的距离信息为dn(k),1<k<K；假设有K个AP，一共采集了M个时刻的TOF测距样本，得到人在预定轨迹上的测距样本：
3.根据权利要求2所述的一种地图约束的粒子位置及权重强自适应滤波方法，其特征在于，禁区和保护区使用一系列点组成向量描述，禁区表示为其中fj表示第j个禁区，表示禁区边上第l个点坐标，L表示禁区或边界点的总数，保护区边界为其中pj表示第j个保护区边界，表示保护区边界上第l个点坐标；将所有禁区和保护区整理成禁区和保护区信息矩阵有F＝[f1,f2,…,fj]T,P＝[p1,p2,…,pj]T,得到禁区和保护区边界信息。
4.根据权利要求3所述的一种
5.根据权利要求4所述的一种地图约束的粒子位置及权重强自适应滤波方法，其特征在于，所述粒子重采样采用轮盘赌法。
...【技术特征摘要】
1.一种地图约束的粒子位置及权重强自适应滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地图约束的粒子位置及权重强自适应滤波方法，其特征在于，采集tof数据的具体过程如下：首先搭建tof定位环境，进行测距样本采集；手握定位标签在环境中的起始点，开启定位，按照预定轨迹步进，记录每时刻人在路途中的tof数据，设第n,1<n<m时刻第k个ap接收到ap与人的距离信息为dn(k),1<k<k；假设有k个ap，一共采集了m个时刻的tof测距样本，得到人在预定轨迹上的测距样本：
3.根据权利要求2所述的一种地图约束的粒子位置及权重强自适应滤波方法，其特征在于，禁区和保护区使用一系列点组成向量描述，禁区表示为其中fj表示第j个禁区，表示禁区边上第l个点坐标，l表示禁区或边界点的总数，保护区边界为其...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭贤生，刘新浩，陈诚，段林甫，曹煜，司皓楠，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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