朱 婷 廖小勇
(黄冈师范学院数理学院,湖北 黄冈 438000)
筑物火灾事故是造成人民财产和生命损失的重大事故,多年以来在我国时有发生。发生建筑物火灾事故时,需要消防员即时快捷地进入建筑物内部进行灭火和救援。消防员在室内救援时,确保消防员自身的安全,也是事故处理的重要前提条件。消防员若能够随身携带定位设备,让室外指挥人员能实时获知其位置信息,从而能准确及时根据现场情况做出指挥,必将极大提高救援效率,更好地保障消防员自身安全。
由于建筑物对于无线电信号的阻挡,室内定位很难直接使用GPS定位系统。由于红外线对于障碍物的穿透能力不够强,只能适用于视距良好的室内环境,故运用红外线测距的定位技术也不适用。对于需要建立UWB基站网络的超宽带Ultra-wideband技术定位,虽然定位精度很高,其技术成本与前期设备投入,是制约其普遍使用的瓶颈。另外,对于运用位置指纹的定位方法,虽然相关技术较成熟,在消防应急场合无法完成离线阶段的指纹数据库建立,因而也不实用。
本文提出一种基于DR定位算法(航位推测法)的消防员室内定位方案,只需消防员事先用鞋带将惯性测量单元绑在脚上,到达火灾现场后不需要浪费任何时间,通过航迹推算位置数据,可以第一时间得到其在火灾现场的实际行走路线和准确可靠的目标位置信息,从而能够大大减少伤亡。该方案不依赖外部信息,在建筑物内部存在烟雾、信号隔绝、停电等环境之中,依然能够进行定位;该方案也勿需借助室内RFID标签、Wifi信号等已有的设备。
DR(Dead Reckoning)算法(航位推测法)是推算行人当前所居位置的一种算法,它从已知的行人上一个位置开始计量,根据行人行走时间段内所走过的位移和航向,推算出其当前位置。其应用方法是用鞋带将利用加速度传感器、陀螺仪和地磁计组合而成的惯性测量单元绑在行人脚上,用以测量行人当前位置的运动加速度和方位等信息,从而推算出移动目标的下一个位置信息。该算法的推算过程如下:
设行人一个时间段内的初始位置坐标为P0(x0,y0),下一个位置坐标为P1(x1,y1)。从位置P0到P1段内的方向为α0(t0),由加速度计获得的步长为S(t0),两点的关系为:
x1=x0+S(t0)×cos(α(t0))
(1)
y1=y0+S(t0)×sin(α(t0))
(2)
从而依此类推Pk(xk,yk)的位置是:
(3)
(4)
由于可见,DR定位算法(航位推测法)的基本原理是获取行人的相对位移,即步数与步长之积。此算法的定位精度与获取行人的初始位置、航向角、步频及步长四种参数有关。模型计算中初始位置在初始校准时已经给出,以下对步频的探测、步长的估算及航向角的测量作阐述。
对于步长的计算,通常应用中有恒定模型、线性模型、非线性模型和人工智能模型四大类。本文选择非线性模型作为步长估算方法。
模型原理:
(5)
式中Amax表示加速度的最大值,Amin表示加速度的最小值,参数k是只跟行人站立不动时的腿长相关的一个系数,可以根据实验获得。由上述非线性模型,就容易就能进行行人步长的估算。
正因为运用非线性模型估算方法已经较为成熟,估计步长的精度可以达到毫米级别,而且运用于航位推测法中,步长估算误差带来的影响,远远小于对于行人运动方向探测误差带来的影响,故本文选择非线性模型作为步长估算的方法。
行走方向的判断一般有两种算法:捷联航向算法和地磁航向算法。捷联航向算法是通过姿态矩阵的变换获得惯性导航单元相对于当地地理系的旋转角速率,地磁航向算法是通过将传感器轴向测量到的地磁场强度投影到当地地理系后计算磁航向。捷联惯性导航系统能够提供更多的导航信息,但长时稳定性差,易发散;而地磁航向导航系统虽然相比较而言精度高,但易受外界因素影响。
在对行人方向进行判断时,我们一般采用捷联航向与地磁航向两相结合的方法来进行。实际工作中,如果我们运用地磁航向得到的数据,与运用捷联航向得到的数据相差较大,说明所运用的地磁航向导航彼时受到了外界磁场的干扰,此时地磁航向数据不具有较大的信度,应使用捷联航向数据来判断方向。如果二者的差别值在预设的范围内,为计算精确计,一般取两种航向角的平均值。同时,在计算行走时应该将前一次行人落脚时刻到本次抬脚时刻内的航向值,作为一个数组序列来对待,对符合方向要求的数据再取均值来进行计算。
基于上述DR定位算法(航位推测法),我们设计了一套消防员的定位系统,其结构框图如图1所示。采用的传感器分别是:用来测量相对海拔高度的气压计,用来测量消防员行进中的加速度信息的三轴加速度计,用来测量地磁角度的三轴磁力计,用来测量消防员行进中的航向角的三轴角速度计。把气压计、加速度计、角速率计、磁力计组合成一个固定单元,称之为惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)。
图1 人员定位系统结构框图
本消防员定位系统,首先将消防员行走的加速度变化情况,与行走时的加速度图形进行对比,从而判断出消防员是否发生行走行为。如发生行走行为,则会自动进行步长估算,通过调用该时间段内的捷联航向数据或地磁航向数据,判断其方向,从而获得消防员的定位结果,并将该定位结果作为下一次航位推测的初始信息。
消防员进入室内灭火救援进,将IMU绑缚在消防员的脚上,将其收集到的数据,通过低通滤波和卡尔曼滤波后,送入MCU的缓存中。当消防员发生行走时,MCU将计算出其行走后的位置信息,并通过数据传输模块发送至后方显示屏。后方显示屏显示出的消防员运动轨迹,就能让室外的指挥人员及时获知相关信息,从而做出及时的判断决策。
利用相对定位和航迹推算思想设计的上述消防员定位系统,相比于目前的一些室内定位系统,解决了定位信号强度的问题,因为定位系统所需要的信号,只在消防员的两脚之间传播,作用距离短,能保障信号不受室内复杂环境的影响。同时,本定位系统也是一种自主式的定位系统,具备惯性导航所有的优势,且累积误差要小得多。另外,系统使用的超声波收发模块和芯片,价格便宜且常见,从而具备系统构造成本低的优势。
[1] 张天琦.基于wifi的室内定位关键技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨理工大学,2017.
[2] 吕胜良,闫永驰.消防员室内定位系统的测试及选型[J].消防科学与技术,2016,35(10):1424-1426.
[3] 米明恒.消防员定位系统研制[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2016.
[4] 郑海升.消防员室内定位系统研究[D].重庆:重庆大学,2015.
[5] 田增山,朝磊,邢培基,等.行人导航系统中航迹推算参数估计方法的研究[J].电子技术应用,2009,(12):84-87.
[6] 许睿.行人导航系统算法研究与实现[D].南京:南京航空航天大学,2008.
[7] 周启帆,张海,常艳红,等.基于MIMU的行人导航算法研究[J].系统仿真技术,2010,6(4):281-286.
[8] Wei Chen,Ruizhi Chen,jianyu Wang,et al.An Effective Pedestrian Dead Reckoning Algorithm Using a Unified Heading Error Model[C].Position Location and Navigation Symposium (PLANS),2010:340-347.
[9] Qilong Yuan ,I-Ming Chen;Caus,A.Human velocity tracking and localization using 3 IMU sensors [C].Robotics,Automation and Mechatronics (RAM),2013 6th IEEE Conference:25-30.
[10]胡斌.基于航位推测技术的消防人员室内定位系统研究[A].中国消防协会.2014中国消防协会科学技术年会论文集[C].中国消防协会:2014:3.
[11]陈娇,陈玮,陆晓野,古文丽.基于GPSOne和航位推算的定位算法研究[J].计算机与数字工程,2012,40(01):16-18.