技术领域
[0001] 本
发明属于UWB定位导航技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的客轮人员定位导航方法。
背景技术
[0002] 大型客
轮作为一种重要的
水上交通运输工具，其规模和承载量都十分巨大，甲板往往有多层，每层都有大量的舱室，环境复杂多变，这给客轮人员的日常安全管理和紧急事故发生时及时准确的救援和疏散都带来了很大的困难。所以室内定位
导航系统被普遍的开发研究。
[0003] 由于客轮舱室数量庞大、船体运动状态多变，且
船舶舱室相对密闭以及
钢铁隔断对多模
信号影响较大，传统室内定位方法在大型船舶上的应用存在着系统延迟高，在航行时误差更大的问题，因此，开发出一种客轮内高
精度、低延迟的实时定位导航系统对客轮人员的紧急逃生和日常的安全管理都有着极为重要的意义。
发明内容
[0004] 本发明的目的是克服
现有技术中存在的上述问题，提供一种系统延迟低、精度高的基于边缘计算的客轮人员定位导航方法。
[0005] 为实现以上目的，本发明提供了以下技术方案：
[0006] 一种基于边缘计算的客轮人员定位导航方法，依次包括以下步骤：
[0007] 第一步、将移动
节点固定在位于某一客轮船舱室内的客轮人员身上，并初始化固定节点、移动节点和位于该客轮船舱室内的边缘计算模
块，其中，所述移动节点包括UWB标签和
姿态检测模块，所述固定节点包括
运动检测模块、UWB基站，所述运动检测模块、UWB基站均设置在该客轮船舱室内；
[0008] 第二步、实时采集UWB标签到UWB基站的距离数据、客轮人员姿态数据以及客轮运动参数，并将上述数据传送给边缘计算模块，其中，所述客轮人员姿态数据由姿态检测模块采集，所述客轮运动参数由运动检测模块采集；
[0009] 第三步、所述边缘计算模块对接收到的上述数据进行融合约束计算，得到客轮人员的准确
位置、速度和姿态数据，并将其上传至
服务器。
[0010] 第二步中，所述UWB标签到UWB基站的距离数据通过UWB标签与UWB基站的多次通信测得；
[0011] 所述第三步中，在进行融合约束计算之前，边缘计算模块根据客轮运动参数对UWB标签到UWB基站的距离数据和客轮人员姿态数据进行误差补偿，其中，所述客轮运动参数包括速度、
加速度和
角速率，所述客轮人员姿态数据包括姿态检测模块通过三轴的
陀螺仪和
加速度计测量的客轮人员在
坐标系b系下的角速率和比
力信息，所述补偿的误差采用以下公式计算得到：
[0012]
[0013]
[0014] r＝rTOA-rD
[0015]
[0016] 上式中，ωb和 分别为姿态检测模块的角速率校正值和陀螺仪的角速率输出值，fb和 分别为姿态检测模块的加速度校正值和加速度计的输出值，bg和ba分别为陀螺仪常值漂移和加速度计常值偏置，eg和ea分别为客轮运动参数中的加速度和
角速度补偿误差，r为UWB标签到UWB基站的距离校正值，rTOA为UWB标签到UWB基站的距离，Cn为固定延时误差，为客轮运动参数计算得到的UWB标签到UWB基站的距离s构成的多项式，所述距离s为UWB基站与UWB标签两次通信期间的客轮位移，en为UWB基站的信号干扰噪声引入的距离误差。
[0017] 第三步中，所述融合约束计算以UWB标签到UWB基站的距离数据作为状态变量，以客轮人员姿态数据和客轮运动参数作为校正变量，对状态变量和校正变量以紧耦合的方式进行融合计算，随后对融合计算结果进行卡尔曼滤波，得到准确的位置、速度和姿态数据，其中，所述紧耦合的方式是指：以UWB标签到UWB基站的距离数据作为测量信息，以校正变量作为约束，辅助固定节点进行位置、速度和姿态的更新：
[0018]
[0019] 上式中，X(k+1)为k+1时刻客轮人员的状态向量，F为状态矩阵T为姿态检测模块的
采样间隔时间， 为旋转矩阵，u(k)为k时
刻客轮人员的水平加速度， 为k时刻的校正向量(v,a,ω)T，v为速度，a为加速度，ω为旋转角速。
[0020] 所述第三步中，在误差补偿之后、融合约束计算之前，通过旋转矩阵 将客轮人员姿态数据和船体运动参数转换到n系下。
[0021] 所述UWB基站包括总基站和多个分基站，UWB基站的数量为大于等于4个，且任意三个UWB基站的布置位置不在同一直线上；
[0022] 第二步中，所述UWB标签到UWB基站的距离数据、客轮人员的姿态数据以及客轮的运动参数均通过总基站传送给边缘计算模块。
[0023] 第二步中，所述UWB标签到UWB基站的距离数据通过UWB标签与UWB基站进行多次通讯测得。
[0024] 与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0025] 1、本发明一种基于边缘计算的客轮人员定位导航方法在各客轮船舱室内均设置UWB基站和边缘计算模块，并利用边缘计算模块对实时采集的UWB标签到UWB基站的距离数据、客轮人员姿态数据以及客轮运动参数进行融合计算，最终得到客轮人员的准确位置、速度和姿态数据，该设计不仅利用边缘计算的即时高效特点，当客轮上的船舱和移动标签数量巨大时，能够将庞大的
数据处理量分散到各个单独空间内进行本地解算和处理，使得服务器收到的信息为解算和处理后的数据，显著提高了数据传输的效率，从而极大的改善了系统延迟的问题，而且无需布线、部署简单、
稳定性好，可拓展定位空间，非常适合不方便布线的船舶环境。因此，本发明不仅极大改善了系统延迟的问题，而且部署简单、稳定性好。
[0026] 2、本发明一种基于边缘计算的客轮人员定位导航方法在进行融合约束计算之前，边缘计算模块会根据客轮运动参数对UWB标签到UWB基站的距离数据和客轮人员姿态数据进行误差补偿，该设计针对客轮航行时动态的室内环境对客轮人员的姿态数据和UWB测距进行误差补偿，不会累计误差，从而有效弥补动态环境带来的定位误差，提高定位导航的精度。因此，本发明提高了定位导航的精度。
附图说明
[0028] 图2为本发明
实施例1所述方法的结构图。
[0029] 图3为本发明实施例1的客轮船舱室的平面图。
具体实施方式
[0030] 下面结合具体实施方式和附图对本发明作进一步的说明。
[0031] 参见图1，一种基于边缘计算的客轮人员定位导航方法，依次包括以下步骤：
[0032] 第一步、将移动节点固定在位于某一客轮船舱室内的客轮人员身上，并初始化固定节点、移动节点和位于该客轮船舱室内的边缘计算模块，其中，所述移动节点包括UWB标签和姿态检测模块，所述固定节点包括运动检测模块、UWB基站，所述运动检测模块、UWB基站均设置在该客轮船舱室内；
[0033] 第二步、实时采集UWB标签到UWB基站的距离数据、客轮人员姿态数据以及客轮运动参数，并将上述数据传送给边缘计算模块，其中，所述客轮人员姿态数据由姿态检测模块采集，所述客轮运动参数由运动检测模块采集；
[0034] 第三步、所述边缘计算模块对接收到的上述数据进行融合约束计算，得到客轮人员的准确位置、速度和姿态数据，并将其上传至服务器。
[0035] 第二步中，所述UWB标签到UWB基站的距离数据通过UWB标签与UWB基站的多次通信测得；
[0036] 所述第三步中，在进行融合约束计算之前，边缘计算模块根据客轮运动参数对UWB标签到UWB基站的距离数据和客轮人员姿态数据进行误差补偿，其中，所述客轮运动参数包括速度、加速度和角速率，所述客轮人员姿态数据包括姿态检测模块通过三轴的陀螺仪和加速度计测量的客轮人员在坐标系b系下的角速率和比力信息，所述补偿的误差采用以下公式计算得到：
[0037]
[0038]
[0039] r＝rTOA-rD
[0040]
[0041] 上式中，ωb和 分别为姿态检测模块的角速率校正值和陀螺仪的角速率输出值，fb和 分别为姿态检测模块的加速度校正值和加速度计的输出值，bg和ba分别为陀螺仪常值漂移和加速度计常值偏置，eg和ea分别为客轮运动参数中的加速度和角速度补偿误差，r为UWB标签到UWB基站的距离校正值，rTOA为UWB标签到UWB基站的距离，Cn为固定延时误差，为客轮运动参数计算得到的UWB标签到UWB基站的距离s构成的多项式，所述距离s为UWB基站与UWB标签两次通信期间的客轮位移，en为UWB基站的信号干扰噪声引入的距离误差。
[0042] 第三步中，所述融合约束计算以UWB标签到UWB基站的距离数据作为状态变量，以客轮人员姿态数据和客轮运动参数作为校正变量，对状态变量和校正变量以紧耦合的方式进行融合计算，随后对融合计算结果进行卡尔曼滤波，得到准确的位置、速度和姿态数据，其中，所述紧耦合的方式是指：以UWB标签到UWB基站的距离数据作为测量信息，以校正变量作为约束，辅助固定节点进行位置、速度和姿态的更新：
[0043]
[0044] 上式中，X(k+1)为k+1时刻客轮人员的状态向量，F为状态矩阵T为姿态检测模块的采样间隔时间， 为旋转矩阵，u(k)为k
T
时刻客轮人员的水平加速度， 为k时刻的校正向量(v,a,ω) ，v为速度，a为加速度，ω为旋转角速。
[0045] 所述第三步中，在误差补偿之后、融合约束计算之前，通过旋转矩阵 将客轮人员姿态数据和船体运动参数转换到n系下。
[0046] 所述UWB基站包括总基站和多个分基站，UWB基站的数量为大于等于4个，且任意三个UWB基站的布置位置不在同一直线上；
[0047] 第二步中，所述UWB标签到UWB基站的距离数据、客轮人员的姿态数据以及客轮的运动参数均通过总基站传送给边缘计算模块。
[0048] 本发明的原理说明如下：
[0049] 本发明提供了一种基于边缘计算的客轮人员定位导航方法，如图1所示，姿态检测模块输出客轮人员的姿态数据，包括速度、加速度和角速率，根据运动检测模块对输出的姿态数据进行误差补偿，以上一次解算的位置数据为参考点推算出客轮人员的行走距离及方向，推算距离与UWB节点的测距数据进行紧耦合融合计算，最后对计算结果进行卡尔曼组合滤波从而得到准确的位置和导航数据。
[0050] 本发明中，每个移动节点可以通过唯一ID与手机APP绑定，进行初始化操作时，固定节点之间相互通信从而标定每个固定节点的位置坐标，所述边缘计算模块在将得到客轮人员的准确位置、速度和姿态数据上传至服务器的同时通过WIFI将这些数据反馈到手机APP上，服务器端可以通过这些数据实时监测各个区域的人流量，当客轮人员发生紧急情况时能够快速准确定位导航到客轮人员的位置，从而展开救援和疏散人群。
[0051] UWB标签到UWB基站的距离数据：该数据通过UWB标签与UWB基站的多次通信测得，可消除时钟偏移引入的测量误差。
[0052] 实施例1：
[0053] 参见图1、图2，一种基于边缘计算的客轮人员定位导航方法，依次按照以下步骤进行：
[0054] 第一步、将移动节点固定在每个客轮船舱室内的客轮人员身上，并初始化固定节点、移动节点和位于该客轮船舱室内的边缘计算模块，其中，所述移动节点包括UWB标签和姿态检测模块，每个移动节点均通过唯一ID与手机APP绑定，所述固定节点包括运动检测模块、UWB基站，所述运动检测模块、UWB基站均设置在该客轮船舱室内，且UWB基站的数量为4个，包括一个UWB总基站和三个UWB分基站，分别布置在客轮船舱室的四角处，所述边缘计算模块与UWB总基站通过串口连接，边缘计算模块内含数据处理单元、WIFI模块和以太网
接口，每个船舱室内的边缘计算模块都通过以太网动态的接入该场所的局域网，将该舱室的定位结果接入整个客轮的定位网络中，具体布置方式参见图3；
[0055] 第二步、每个UWB标签与当前室内的每个UWB基站进行多次通信从而测得UWB标签到各UWB基站的距离，运动检测模块实时采集客轮运动参数，包括速度、加速度和角速率，姿态检测模块实时采集客轮人员姿态数据，每个船舱室的UWB总基站将上述数据传送给边缘计算模块；
[0056] 所述第三步中，在进行融合约束计算之前，边缘计算模块根据客轮运动参数对UWB标签到UWB基站的距离数据和客轮人员姿态数据进行误差补偿，其中，所述客轮运动参数包括速度、加速度和角速率，所述客轮人员姿态数据包括姿态检测模块通过三轴的陀螺仪和加速度计测量的客轮人员在坐标系b系下的角速率和比力信息，所述补偿的误差采用以下公式计算得到：
[0057]
[0058]
[0059] r＝rTOA-rD
[0060]
[0061] 上式中，ωb和 分别为姿态检测模块的角速率校正值和陀螺仪的角速率输出值，fb和 分别为姿态检测模块的加速度校正值和加速度计的输出值，bg和ba分别为陀螺仪常值漂移和加速度计常值偏置，eg和ea分别为客轮运动参数中的加速度和角速度补偿误差，r为UWB标签到UWB基站的距离校正值，rTOA为UWB标签到UWB基站的距离，Cn为固定延时误差，为客轮运动参数计算得到的UWB标签到UWB基站的距离s构成的多项式，所述距离s为UWB基站与UWB标签两次通信期间的客轮位移，en为UWB基站的信号干扰噪声引入的距离误差；
[0062] 第四步、所述边缘计算模块通过旋转矩阵 将客轮人员姿态数据和船体运动参数转换到n系下：
[0063]
[0064] 上式中，为坐标与投影界面的夹角；
[0065] 第五步、所述边缘计算模块以UWB标签到UWB基站的距离数据作为状态变量，以客轮人员姿态数据和客轮运动参数作为校正变量，对状态变量和校正变量以紧耦合的方式进行融合计算，随后对融合计算结果进行卡尔曼滤波，得到准确的位置、速度和姿态数据，并将其上传至服务器，同时通过WIFI模块反馈给手机APP，其中，所述紧耦合的方式是指：以UWB标签到UWB基站的距离数据作为测量信息，以校正变量作为约束，辅助固定节点进行位置、速度和姿态的更新：
[0066]
[0067] 上式中，X(k+1)为k+1时刻客轮人员的状态向量，F为状态矩阵T为姿态检测模块的采样间隔时间， 为旋转矩阵，u(k)为k时
刻客轮人员的水平加速度， 为k时刻的校正向量(v,a,ω)T，v为速度，a为加速度，ω为旋转角速。
