CN108955682A - 手机室内定位导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种手机室内定位导航方法，包括以下步骤：S1、快速三维重建，通过手机的深度摄像头得到用户周围场景的深度信息，并结合手机的摄像头采集图像进行周围场景的三维模型建模；S2、计算机视觉，利用手机的RGB摄像头采集周围场景图片，然后采用计算机视觉匹配算法进行空间定位；S3、路径规划和运动跟踪，利用手机的运动传感器，获取用户的运动状态，同时，利用手机的运动跟踪传感器实时获取周围场景的特征，将该特征映射到二维路径平面规划图上修正路径，实时对用户的空间位置和运动方向进行定位和导航。本发明的有益效果是：可实现手机室内定位导航，成本低，时间周期短、干扰因素较少、精度波动范围较小。
Description
技术领域
本发明涉及导航方法，尤其涉及一种手机室内定位导航方法。
背景技术
目前，室外导航技术已比较成熟，GPS和中国北斗相继进入民用领域。但是在室内导航方面，室外导航技术面临着信号快速衰减，干扰因素增多，定位精度偏差很大的问题。目前，随着移动设备和无线通信技术的发展和成熟，RFID室内定位和WiFi室内定位技术是目前比较流行的室内定位导航解决方案。但同时，这两个室内定位技术也存在着成本巨大、时间周期过长、干扰因素也较多、精度波动范围过大的问题。
发明内容
为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种手机室内定位导航方法。
本发明提供了一种手机室内定位导航方法，包括以下步骤：
S1、快速三维重建，通过手机的深度摄像头得到用户周围场景的深度信息，并结合手机的摄像头采集图像进行周围场景的三维模型建模；
S2、计算机视觉，利用手机的RGB摄像头采集周围场景图片，然后采用计算机视觉匹配算法进行空间定位；
S3、路径规划和运动跟踪，利用手机的运动传感器，获取用户的运动状态，同时，利用手机的运动跟踪传感器实时获取周围场景的特征，将该特征映射到二维路径平面规划图上修正路径，实时对用户的空间位置和运动方向进行定位和导航。
作为本发明的进一步改进，在步骤S1中，深度信息由结构光和红外线提供的飞行时间确定，得到的深度信息对采集的彩色图像进行三维贴合，从而得到三维模型，同时，深度信息用于矫正运动跟踪的漂移问题。
作为本发明的进一步改进，在步骤S2中，基于计算机视觉技术采集周围场景的信息并进行标注训练，从而使手机通过定位来识别使用者所在位置的功能。
作为本发明的进一步改进，在步骤S2中，将场景定位看作是图片识别的问题，将手机采集到的图像信息和位置信息进行一一对应，并将位置信息作为这些图片的标签信息，利用图片的标签来训练深度卷积网络模型。
作为本发明的进一步改进，在步骤S2中，将手机的后置摄像头所拍摄的场景图片输入到该深度卷积网络模型中，得到的具体识别结果就是位置信息。
作为本发明的进一步改进，在步骤S2中，以两米为一个单位，将两米内的场景视为在同一个位置。
作为本发明的进一步改进，在步骤S3中，手机的运动传感器包括加速度传感器和陀螺仪。
作为本发明的进一步改进，在步骤S3中，通过手机APP界面操作实现对用户周围的场景描述和学习、运动跟踪和路径规划功能，在完成场景描述和学习后，根据用户的坐标点和目标点信息，给出用户到达目标点的最优路径，并根据运动跟踪功能实现对用户运动方向和距离的实时跟踪和误差纠正。
本发明的有益效果是：通过上述方案，可实现手机室内定位导航，成本低，时间周期短、干扰因素较少、精度波动范围较小。
附图说明
图1是本发明一种手机室内定位导航方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图说明及具体实施方式对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种手机室内定位导航方法，包括以下步骤：
S1、快速三维重建，借助联想Tango手机的深度摄像头得到用户周围场景的深度信息，并结合1600万高像素摄像头采集图像进行周围场景的三维模型建模。深度信息由结构光和红外线提供的飞行时间确定，得到的深度信息对采集的彩色图像进行三维贴合，从而得到三维模型。同时，深度信息有利于矫正运动跟踪的漂移问题；
S2、计算机视觉，利用手机摄像头采集周围场景图片，然后采用计算机视觉匹配算法进行空间定位。正如人们根据周围场景的特征（如门口，楼梯，洗手间等）来判断自己所在的位置，本项目基于计算机视觉技术采集周围场景的信息并进行标注训练，从而使设备通过定位来识别使用者所在位置的功能。将场景定位看作是图片识别的问题，将设备采集到的图像信息和位置信息进行一一对应，并将位置信息作为这些图片的标签信息，利用图片的标签来训练深度卷积网络模型。后置摄像头所拍摄的场景图片输入到该模型中，得到的具体识别结果就是位置信息。在实际运用中，位置信息是一种偏向模拟信号，使得分类的类别就很多，这里为了提高实用性和效率比，适当降低场景识别精度提高了识别的精度，以两米为一个单位，将两米内的场景视为在同一个位置，这样输入的训练图像数据就会更加多样性，同时实践表明1-2米的精度对于该项目以及用户实际使用已经符合要求。该识别方案节约了计算量，有利于后期程序算法体验的提高；
S3、路径规划和运动跟踪，利用手机自带的加速度传感器和陀螺仪等运动传感器，获取用户的运动状态。同时利用Tango后置运动跟踪传感器可以实时获取周围场景的特征，该结果映射到二维路径平面规划图上有利于修正路径，实时对用户的空间位置和运动方向进行定位和导航。
本发明通过手机APP界面操作实现对用户周围的场景描述和学习、运动跟踪和路径规划功能。在完成场景描述和学习后，根据用户的坐标点和目标点信息，给出用户到达目标点的最优路径，并根据运动跟踪功能实现对用户运动方向和距离的实时跟踪和误差纠正。
本发明提供的一种手机室内定位导航方法，采用联想Project Tango Pro手机采用谷歌公司的Tango传感器，手机背面具有三个关键传感器，分别是RGB摄像头，深度摄像头和运动追踪传感器。本发明充分利用Tango传感器的硬件特点，RGB摄像头负责拍摄室内场景图片，深度摄像头负责捕获场景图片中的深度信息，两者得到的信息与实现获取的室内场景图片进行计算机视觉识别和特征匹配，从而得到用户在室内的位置和坐标。当用户选定室内目标地点后，通过WIFI上传到服务器端，计算用户当前位置和目标地点的最优路径。在用户运动过程中，运动追踪传感器内部的加速度传感器，陀螺仪传感器以及独特的广角运动追踪相机，使得获取的用户手机旋转和线性加速度数据更加精确，进而得到用户在行进过程中的方向和位置，达到运动追踪的目的。
本发明提供的一种手机室内定位导航方法，其具体操作过程如下：首先用户打开手机APP界面，进入界面操作层。用户将手机扫描周围场景，得到周围场景的深度信息和图像信息，并和服务器中的数据进行计算机视觉匹配，从而确定出用户所处室内的空间坐标。然后用户选择所去的目的地，系统根据用户自身坐标和目的地坐标以及室内空间信息进行最优路径规划，用户可根据规划图进行导航。同时，系统自带的运动跟踪功能实时跟踪用户的空间方向和距离，实时更新用户坐标，提供更及时、更精确的定位和导航功能。
本发明提供的一种手机室内定位导航方法，是利用计算机视觉技术和Tango手机自带的传感器实现用户在室内空间的定位和导航功能。解决了室外导航不能精确进行室内定位的难题，同时减少了现有室内定位导航技术的成本过高、精度低、周期长和干扰因素多的问题。用户只需简单的操作即可快速使用，并能达到室内定位和导航功能。
本发明提供的一种手机室内定位导航方法，基于谷歌公司的Tango开源库，利用计算机视觉技术为商场等室内场景提供具有室内定位和导航功能的手机APP。通过手机APP界面操作，结合Tango手机自带的深度传感器，获取场景的深度信息，实现用户所在区域的三维重建。此外，可以利用基于深度学习的计算机视觉对场景进行识别，给出用户的具体位置坐标和目的地的路径规划。最后，利用手机自带的运动传感器和陀螺仪传感器进行运动跟踪。本发明的潜在技术可以应用到更普遍的手机设备中，实现手机在室内的自主定位和导航功能。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种手机室内定位导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、快速三维重建，通过手机的深度摄像头得到用户周围场景的深度信息，并结合手机的摄像头采集图像进行周围场景的三维模型建模；
S2、计算机视觉，利用手机的RGB摄像头采集周围场景图片，然后采用计算机视觉匹配算法进行空间定位；
S3、路径规划和运动跟踪，利用手机的运动传感器，获取用户的运动状态，同时，利用手机的运动跟踪传感器实时获取周围场景的特征，将该特征映射到二维路径平面规划图上修正路径，实时对用户的空间位置和运动方向进行定位和导航。
2.根据权利要求1所述的手机室内定位导航方法，其特征在于：在步骤S1中，深度信息由结构光和红外线提供的飞行时间确定，得到的深度信息对采集的彩色图像进行三维贴合，从而得到三维模型，同时，深度信息用于矫正运动跟踪的漂移问题。
3.根据权利要求1所述的手机室内定位导航方法，其特征在于：在步骤S2中，基于计算机视觉技术采集周围场景的信息并进行标注训练，从而使手机通过定位来识别使用者所在位置的功能。
4.根据权利要求3所述的手机室内定位导航方法，其特征在于：在步骤S2中，将场景定位看作是图片识别的问题，将手机采集到的图像信息和位置信息进行一一对应，并将位置信息作为这些图片的标签信息，利用图片的标签来训练深度卷积网络模型。
5.根据权利要求4所述的手机室内定位导航方法，其特征在于：在步骤S2中，将手机的后置摄像头所拍摄的场景图片输入到该深度卷积网络模型中，得到的具体识别结果就是位置信息。
6.根据权利要求5所述的手机室内定位导航方法，其特征在于：在步骤S2中，以两米为一个单位，将两米内的场景视为在同一个位置。
7.根据权利要求1所述的手机室内定位导航方法，其特征在于：在步骤S3中，手机的运动传感器包括加速度传感器和陀螺仪。
8.根据权利要求1所述的手机室内定位导航方法，其特征在于：在步骤S3中，通过手机APP界面操作实现对用户周围的场景描述和学习、运动跟踪和路径规划功能，在完成场景描述和学习后，根据用户的坐标点和目标点信息，给出用户到达目标点的最优路径，并根据运动跟踪功能实现对用户运动方向和距离的实时跟踪和误差纠正。
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