[發明專利]一種基于多源數據融合和視覺深度學習的室內定位方法

有效

• 申請號: 201911034554.2
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN110779527B
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 王朱偉
• 申請（專利權）人: 無錫漢詠科技股份有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01C21/00;G06T17/05
• 代理公司: 北京成實知識產權代理有限公司 11724
• 代理人: 陳永虔

本發明公開了一種基于多源數據融合和視覺深度學習的室內定位方法。在Unity界面中，點擊新建區域描述，通過Tango SDK模塊掃描室內某塊區域，得到該區域的三維空間所有點的坐標數據構成點云陣列，將點云陣列保存成場景文件fbx；在掃描完成的該區域場景上放置標定點position，然后保存成含有標定點position位置坐標信息的xml文件；創建三個Cube作為Unity空間坐標的標定；讀取標定點position的位置坐標信息，將Cube的標定坐標按區域學習xml文件中標定點position的xyz坐標設置；在Revit中按同比例制作掃描區域的平面俯視圖；將平面俯視圖導入Unity空間坐標中，形成image空間地圖；通過Tango Camera模塊創建一個球體Sphere作為地圖上顯示當前位置的標記，通過Tango SDK模塊實時顯示當前位置。

技術領域：

本發明屬于數據分析技術領域，特別涉及一種基于多源數據融合和視覺深度學習的室內定位方法。

背景技術：

在人們日常的出行中，導航已經成為了人們必不可少的出行工具，這大大方便了人們出行的需要。目前國內外的導航軟件都是基于衛星定位來確定位置，但當接收衛星信號的設備處于室內封閉場所時，其接收信號的能力就會大打折扣，甚至無法接收信號，在類似于大型商場或是地下停車場之類的場所時，人們往往會“迷路”，有時得需要走許多的冤枉路才會到達自己需要去到的地方。

公開于該背景技術部分的信息僅僅旨在增加對本發明的總體背景的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域一般技術人員所公知的現有技術。

發明內容：

本發明的目的在于提供一種基于多源數據融合和視覺深度學習的室內定位方法，從而克服上述現有技術中的缺陷。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于多源數據融合和視覺深度學習的室內定位系統，包括智能終端，所述智能終端上設置有激光雷達，智能終端上安裝有Unity軟件、Revit軟件，Unity中加載Tango SDK模塊、Tango Camera模塊。

一種基于多源數據融合和視覺深度學習的室內定位方法，其方法為：(1)啟動智能終端上安裝的Unity，在Unity界面中，點擊新建區域描述，通過Tango SDK模塊掃描室內某塊區域；

(2)Tango SDK模塊調用激光雷達掃描該區域的三維空間，在Unity中得到室內三維空間中每個點的三坐標，該區域的三維空間所有點的坐標數據構成點云陣列；

(3)掃描完成后，在Unity中將步驟(2)中得到的點云陣列保存成場景文件fbx；

(4)Unity打開步驟(3)中的場景文件fbx，在掃描完成的該區域場景上放置標定點position，然后保存成含有標定點position位置坐標信息的xml文件；

(5)在Unity中創建三個Cube作為Unity空間坐標的標定；通過Tango SDK模塊打開步驟(4)中的xml文件，讀取標定點position的位置坐標信息，將Cube的標定坐標按區域學習xml文件中標定點position的xyz坐標設置；

(6)打開Revit，在Revit中按同比例制作步驟(1)中掃描區域的平面俯視圖；

(7)將步驟(6)中的平面俯視圖導入Unity空間坐標中，調整平面俯視圖的大小與旋轉平面俯視圖，直至平面俯視圖與三個Cube的位置對應，形成image空間地圖；

(8)在image空間地圖中，通過Tango Camera模塊創建一個球體Sphere作為地圖上顯示當前位置的標記，在移動過程中，通過Tango SDK模塊持續掃描室內某塊區域重復步驟(2)-(3)，將得到的場景文件fbx與image空間地圖比對，得到球體Sphere在image空間地圖上的移動軌跡，實時顯示當前位置。

與現有技術相比，本發明具有如下有益效果：