[发明专利]一种多楼层定位方法及系统

说明书

本申请实施例提供一种多楼层定位方法及系统，涉及信号处理技术领域。该方法包括：获取机器人当前环境的WIFI数据信息；将所述WIFI数据信息输入预设的概率分布模型，以获取每个楼层地图中每个栅格单元的概率分布；根据所述WIFI数据信息在每个楼层地图中每个栅格单元的概率分布获取所述机器人的位置信息；解决了现有方法中WIFI定位效果差以及人工采集WIFI数据源，导致WIFI数据源的收集效率较低的问题。

技术领域

本申请涉及信号处理技术领域，具体而言，涉及一种多楼层定位方法及系统。

背景技术

现有的机器人室内定位方案，主要通过由事先采集的激光、摄像头数据并借助SLAM(Simultaneous Localization And Mapping，即时定位与地图构建)的技术实现机器人在室内环境的定位；由于室内环境没有GPS等全局绝对坐标系内定位的方式，所以借助视觉VSLAM(Visual SLAM)基于特征词袋的方式成为了全局定位的输入参考和闭环手段。但是受光线影响，这种特征词袋的方法，无法应用到所有场景之中；此外，在多楼层的楼宇建筑中，往往不同楼层的、同一垂直空间的特征极其相似，也不是特征词袋的优势所在。

现有的依据WIFI强度定位的方式，往往需要借助一个固定的WIFI源发生器，随着时间的推移，历史的未曾更新的WIFI列表和信号强弱与实际相比可能会产生极大的变化，从而影响WIFI定位的效果；或者需要事先人工采集WIFI数据源，导致WIFI数据源的收集效率较低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种多楼层定位方法及系统，解决了现有方法中人工采集WIFI数据源，导致WIFI数据源的收集效率较低的问题。

本申请实施例提供了一种多楼层定位方法，该方法包括：

获取机器人当前环境的WIFI数据信息；

将所述WIFI数据信息输入预设的概率分布模型，以获取每个楼层地图中每个栅格单元的概率分布；

根据所述每个楼层地图中每个栅格单元的概率分布获取所述机器人的位置信息。

在上述实现过程中，将机器人的获取的WIFI数据信息输入到预设的概率分布模型中，获得该WIFI数据信息在每个楼层地图中每个栅格单元的概率分布，根据该概率分布对应的栅格单元的位置可以获得机器人的位置信息，通过该方法可以有效定位机器人位置，并且该方法无需人工采集WIFI数据源，避免了人工采集WIFI数据源导致效率较低的问题，解决了现有方法中WIFI定位效果差以及人工采集WIFI数据源，导致WIFI数据源的收集效率较低的问题。

进一步地，所述WIFI数据信息包括MAC地址以及每个MAC地址对应的多个信号强度，所述根据所述WIFI数据信息在每个楼层地图中每个栅格单元的概率分布获取所述机器人的位置信息，包括：

将MAC地址的每个信号强度在每个楼层地图中每个栅格单元的概率分布进行加权，得到每个楼层地图中每个栅格单元的概率得分；

将所述每个楼层地图中每个栅格单元的概率得分由高到低进行排列，获得前N个概率得分最高的栅格单元对应的位置为机器人的位置信息，其中，N为预设值。

在上述实现过程中，获得每个信号强度分别在每个栅格单元的概率，并将同一个栅格单元上的概率概率相加，得到每个栅格单元上所有强度信号的概率得分，再将这些栅格单元对应的概率得分按照从高到低的顺序进行排列，将前N个概率得分最高的栅格单元对应的在机器人移动区域内的位置确定为机器人所在位置。

进一步地，在所述将所述WIFI数据信息输入预设的概率分布模型，以获取每个楼层地图中每个栅格单元的概率分布的步骤之前，所述方法还包括：

随机获取机器人在单个楼层的历史WIFI数据信息作为训练数据信息；