[发明专利]基于混合现实的室内路径导航方法有效

专利信息
申请号: 201110406696.4 申请日: 2011-12-08
公开(公告)号: CN103162682A 公开(公告)日: 2013-06-19
发明(设计)人: 宋小波;李芬;刘百辰;周培莹;赵江海;何锋;王敏 申请(专利权)人: 中国科学院合肥物质科学研究院
主分类号: G01C21/00 分类号: G01C21/00
代理公司: 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 代理人: 朱小杰
地址: 230031 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 基于 混合 现实 室内 路径 导航 方法
【说明书】:

技术领域

本发明设计一种基于混合现实的室内路径导航方法,属于路径导航领域。 

技术背景

随着城市建设的突飞猛进,各种现代化的高楼大厦摩肩接踵,其内部的结构和功能错综复杂,当人们身处这样一些陌生而复杂的环境中需要找寻特定的目标时,如在办公楼、展览厅、校园、医院、博物馆、音乐会、技术发布会、大型展会等室内区域,此时室内路径导航尤显其重要性——引导不熟悉地方的用户找到前往目的地的路线、突发情况室内人群的快速疏散以及应急救援等。 

中国申请专利号CN200810060078.7《基于无线传感网的室内定位方法》中专利公开了一种混合式基于无线传感器网络的室内定位方法,该方法主要由信标节点、盲节点、汇聚节点三部分组成。信标节点为位置已知的传感器节点;盲节点为待定位的传感器节点,但通过与临近信标节点通信,根据分布式定位算法进行粗略定位;而汇聚节点接收盲点定位,采用集中式定位优化算法进行目标的精确定位,但是要在室内安装大量的传感器并且无法立体化显示所在位置。中国专利申请号CN201010518905.X《一种具备室内导航功能的移动终端及室内导航方法》描述了一种具备室内导航功能的移动终端及室内导航方法。移动终端包括加速度计模块、电子罗盘模块、压力检测模块和控制模块等。加速度计模块、电子罗盘模块、压力检测模块分别与控制模块连接。该专利采用加速度计模块获取移动终端行进的距离,电子罗盘模块获取移动终端行进的方向信息,压力检测模块获取移动终端的大气压力信息,并且由控制模块根据移动终端行进的距离、方向信息和大气压力信息,从而得出移动终端在室内的三维立体位置信息,实现了室内立体导航,但在精确度与成像方面受环境影响较大。中国专利号CN201010518905.X《提供大型建筑物内部的定位和导航的方法》专利公开了一种在GPS信号不可用时对建筑区内的电子设备进行定位/导航的方法。电子设备通过扫描可用的无线局域网接入点并下载位置信息,进而实现定位/导航功能,实时逼真地显示用户在室内当前所处的位置,及可使用的导航路径。但是该专利成像只能已平面显示,无法立体化显示所在位置。 

随着增强现实(Augmented Reality,简称“AR”)、增强虚拟(Augmented Virtuality,简称“AV”)、这两项又被合称为“混合现实”(Mixed Reality,简称“MR”)的发展,可以为用户构造所需的高临场感虚拟三维场景。 

现在的用户更需要一种能在室内实现立体导航的方法,能够立体化显示所在当前位置,方便用户更加快速的找到前往目的地的路线。 

发明内容

本发明的目的是为了解决上述不足,提供一种基于混合现实的室内路径导航方法。

实现本发明的技术方案如下: 

一种基于混合现实的室内路径导航方法,包括移动终端7、无线局域网3、远程服务器4和多个远程PC5,移动终端7包括移动摄像头1和显示屏2,多个远程PC5之间通过有线网络6连接,其特征在于包括以下步骤:①在移动终端7上输入目的地,通过无线局域网3将目的地传输到远程PC5上;②移动终端7根据摄像头1拍摄的当前图像形成图像序列,通过无线局域网3将图像序列传输到远程PC5上;③远程PC5根据收到的图像序列,依次通过标记可靠识别、图像序列匹配、与位置模型筛选三个步骤来计算用户当前的位置信息;④远程PC5根据用户当前的位置信息与目的地计算形成路径导航,将该路径导航使用混合现实技术以3D立体方式叠加并通过无线局域网4反馈至移动终端7的显示屏2上。 

上述第③步中,标记可靠识别过程中将输入的图像序列进行阈值分割后处理成二进制图像,进而凸显目标标记,得到二进制图像中的特征,进而进行特征配准,如果能够达成配准,即表示识别出了位置标记,进而完成初步定位,如果不能够达成配准,则返回第②步。 

上述标记可靠识别过程中采用不同光照条件的自适应阈值算法生成二进制图像,1-10秒或64帧执行一次,其余非标记图像使用最近时间的固定阈值分割图像。 

上述图像序列匹配过程中,根据用户在室内移动时捕捉到的图像序列,来进行构建图像序列库,图像序列匹配先按照8-60帧/秒的频率连续采样,再以8帧/秒构建图像序列库。 

上述快速精确定位过程中将输入的RGB颜色空间转化成HSI颜色空间,然后从HSI色彩空间中提取前五个LAD特征,最后通过计算欧氏距离来确定当前位置。 

上述图像序列匹配中需要计算输入图像序列的特征向量与远程PC5的位置结构模型库的第n个位置的图像序列的特征向量的相似度。 

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