[发明专利]导航方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种导航方法，其特征在于，应用于与客户端通信连接的服务端，所述方法包括：

获得客户端发送的目标地信息，实时获得所述客户端发送的外景图片以及所述客户端的当前方向，其中，所述目标地设置有对应的位置信息；

根据预设的导航信息库，采用场景识别算法对所述外景图片进行识别，若成功识别所述外景图片，获得出所述外景图片对应的所述客户端的当前位置；

根据所述客户端的当前位置、所述客户端的当前方向、所述目标地信息、所述目标地对应的位置信息和预设的导航信息库分析得出从当前位置到达所述目标地对应的位置的导航路径和导航指令；

将所述导航路径和导航指令发送至所述客户端。

2.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述导航信息库通过以下步骤获得：

获得建筑工程平面图，在所述建筑工程平面图中获得多个关键节点的位置信息，根据各所述位置信息生成路网导航数据；其中，所述关键节点包括转角处、楼梯口、商铺和厕所；

获得各所述关键节点的场景图片，采用场景识别算法将各所述场景图片与各所述关键节点进行关联，获得关联结果；

将所述关联结果和所述路网导航数据作为导航信息库。

3.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，k时刻获得的外景图片为Z_k＝{z_k1,z_k2,...,z_kn}，其中，n为该外景图片中视觉单词的总数，z_kn表示该外景图片中的第n个视觉单词；截止k时刻获得的所有外景图片为Z^k＝{Z₁,Z₂,...,Z_k}，截止k时刻获得的位置信息为L^k＝{L₁,L₂,...,L_k}；根据预设的导航信息库，采用场景识别算法对所述外景图片进行识别，若成功识别所述外景图片，获得所述外景图片对应的所述客户端的当前位置的步骤，包括：

根据所述外景图片和预设的导航信息库，采用Bayes概率估计模型获得所述客户端的当前位置，所述Bayes概率估计模型为：

p(L_i|Z^k)＝p(Z_k|L_i,Z^k-1)p(L_i|Z^k-1)/p(Z_k|Z^k-1)

其中，

i∈[1,k]；

p(Z_k|L_i,Z^k-1)表示外景图片对应的Z_k在位置L_i的概率；

p(L_i|Z^k-1)表示相对当前位置的先验信息；

p(Z_k|Z^k-1)表示归一化项。

4.根据权利要求3所述的导航方法，其特征在于，p(Z_k|L_i,Z^k-1)通过以下公式计算获得：

其中，z_r为根节点，z_pq为z_q的父节点。

5.根据权利要求3所述的导航方法，其特征在于，p(Z_k|Z^k-1)通过蒙特卡洛采样算法计算获得，所述蒙特卡洛采样算法为：

其中，

L_new表示新场景的位置信息；

n_s表示估计新场景时使用的样本总数。

6.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述客户端根据所述导航指令行进的过程中，采用惯性导航的方式对所述客户端的行进状态进行估计。