[发明专利]一种智能仓储管理系统室内高精度定位方法

权利要求书

1.一种智能仓储管理系统室内高精度定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、构建带距离标签的样本集，在智能仓储管理系统内部署室内位置预测模型，并采用带距离标签的样本集对室内位置预测模型进行训练，得到高精度室内位置预测模型；

S2、根据高精度室内位置预测模型，通过距离计算出目标点的定位坐标；

所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、根据带距离标签的样本集，构建已知坐标点集合；

S22、将已知坐标点集合中的各已知坐标点对应的滤波RSSI值进行降序排列，得到排名前5的滤波RSSI值：RSSI₁、RSSI₂、RSSI₃、RSSI₄和RSSI₅；

S23、将排名前5的滤波RSSI值输入高精度室内位置预测模型，分别得到与目标点的5个预测距离：R₁、R₂、R₃、R₄和R₅；

S24、在排名前5的滤波RSSI值对应的5个已知坐标点N₁、N₂、N₃、N₄和N₅中任选3个不共线的已知坐标点N_l、N_j和N_k，得到多个已知坐标子集S₁～S_M，每个已知坐标子集包含三个不共线的已知坐标点N_l、N_j和N_k；

S25、根据多个已知坐标子集S₁～S_M，构建已知坐标子集的集合S_N＝{S₁,S₂,…,S_M}；

S26、在集合S_N＝{S₁,S₂,…,S_M}任选一个已知坐标子集S_i，i＝1,2,……,M，以已知坐标子集S_i的3个已知坐标点为圆心O₁、O₂和O₃；

S27、根据圆心O₁和O₂分别到目标点的距离R_1i和R_2i，计算目标点的第一估算位置；

S28、计算目标点在极坐标下的位置模糊值：

Z_i(ρ,θ)＝R_2i∠θ

其中，Z_i(ρ,θ)为位置模糊值，ρ为目标点相对于圆心O₂的矢量长度，θ为目标点相对于圆心O₁、O₂间O₁O₂连线的矢量方向角，∠为角度符号；

S29、将位置模糊值转换到直角坐标系下，得到目标点的第二估算位置和第三估算位置；

S30、分别求出目标点的三个估算位置到圆心O₃的距离D₁、D₂和D₃，将距离D₁、D₂和D₃分别与圆心O₃所在圆的半径R_3i比较，将误差最小的估算位置作为目标点的坐标Z_i，其中，R_3i为圆心O₃到目标点的距离；

S31、在集合S_N＝{S₁,S₂,…,S_M}减去已知坐标子集S_i，并校验当前集合S_N是否为空，若是，则得到目标点的M个坐标Z₁～Z_M，进入步骤S32，若否，则跳转至步骤S26；

S32、将目标点的M个坐标Z₁～Z_M进行加权求和，得到目标点的定位坐标Z_F；

所述步骤S27中计算目标点的第一估算位置的公式为：

x＝x_1i+(x_2i-x_1i)*(R_1i/(R_1i+R_2i))

y＝y_1i+(y_2i-y_1i)*(R_1i/(R_1i+R_2i))

其中，x为目标点的第一估算位置的横坐标，y为目标点的第一估算位置的纵坐标，(x_1i,y_1i)为圆心O₁的坐标，(x_2i,y_2i)为圆心O₂的坐标。