[发明专利]一种煤矿井下人员便携式组合定位、监测装置及其方法

摘要

本发明公开了一种煤矿井下人员便携式组合定位、监测装置及其方法，具体方法为A、井下巷道布设；B、惯性测量单元测量得出的人员运动状态下加速度平均参考值及角速度平均参考值，并且利用WIFI测量传感器进行WIFI信号测量标定进而构建指纹定位数据库；C、组合定位及监测装置的安装；D、数据采集及传输；E、惯性测量单元数据分析及井下人员姿态确定；对三个惯性测量单元与参考数据比对分析后解算得到的位置信息进行组合，得出惯性测量单元的井下位置信息；F、对WiFi测量传感器测得的WiFi信号强度进行分析；G、井下人员位置综合确定。能降低监测成本，提高位置监测精度，同时可监测井下人员实时的姿态情况及胸腔活动情况。

主权项

一种煤矿井下人员组合定位及监测的方法，其特征在于，采用的便携式组合定位及监测装置包括惯性测量单元IMU1#（4）、惯性测量单元IMU2#（1）、惯性测量单元IMU3#（6）、蓝牙接收转发模块（5）、WiFi测量传感器（8）和便携式背包（7），惯性测量单元IMU1#（4）通过腿部绑带（3）固定在人体腿部，惯性测量单元IMU2#（1）和便携式背包（7）通过固定背带（2）分别固定在人体胸腔部和人体背部，所述惯性测量单元IMU3#（6）、蓝牙接收转发模块（5）和WiFi测量传感器（8）设置在便携式背包（7）内；惯性测量单元IMU1#（4）、惯性测量单元IMU2#（1）和惯性测量单元IMU3#（6）分别通过各自的蓝牙发送模块与蓝牙接收转发模块（5）无线通讯，蓝牙接收转发模块（5）与WiFi测量传感器（8）电连接；其使用的具体步骤为：A、井下巷道布设：在井下巷道内均匀布设多个WiFi基站，各个WiFi基站之间通过屏蔽网线与工作面网关连接，工作面网关通过光纤与矿井监控中心通讯，最后标定各个WiFi基站的井下位置并将位置信息存储在矿井监控中心；B、矿井监控中心参考数据预设：在地面上试验人员穿上便携式组合定位及监测装置，进行奔跑、行走、站立、蹲坐及平躺的运动，惯性测量单元IMU1#（4）、惯性测量单元IMU2#（1）和惯性测量单元IMU3#（6）分别测量各种姿态下的加速度值及角速度值，通过多人次测量取平均值得出人体正常奔跑、行走、站立、蹲坐及平躺运动时各个惯性测量单元得出的加速度平均参考值及角速度平均参考值，另外根据WiFi指纹定位原理建立数据匹配模型进而得出指纹定位数据库；C、组合定位及监测装置的安装：将便携式组合定位及监测装置穿在井下人员身上，标定其开启装置时的起始位置然后井下人员开始在井下巷道内工作；D、数据采集及传输：惯性测量单元IMU1#（4）、惯性测量单元IMU2#（1）和惯性测量单元IMU3#（6）会将各自测量的加速度及角速度数据通过蓝牙发送模块发送给蓝牙接收转发模块（5），蓝牙接收转发模块（5）将检测数据经WiFi测量传感器（8）无线发送给WiFi基站，并通过工作面网关最后传给矿井监控中心，同时WiFi测量传感器（8）实时测量布设在井下巷道内各个WIFI基站发射的WIFI信号强度，将测量得到的WiFi信号强度信息经WiFi基站传递给矿井监控中心；E、惯性测量单元数据分析及井下人员姿态确定：监控中心对惯性测量单元IMU1#（4）、惯性测量单元IMU2#（1）及惯性测量单元IMU3#（6）检测得到的数据与预设参考值进行比对分析，对惯性测量单元IMU1#（4）的数据分析后可判断出井下人员的奔跑、行走、站立、蹲坐及平躺的运动状态，同时利用腿部交替运动以及间歇性运动的特性，得出惯性测量单元IMU 1#（4）在姿态解算后井下人员相对起始位置所行进的距离，进而得出井下人员实时位置并可利用腿部接触地面时速度为零的特性来进行零速校正；对惯性测量单元IMU2#（1）的加速度数据分析后能够调整惯性测量单元IMU1#（4）在运动过程中的步态检测判断，从而调整惯性测量单元IMU1#（4）解算得出的行进距离，另外可实时得出井下人员胸腔活动的情况；对惯性测量单元IMU3#（6）的加速度数据分析后经姿态解算以及位置解算可实时获得井下人员的位姿参数，并且配合惯性测量单元IMU1#（4）测量得到的姿态信息进行井下人员蹲、坐以及平躺的静止姿态的判断，还能对惯性测量单元IMU2#（1）在胸腔呼吸运动测量过程中提供必要的参考校正信息，避免因为身体的运动影响胸腔呼吸运动的测量精度；对三个惯性测量单元与参考数据比对分析后解算得到的位置信息进行组合，得出惯性测量单元的井下位置信息；F、对WiFi测量传感器（8）测得的WiFi信号强度进行分析：采用WiFi指纹定位原理对WiFi测量传感器（8）测得的各个WiFi基站信号强度值与之前建立的WiFi指纹定位数据库进行比对后与标定的各个WiFi基站的位置信息进行网格划分法位置解算，进而得出WiFi测量传感器（8）的井下位置；G、井下人员位置综合确定：将WiFi测量传感器（8）得出的井下位置与惯性测量单元得出的井下位置相互矫正，利用联邦卡尔曼滤波算法对IMU/WiFi组合定位的数据进行融合滤波，最终得出井下人员精确的井下位置。