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基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法

郭倩倩 崔丽珍 杨勇 赫佳星 史明泉

郭倩倩,崔丽珍,杨勇,等. 基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法[J]. 工矿自动化,2022,48(1):33-38.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070052
引用本文: 郭倩倩,崔丽珍,杨勇,等. 基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法[J]. 工矿自动化,2022,48(1):33-38.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070052
GUO Qianqian, CUI Lizhen, YANG Yong, et al. PDR algorithm for precise positioning of underground personnel based on LSTM personalized step size estimation[J]. Industry and Mine Automation,2022,48(1):33-38.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070052
Citation: GUO Qianqian, CUI Lizhen, YANG Yong, et al. PDR algorithm for precise positioning of underground personnel based on LSTM personalized step size estimation[J]. Industry and Mine Automation,2022,48(1):33-38.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070052

基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070052
基金项目: 国家自然科学基金项目(61761038);内蒙古自治区自然科学基金项目(2020MS06027);内蒙古自治区科技计划项目(2019GG328)。
详细信息
    作者简介:

    郭倩倩(1997—),女,内蒙古乌兰察布人,硕士研究生,主要研究方向为煤矿井下无线传感器网络目标定位、行人航迹推断及多源融合定位技术,E-mail:2900205331@qq.com

    通讯作者:

    崔丽珍(1968— ),女,内蒙古包头人,教授,硕士研究生导师,主要从事煤矿井下无线传感器网络部署、覆盖、定位方面的研究工作,E-mail:lizhencui@163.com

  • 中图分类号: TD655

PDR algorithm for precise positioning of underground personnel based on LSTM personalized step size estimation

  • 摘要: 针对传统的行人航位推算(PDR)算法由于步长和航向累积误差导致定位精度较低,不能满足井下人员精准定位需求的问题,提出了一种基于长短时间记忆网络(LSTM)个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法。首先采集井下人员运动中的加速度、陀螺仪惯性信息,解算每一步运动距离构建步长数据,通过离线训练获得井下人员个性化步长估计LSTM模型;然后在在线预测阶段通过矿用本安智能手机实时采集加速度、陀螺仪、地磁等井下人员运动数据,分别采用步伐检测算法、个性化步长估计模型获得井下人员运动步伐及每一步的步长,利用卡尔曼滤波融合航向估计算法获得航向角;最后根据步长估计和航向角预测井下人员当前位置。在内蒙古鄂尔多斯市高头窑煤矿采集井下人员运动数据进行试验,结果表明:基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法对井下人员运动中的步伐检测精度为96.5%,步长预测精度为90%;在井下真实环境中的相对定位误差为2.33%,提高了煤矿井下人员定位的精度。

     

  • 图  1  PDR 算法原理

    Figure  1.  PDR algorithm principle

    图  2  井下人员个性化步长估计LSTM模型框架

    Figure  2.  LSTM model framework of underground personnel personalized step size estimation

    图  3  LSTM模型原理

    Figure  3.  LSTM model principle

    图  4  基于KF−DAE的航向估计算法

    Figure  4.  Heading estimation algorithm based on KF−DAE

    图  5  井下人员个性化步长估计LSTM模型的输入

    Figure  5.  Input of LSTM model of underground personnel personalized step size estimation

    图  6  井下人员个性化步长估计LSTM模型的结构参数

    Figure  6.  Structural parameters of LSTM model of underground personnel personalized step size estimation

    图  7  训练和验证过程损失函数曲线

    Figure  7.  Loss function curves of training and verification process

    图  8  不同步长估计算法误差分布对比

    Figure  8.  Comparison of error distribution of different step size estimation algorithms

    图  9  井下测试场景

    Figure  9.  Underground test scenario

    图  10  试验行进路线

    Figure  10.  Test route

    图  11  传统PDR算法与基于LSTM个性化步长估计的PDR算法在煤矿井下行走路径对比

    Figure  11.  Comparison of walk routes of traditional PDR algorithm and PDR algorithm based on LSTM personalized step size estimation in coal mine

    表  1  井下人员个性化步长估计LSTM模型的超参数

    Table  1.   Super parameter of LSTM model of underground personnel personalized step size estimation

    批量大小激活函数优化器学习率迭代次数早停次数损失函数
    128ReLUAdam0.00150050MSE
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    表  2  步伐检测算法结果

    Table  2.   Results of step detection algorithm

    试验
    次数
    试验者1试验者2试验者3
    误检步数准确率/%误检步数准确率/%误检步数准确率/%
    1 3 94 1 98 2 96
    2 2 96 0 100 6 88
    3 1 98 0 100 1 98
    4 0 100 0 100 7 86
    5 1 98 1 98 1 98
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    表  3  不同算法步长估计结果对比

    Table  3.   Comparison of step size estimation results of different algorithms

    算法平均值/m最大值/m最小值/m实际值/m准确率/%
    Kim算法[7] 0.75 0.79 0.70 0.61 81
    Weinberg算法[6] 0.72 0.78 0.58 0.61 85
    本文算法 0.55 0.57 0.48 0.61 90
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-12-07
  • 修回日期:  2021-12-30
  • 刊出日期:  2022-01-20

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