本發(fā)明涉及安全帽定位測(cè)距，尤其涉及基于定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的智能安全帽定位優(yōu)化方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、公路是最重要的民用設(shè)施之一，在自然環(huán)境和行車(chē)荷載等因素的影響下，隨著新興信息技術(shù)的發(fā)展與廣泛應(yīng)用，使得個(gè)體防護(hù)設(shè)備的智能化成為可能。安全帽作為保護(hù)人體頭部的最基本防護(hù)用品，主要作用是緩沖減震、分散應(yīng)力，從而保護(hù)頭部不受到墜落物及其他特定因素引起的傷害，在各種工作場(chǎng)所特別是在建筑、采礦、石油、化工、電力等高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)中具有高使用率，是保障工作人員安全的重要裝備之一。隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境日益復(fù)雜多變，傳統(tǒng)的安全帽雖然能夠?yàn)楣と颂峁┗镜念^部安全保護(hù)，但在面對(duì)一些復(fù)雜和突發(fā)的情況時(shí)，其功能可能顯得較為單一。因此，安全帽亟需實(shí)現(xiàn)智能化的迭代更新，以提高安全保障能力、工作效率和管理水平，更好地適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的需求。

2、目前，安全帽等頭部防護(hù)用品廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，不斷進(jìn)行了技術(shù)創(chuàng)新，材質(zhì)以及生產(chǎn)工藝流程方面，hdpe安全帽、pc安全帽、frp安全帽都以其特殊的優(yōu)勢(shì)廣泛應(yīng)用于各生產(chǎn)行業(yè)，同時(shí)，耳塞、耳罩等護(hù)聽(tīng)器也開(kāi)始與安全帽進(jìn)行組合，并逐步引進(jìn)了橡膠、硅膠、聚酯等材料來(lái)提高隔音效果；功能及智能化方面，國(guó)外多類(lèi)產(chǎn)品均進(jìn)行了智能化研發(fā)，安全帽的功能多集成了語(yǔ)音對(duì)話、視頻采集、地理位置定位、無(wú)線傳輸?shù)裙δ?，護(hù)聽(tīng)器方面主要增加了其與安全帽的組合佩戴功能以及多人間的通訊功能。然而，在安全穿戴監(jiān)控、危險(xiǎn)區(qū)域檢測(cè)、定位效果驗(yàn)證等方面確未有相關(guān)技術(shù)改進(jìn)。

3、目前，國(guó)內(nèi)對(duì)智能安全帽的應(yīng)用研究大多集中在煤礦井下領(lǐng)域、智慧工地的建造、應(yīng)急消防和電力作業(yè)場(chǎng)所等領(lǐng)域，針對(duì)危化品作業(yè)場(chǎng)所研發(fā)的智能安全帽少之又少；在功能需求方面，各種智能安全帽終端設(shè)計(jì)方案由于其應(yīng)用的場(chǎng)景不同，所設(shè)計(jì)的功能也有所不同，但基本都具備緊急報(bào)警、數(shù)據(jù)傳輸和人員定位功能；但是，對(duì)智能安全帽定位技術(shù)的精確度及穩(wěn)定性很少有詳細(xì)的研究，其定位性能能否滿(mǎn)足有關(guān)領(lǐng)域定位精度的需求不得而知，缺少對(duì)復(fù)雜環(huán)境或特殊環(huán)境下的定位技術(shù)探討；雖然目前大多數(shù)研發(fā)的智能安全帽能滿(mǎn)足多種智能拓展功能于一體，但都沒(méi)有考慮到硬件和軟件系統(tǒng)成本以及帽體負(fù)重量的實(shí)際問(wèn)題，使其難以得到推廣應(yīng)用；在對(duì)超寬帶定位算法的研究與優(yōu)化過(guò)程中，雖然多數(shù)文獻(xiàn)所提的優(yōu)化算法均可實(shí)現(xiàn)高精度定位，但還需綜合考慮定位基站的數(shù)量、布局安排以及算法的運(yùn)行時(shí)間。

4、因此，有必要提供基于定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的智能安全帽定位優(yōu)化方法和系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了基于定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的智能安全帽定位優(yōu)化方法和系統(tǒng)，通過(guò)利用定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)和定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，對(duì)待分析智能安全帽定位測(cè)距算法進(jìn)行仿真分析，獲得待分析智能安全帽定位測(cè)距算法的定位精度不足，并根據(jù)定位精度不足，獲得智能安全帽定位測(cè)距優(yōu)化算法，可實(shí)現(xiàn)對(duì)智能安全帽定位測(cè)距算法的優(yōu)化，有利于提高智能安全帽定位測(cè)距的精確度，為智能安全帽的穩(wěn)定和高效使用提供基礎(chǔ)。

2、本發(fā)明提供了基于定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的智能安全帽定位優(yōu)化方法，包括：

3、獲取待分析智能安全帽定位測(cè)距算法；

4、設(shè)置定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)并構(gòu)建定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境；

5、利用定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)和定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，對(duì)待分析智能安全帽定位測(cè)距算法進(jìn)行仿真分析，獲得待分析智能安全帽定位測(cè)距算法的定位精度不足；

6、根據(jù)定位精度不足，獲得智能安全帽定位測(cè)距優(yōu)化算法。

7、進(jìn)一步地，獲取待分析智能安全帽定位測(cè)距算法，包括：

8、獲取基于電波傳播時(shí)間差的定位測(cè)距方法；

9、在定位測(cè)距方法中獲取chan算法模型和taylor算法模型，作為待分析智能安全帽定位測(cè)距算法。

10、進(jìn)一步地，設(shè)置定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)并構(gòu)建定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，包括：

11、設(shè)置精度衰減因子和均方誤差作為定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)；

12、使用matlab軟件，在100m*100m*10m的長(zhǎng)方體空間內(nèi)，模擬得到定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境。

13、進(jìn)一步地，使用matlab軟件，在100m*100m*10m的長(zhǎng)方體空間內(nèi)，模擬得到定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，包括：

14、在100m*100m*10m的長(zhǎng)方體空間內(nèi)的四角均布設(shè)一個(gè)基站；

15、在100m*100m*10m的長(zhǎng)方體空間內(nèi)的中心的上頂部和中心的下頂部分別布設(shè)一個(gè)基站；

16、以布設(shè)的6個(gè)基站為起點(diǎn)逐個(gè)在邊沿均勻增加基站數(shù)量，得到定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境。

17、進(jìn)一步地，使用matlab軟件，在100m*100m*10m的長(zhǎng)方體空間內(nèi)，模擬得到定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，還包括：對(duì)定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境的基站布局進(jìn)行定量評(píng)估，具體為：

18、獲取不同基站數(shù)目下的精度衰減因子值；

19、根據(jù)精度衰減因子值，繪制水平位置精度因子仿真圖和垂直位置精度因子仿真圖；

20、通過(guò)對(duì)比同一基站數(shù)目下的水平位置精度因子與垂直位置精度因子值的大小，實(shí)施對(duì)定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境的基站布局的定量評(píng)估。

21、進(jìn)一步地，使用matlab軟件，在100m*100m*10m的長(zhǎng)方體空間內(nèi)，模擬得到定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，還包括：設(shè)置定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境的仿真參數(shù)和待測(cè)基站，具體為：

22、設(shè)定基于無(wú)線電波傳播時(shí)間差的測(cè)距誤差服從均值為零的高斯分布，以0.01m為步長(zhǎng)依次增加測(cè)距誤差；

23、將定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境的x軸范圍設(shè)置為[25，75]，y軸范圍設(shè)為[25，75]，z軸范圍設(shè)為[0，10]，并在x軸范圍、y軸范圍和z軸范圍所組成的空間內(nèi)隨機(jī)生成50個(gè)待測(cè)基站。

24、進(jìn)一步地，利用定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)和定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，對(duì)待分析智能安全帽定位測(cè)距算法進(jìn)行仿真分析，獲得待分析智能安全帽定位測(cè)距算法的定位精度不足，包括：

25、利用定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境和仿真參數(shù)，模擬仿真chan算法在不同基站數(shù)目下的定位性能，并用均方誤差表現(xiàn)其變化程度，得到不同基站數(shù)目下chan算法的均方誤差隨測(cè)距誤差變化的第一定位精度仿真圖；在改進(jìn)基站分布位置后，利用均方誤差衡量chan算法的定位性能，得到改變基站分布位置后的chan算法的第二定位精度仿真圖；

26、基于第一定位精度仿真圖和第二定位精度仿真圖，進(jìn)行對(duì)比分析后，獲得chan算法的定位精度不足；

27、利用定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境和仿真參數(shù)，在定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境的中心50m范圍內(nèi)隨機(jī)選擇的位置上，模擬仿真taylor算法在不同基站數(shù)目下的定位性能，并用均方誤差表現(xiàn)其變化程度，得到不同基站數(shù)目下taylor算法的第三定位精度仿真圖；改變初始迭代位置的選取范圍，模擬仿真taylor算法分別在初始位置選取范圍為中心50m內(nèi)和100m內(nèi)的定位性能，并以均方誤差作為定位精度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，得到不同初始位置選取范圍下的taylor算法的第四定位精度仿真圖；

28、基于第三仿真圖和第四仿真圖，進(jìn)行對(duì)比分析后，獲得taylor算法的定位精度不足。

29、進(jìn)一步地，根據(jù)定位精度不足，獲得智能安全帽定位測(cè)距優(yōu)化算法，包括：

30、針對(duì)chan算法的定位精度不足和taylor算法的定位精度不足，利用遺傳算法，在解空間中搜索獲得最優(yōu)解，并將最優(yōu)解作為初始位置點(diǎn)以提供初始定位坐標(biāo)；

31、將最優(yōu)解引入至levenberg-marquardt算法中，獲得智能安全帽定位測(cè)距優(yōu)化算法。

32、進(jìn)一步地，利用定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)和定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，對(duì)待分析智能安全帽定位測(cè)距算法進(jìn)行仿真分析，還包括，基于設(shè)定的仿真模型組件托管器，執(zhí)行分布式仿真運(yùn)行進(jìn)程，并利用設(shè)定的仿真模型組件監(jiān)控器進(jìn)行進(jìn)程監(jiān)測(cè)；具體步驟為：

33、設(shè)置仿真模型組件托管器和仿真模型組件監(jiān)控器，仿真模型組件托管器用于執(zhí)行分布式仿真運(yùn)行進(jìn)程，仿真模型組件監(jiān)控器用于監(jiān)測(cè)分布式仿真運(yùn)行進(jìn)程；

34、基于設(shè)定的仿真任務(wù)配置文件，利用仿真模型組件托管器，對(duì)仿真任務(wù)進(jìn)行多個(gè)進(jìn)程的分布式運(yùn)行；

35、利用仿真模型組件監(jiān)控器，監(jiān)測(cè)獲取分布式運(yùn)行的運(yùn)行數(shù)據(jù)；

36、根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行運(yùn)行數(shù)據(jù)是否異常的匹配，若運(yùn)行數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)不匹配，則發(fā)出預(yù)警提醒；

37、根據(jù)預(yù)警提醒，生成運(yùn)行數(shù)據(jù)不匹配的仿真運(yùn)行事件；

38、利用設(shè)定的事件管理器，對(duì)仿真運(yùn)行事件進(jìn)行聚類(lèi)分析和發(fā)生事件的概率分析，獲得聚類(lèi)分析結(jié)果和發(fā)生概率結(jié)果；

39、結(jié)合聚類(lèi)分析結(jié)果和發(fā)生概率結(jié)果，獲取發(fā)生概率最高并且屬于影響仿真運(yùn)行效果最大的第一仿真運(yùn)行事件；

40、基于第一仿真運(yùn)行事件進(jìn)行仿真任務(wù)配置文件的調(diào)整更新，以保證仿真任務(wù)的準(zhǔn)確執(zhí)行。

41、基于定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的智能安全帽定位優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

42、獲取模塊，用于獲取待分析智能安全帽定位測(cè)距算法；

43、設(shè)置模塊，用于設(shè)置定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)并構(gòu)建定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境；

44、分析模塊，用于利用定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)和定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，對(duì)待分析智能安全帽定位測(cè)距算法進(jìn)行仿真分析，獲得待分析智能安全帽定位測(cè)距算法的定位精度不足；

45、優(yōu)化算法生成模塊，用于根據(jù)定位精度不足，獲得智能安全帽定位測(cè)距優(yōu)化算法。

46、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下的優(yōu)點(diǎn)和有益效果：通過(guò)利用定位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)和定位基站坐標(biāo)仿真環(huán)境，對(duì)待分析智能安全帽定位測(cè)距算法進(jìn)行仿真分析，獲得待分析智能安全帽定位測(cè)距算法的定位精度不足，并根據(jù)定位精度不足，獲得智能安全帽定位測(cè)距優(yōu)化算法，可實(shí)現(xiàn)對(duì)智能安全帽定位測(cè)距算法的優(yōu)化，有利于提高智能安全帽定位測(cè)距的精確度，為智能安全帽的穩(wěn)定和高效使用提供基礎(chǔ)。

47、本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說(shuō)明書(shū)中闡述，并且，部分地從說(shuō)明書(shū)中變得顯而易見(jiàn)，或者通過(guò)實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過(guò)在所寫(xiě)的說(shuō)明書(shū)以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)和獲得。

48、下面通過(guò)附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。