一種墻內物體的識別方法
【專利摘要】本發明公開了一種墻內物體的識別方法，包括如下步驟：S1、智能手機在操作者的帶動下掃過墻面，并在運動過程中獲取內置于所述智能手機中的加速度計、陀螺儀和磁傳感器所檢測到的數據；其中，所述磁傳感器用于檢測墻內的鐵磁性物體在地磁場的磁化作用下所產生的感應磁場的場強；S2、根據所述加速度計和所述陀螺儀所檢測到的數據，計算得到所述智能手機在運動過程中的位移數據；S3、根據所述位移數據和所述磁傳感器所檢測到的數據建立墻內物體的特征曲線，從所述特征曲線中識別出墻內的鐵磁性物體。本發明的硬件成本低，設備和系統簡單，使用方便，能夠實現簡單快速的墻體物體探測識別的功能，適合家居使用。
【專利說明】一種墻內物體的識別方法

【技術領域】
[0001]本發明涉及電子【技術領域】，具體是一種墻內物體的識別方法。

【背景技術】
[0002]如今，隨著人們對于空間利用率和美觀的要求不斷提高，室內裝修在安裝家用管道諸如排水給水管道等時更加傾向于將管道埋在墻體內部以節約空間和不影響室內美觀。同時，現代建筑大都是采用鋼筋混凝土的形式構成，也即是在墻體內埋設鋼筋以增強墻體的機械強度。然而，這種設計帶來的問題便是當我們需要知道墻體內的有何物體時，我們就需要將墻體進行一定破壞才能貨獲知，此種情況尤其在室內裝修圖紙丟失或者不易獲取的情況下顯得更為迫切。
[0003]日常生活中經常碰到如此情形:當我們需要在墻壁上釘入物體時，由于事先不知該處墻體內存在何物，經常出現釘入墻體內已存在物體上，從而輕則使得工具損毀，重則傷害到人。在此種情況下，低成本、便捷獲得此種信息的方法或系統無疑具有很強的實用價值。
[0004]為了解決物體探測識別的問題，目前的商用產品比如WalI Scanner, RadarScanner等產品中多采用雷達技術、多傳感器技術等一些高端技術。盡管這些產品在探測和識別墻內物體具有較高的準確度，然而由于其采用的技術和設備比較高端，因而價格不菲，而且往往便攜性較差。
[0005]針對于墻體內物體探測這一問題，已有的技術多采用GPR(透地雷達技術)，或者機械小豬(Mechanical Pig),或者采用傳感器膠囊遍歷整個管道網絡的方式進行墻內物體的探測。以上幾種方法中:GPR與機械小豬兩種技術均需要采用較精密復雜的設備或者系統，其缺點有二:其一，成本很高，不易獲取；其二，設備或者系統復雜笨重，不適合家居使用。而針對采用傳感器膠囊遍歷的方式，該方法對于管網具有多重限制，比如:整個管網的管徑大小須相等；管徑需要較大以防止傳感器膠囊阻塞管道；整個管網需要是一個連通的系統等。


【發明內容】

[0006]本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種墻內物體的識別方法，硬件成本低，設備和系統簡單，使用方便，適合家居使用。
[0007]為了達到上述目的，本發明實施例提供一種墻內物體的識別方法，包括如下步驟:
[0008]S1、智能手機在操作者的帶動下掃過墻面，并在運動過程中獲取內置于所述智能手機中的加速度計、陀螺儀和磁傳感器所檢測到的數據；其中，所述磁傳感器用于檢測墻內的鐵磁性物體在地磁場的磁化作用下所產生的感應磁場的場強；
[0009]S2、根據所述加速度計和所述陀螺儀所檢測到的數據，計算得到所述智能手機在運動過程中的位移數據；
[0010]S3、根據所述位移數據和所述磁傳感器所檢測到的數據建立墻內物體的特征曲線，從所述特征曲線中識別出墻內的鐵磁性物體。
[0011]進一步地，在步驟SI中，所述智能手機在操作者的帶動下，以沖程運動的形式掃過墻面；所述沖程運動是指智能手機起始于靜止狀態而終止靜止狀態的短暫快速運動。
[0012]進一步地，在步驟SI中，所述智能手機在操作者的帶動下通過多次沖程運動掃過墻面；相鄰兩次所述的沖程運動之間留有時間間隔。相鄰兩次所述的沖程運動之間留有時間間隔可以使加速度和速度的校準更準確。
[0013]進一步地,所述步驟S2包括:
[0014]S21、分別對所述加速度計、所述磁傳感器和所述陀螺儀所檢測到的數據進行濾波處理，獲得加速度數據、磁場數據和角速度數據；
[0015]S22、利用所述加速度數據和所述角速度數據，采用互補濾波器的方式估計所述智能手機在運動過程中的姿態角；其中，當所述智能手機被判定處于靜止狀態時，利用所述加速度數據對姿態角的估計值在互補濾波器中所占權重設置為0.98，利用所述角速度數據對姿態角估計值所占權重為0.02 ;當所述智能手機被判定處于運動狀態時，利用所述加速度數據對姿態角的估計值在互補濾波器中所占權重設置為0.02，利用所述角速度數據對姿態角的估計值所占權重為0.98 ；
[0016]S23、利用所估計的所述智能手機在運動過程中的姿態角，根據力學原理消除掉所述智能手機的重力在運動方向投射的分量，獲得所述智能手機自身運動所產生的加速度值；
[0017]S24、對所述加速度值進行積分計算，獲得所述智能手機運動的速度值；
[0018]S25、對所得速度值進行一次積分，得到所述智能手機運動的位移數據。
[0019]進一步地,所述步驟S3包括:
[0020]S31、將所述智能手機運動的位移數據作為橫軸，將濾波后的所述磁場數據作為縱軸，為墻體內物體建立特征曲線；
[0021]S32、將所述特征曲線與數據庫中的各種類型的鐵磁性物體的標準曲線進行對比，通過比較曲線的相似度，識別出墻內的鐵磁性物體的類型。
[0022]進一步地,所述步驟S24包括:
[0023]判斷所述智能手機的運動狀態；
[0024]當所述智能手機處于靜止狀態下，所述智能手機的加速度值和速度值被視為零值；
[0025]當所述智能手機處于運動狀態下，對所述加速度值進行一次積分計算，獲得所述智能手機運動的速度值。此改進的有益效果在于通過校準加速度來獲得更精準的速度值，并通過強制將靜止狀態下的速度值設為O值，減少積分過程速度的漂移。因而可以獲得精準的位移數據。
[0026]進一步，所述判斷所述智能手機的運動狀態的方法，包括:
[0027]根據指數均值EMA計算公式，獲得所述智能手機的加速度對應的指數均值EMA ;其中，所述指數均值EMA計算公式為:
-nr1 X k[+"crp
[0028]EMA__V ^
' ΣΟΓ^-μ)' -
[0029]其中，μ是一個常數；和分別表示第i個X和y方向上的加速度值,N是濾波器窗口內加速度數據點數；
[0030]當所述指數均值EMA大于閾值時，判定所述智能手機處于運動狀態；當所述指數均值EMA小于或等于閾值時，判定所述智能手機處于靜止狀態。
[0031]進一步地，在步驟S21中，是通過滑動均值濾波器，分別對所述加速度計、所述磁傳感器和所述陀螺儀所檢測到的數據進行濾波處理；所述滑動均值濾波器的滑動窗口為7。
[0032]進一步地，在步驟S22中，所述互補濾波器包括第一計算單元、第二計算單元以及加法器；則步驟S22具體包括:
[0033]通過所述第一計算單元對所述加速度數據進行換算處理，獲得加速度計所對應的姿態角；
[0034]通過所述第二計算單元對所述角速度數據進行積分，獲得陀螺儀所對應的姿態角；
[0035]通過所述加法器將所述加速度計所對應的姿態角與所述陀螺儀所對應的姿態角按照所設定的權重進行加法運算，得到所述智能手機在運動過程中的姿態角。
[0036]進一步地，在步驟S32中，通過判斷不同曲線間的歐氏距離來判斷其相似度。
[0037]相比于現有技術，本發明所提供的一種墻內物體的識別方法通過綜合利用內置于智能手機內的多種傳感器，也即:加速度計，磁場感應器和陀螺儀，實現簡單快速地識別墻內物體的功能。所述方法包含的步驟主要包括:以特定動作移動手機在墻面掃過以獲取手機內置三種傳感器的數據；通過采用滑動均值濾波和互補濾波器等方法對加速計和陀螺儀讀數的精細校準，以及對一次積分后所得的速度進行漂移處理，準確地計算出手機移動的位移；將以上步驟產生的位移與磁感應器的讀數結合，從而能夠為每一類墻體內不同的物體建立相應的特征以作物體分類識別之用。本發明的有益效果在于硬件成本低，設備和系統簡單，使用方便，適合家居使用。由于智能手機具有廣泛的使用人群，因而本發明所提供的一種墻內物體的識別方法的適用人群也很廣，相比現有技術具有重要的改進意義。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0038]圖1是本發明實施例提供的一種墻內物體的識別方法的流程圖；
[0039]圖2是圖1中的步驟S2的具體流程圖；
[0040]圖3是圖2中的互補濾波器的結構框圖；
[0041]圖4a、圖4b與圖4c是手機的三個姿態角的示意圖；
[0042]圖5是圖1中的步驟S3的具體流程圖；
[0043]圖6是通過本發明實施例所提供的一種墻內物體的識別方法測得的管道、鋼筋和鐵棒的特征曲線圖。

【具體實施方式】
[0044]請參閱圖1，其是本發明實施例提供一種墻內物體的識別方法的流程圖。本發明實施例提供一種墻內物體的識別方法，包括如下步驟:
[0045]S1、智能手機在操作者的帶動下掃過墻面，并在運動過程中獲取內置于所述智能手機中的加速度計、陀螺儀和磁傳感器所檢測到的數據；其中，所述磁傳感器用于檢測墻內的鐵磁性物體在地磁場的磁化作用下所產生的感應磁場的場強；
[0046]S2、根據所述加速度計和所述陀螺儀所檢測到的數據，計算得到所述智能手機在運動過程中的位移數據；
[0047]S3、根據所述位移數據和所述磁傳感器所檢測到的數據建立墻內物體的特征曲線，從所述特征曲線中識別出墻內的鐵磁性物體。
[0048]具體地，在步驟SI中，所述智能手機以沖程運動的形式掃過墻面；所述沖程運動是指智能手機起始于靜止狀態而終止靜止狀態的短暫快速運動。并且在步驟Si中，所述智能手機在操作者的帶動下通過多次沖程運動掃過墻面；相鄰兩次所述的沖程運動之間留有時間間隔以備加速度和速度校核。在本實施例中，所述時間間隔是I秒至2秒。
[0049]請參閱圖2，其是圖1中的步驟S2的具體流程圖。所述步驟S2具體包括:
[0050]S21、分別對所述加速度計、所述磁傳感器和所述陀螺儀所檢測到的數據進行濾波處理，獲得加速度數據、磁場數據和角速度數據。在本實施例中，所用濾波器為滑動均值濾波器，且所述滑動均值濾波器的窗口寬度為7。作為變形實施例，該處也可以采用平滑濾波器，窗口寬度為5,階數為3。
[0051]S22、利用所述加速度數據和所述角速度數據，采用互補濾波器的方式估計所述智能手機在運動過程中的姿態角；其中，當所述智能手機被判定處于靜止狀態時，利用所述加速度數據對姿態角的估計值在互補濾波器中所占權重設置為0.98，利用所述角速度數據對姿態角估計值所占權重為0.02 ;當所述智能手機被判定處于運動狀態時，利用所述加速度數據對姿態角的估計值在互補濾波器中所占權重設置為0.02，利用所述角速度數據對姿態角的估計值所占權重為0.98。加速度計是極易受外部干擾的傳感器，但是測量值隨時間的變化相對較小。而陀螺儀可以積分得到角度關系，動態性能好，受外部干擾小，但測量值隨時間變化比較大。可以看出，它們優缺點互補，結合起來才能有好的效果。所以兩個數據融合的方法就是設計算法在短時間尺度內增加陀螺儀的權值，在更長時間尺度內增加加速度權值，這樣系統輸出角度就更真實了。
[0052]請參閱圖3，其是圖2中的互補濾波器的結構框圖。在步驟S22中，所述互補濾波器包括第一計算單元1、第二計算單元2以及加法器3。步驟S22具體包括:
[0053]通過所述第一計算單元I對所述加速度數據進行換算處理，獲得加速度計所對應的姿態角Θ acce ；
[0054]通過所述第二計算單元2對所述角速度數據進行積分，獲得陀螺儀所對應的姿態角 9 gyro ；
[0055]通過所述加法器3將所述加速度計所對應的姿態角Θ acce與所述陀螺儀所對應的姿態角Θ gyro按照所設定的權重進行加法運算，得到所述智能手機在運動過程中的姿態角Θ，實現對姿態角Θ的校準。
[0056]S23、利用所估計的所述智能手機在運動過程中的姿態角Θ，根據力學原理消除掉所述智能手機的重力在運動方向投射的分量，獲得所述智能手機自身運動所產生的加速度值，以實現加速度校準的目的。如圖4a至圖4b所示，其是手機的三個姿態角的示意圖。圖4a表示在xoy平面上繞z軸旋轉的姿態角為Yaw (偏航角)；圖4b表示在xoz平面上繞y軸旋轉的姿態角為Roll (橫滾角)；圖4c表示在zoy平面上繞X軸旋轉的姿態角為Pitch (俯仰角)。在消除重力引起的加速度分量時，考慮到手機的移動是緊貼墻壁進行的，所以認為手機的旋轉只在一個平面上(即與墻面平行的平面)進行。若定義墻面所在平面為xoy平面，即手機的旋轉是圍繞z軸進行的，而所用到的姿態角Θ即為繞z軸的旋轉角，如圖4a所示的情況。
[0057]S24、對所述加速度值進行積分計算，獲得所述智能手機運動的速度值。
[0058]為了減少積分后的速度漂移，實現速度的校準，步驟S24具體包括:
[0059]判斷所述智能手機的運動狀態；
[0060]當所述智能手機處于靜止狀態下，所述智能手機的加速度值和速度值被視為零值；
[0061]當所述智能手機處于運動狀態下，對所述加速度值進行一次積分計算，獲得所述智能手機運動的速度值。
[0062]其中，所述判斷所述智能手機的運動狀態的方法，包括:
[0063]根據指數均值EMA (Exponential Moving Average)計算公式,獲得所述智能手機的加速度對應的指數均值EMA ;其中，所述指數均值EMA計算公式為:

Σ^^{1 - μΤ~ι X )%| + Qv2J
「00641'
EMAi =-^-—-
[0065]其中，μ是一個常數，此處取0.1 ;和分別指的是第i個X和y方向上的加速度值，N是濾波器窗口內加速度數據點數，此處若采用滑動均值濾波器則N = 7 ;指數均值EMA的閾值為5.4m/s2。
[0066]當所述指數均值EMA大于閾值時，判定所述智能手機處于運動狀態；當所述指數均值EMA小于或等于閾值時，判定所述智能手機處于靜止狀態。
[0067]S25、對所得速度值進行一次積分，得到所述智能手機運動的位移數據。
[0068]請參閱圖5，其是圖1中的步驟S3的具體流程圖。所述步驟S3具體包括:
[0069]S31、將所述智能手機運動的位移數據作為橫軸，將濾波后的所述磁場數據作為縱軸，為墻體內物體建立特征曲線。
[0070]S32、將所述特征曲線與數據庫中的各種類型的鐵磁性物體的標準曲線進行對比，通過比較曲線的相似度，識別出墻內的鐵磁性物體的類型。
[0071]如圖6所示，其是通過本發明實施例所提供的一種墻內物體的識別方法測得的管道、鋼筋和鐵棒的特征曲線圖。在圖6中，Pipe曲線即為管道的特征曲線，Rebar曲線即為鋼筋的特征曲線，Rod曲線即為鐵棒的特征曲線。通過比較曲線的相似度，從而對物體進行判別；在本實施例中，通過判斷不同曲線間的歐氏距離來判斷其相似度。
[0072]相比與現有技術，本發明所提供的一種墻內物體的識別方法通過綜合利用內置于智能手機內的多種傳感器，也即:加速度計，磁場感應器和陀螺儀，實現簡單快速地識別墻內物體的功能。所述方法包含的步驟主要包括:以特定動作移動手機在墻面掃過以獲取手機內置三種傳感器的數據；通過采用滑動均值濾波和互補濾波器等方法對加速計和陀螺儀讀數的精細校準，以及對一次積分后所得的速度進行漂移處理，準確地計算出手機移動的位移；將以上步驟產生的位移與磁感應器的讀數結合，從而能夠為每一類墻體內不同的物體建立相應的特征以作物體分類識別之用。本發明的有益效果在于硬件成本低，設備和系統簡單，使用方便，適合家居使用。由于智能手機具有廣泛的使用人群，因而本發明所提供的一種墻內物體的識別方法的適用人群也很廣，相比現有技術具有重要的改進意義。
[0073] 以上僅是本發明的優選實施方式，應當指出的是，上述優選實施方式不應視為對本發明的限制。本發明的保護范圍應當以權利要求所限定的范圍為準。對于本【技術領域】的普通技術人員來說，在不脫離本發明的精神和范圍內，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護范圍。
【權利要求】
1.一種墻內物體的識別方法，其特征在于，包括如下步驟: 51、智能手機在操作者的帶動下掃過墻面，并在運動過程中獲取內置于所述智能手機中的加速度計、陀螺儀和磁傳感器所檢測到的數據；其中，所述磁傳感器用于檢測墻內的鐵磁性物體在地磁場的磁化作用下所產生的感應磁場的場強； 52、根據所述加速度計和所述陀螺儀所檢測到的數據，計算得到所述智能手機在運動過程中的位移數據； 53、根據所述位移數據和所述磁傳感器所檢測到的數據建立墻內物體的特征曲線，從所述特征曲線中識別出墻內的鐵磁性物體。
2.根據權利要求1所述的一種墻內物體的識別方法，其特征在于: 在步驟SI中，所述智能手機在操作者的帶動下，以沖程運動的形式掃過墻面；所述沖程運動是指智能手機起始于靜止狀態而終止靜止狀態的短暫快速運動。
3.根據權利要求2所述的一種墻內物體的識別方法，其特征在于: 在步驟SI中，所述智能手機在操作者的帶動下通過多次沖程運動掃過墻面；相鄰兩次所述的沖程運動之間留有時間間隔。
4.根據權利要求3所述的一種墻內物體的識別方法，其特征在于，所述步驟S2包括: 521、分別對所述加速度計、所述磁傳感器和所述陀螺儀所檢測到的數據進行濾波處理，獲得加速度數據、磁場數據和角速度數據； 522、利用所述加速度數據和所述角速度數據，采用互補濾波器的方式估計所述智能手機在運動過程中的姿態角；其中，當所述智能手機被判定處于靜止狀態時，利用所述加速度數據對姿態角的估計值在互補濾波器中所占權重設置為0.98，利用所述角速度數據對姿態角估計值所占權重為0.02 ;當所述智能手機被判定處于運動狀態時，利用所述加速度數據對姿態角的估計值在互補濾波器中所占權重設置為0.02，利用所述角速度數據對姿態角的估計值所占權重為0.98 ； 523、利用所估計的所述智能手機在運動過程中的姿態角，根據力學原理消除掉所述智能手機的重力在運動方向投射的分量，獲得所述智能手機自身運動所產生的加速度值； 524、對所述加速度值進行積分計算，獲得所述智能手機運動的速度值； 525、對所得速度值進行一次積分，得到所述智能手機運動的位移數據。
5.根據權利要求4所述的一種墻內物體的識別方法，其特征在于，所述步驟S3包括: 531、將所述智能手機運動的位移數據作為橫軸，將濾波后的所述磁場數據作為縱軸，為墻體內物體建立特征曲線； 532、將所述特征曲線與數據庫中的各種類型的鐵磁性物體的標準曲線進行對比，通過比較曲線的相似度，識別出墻內的鐵磁性物體的類型。
6.根據權利要求4所述的一種墻內物體的識別方法，其特征在于，所述步驟S24包括: 判斷所述智能手機的運動狀態； 當所述智能手機處于靜止狀態下，所述智能手機的加速度值和速度值被視為零值； 當所述智能手機處于運動狀態下，對所述加速度值進行一次積分計算，獲得所述智能手機運動的速度值。
7.根據權利要求6所述的一種墻內物體的識別方法，其特征在于，所述判斷所述智能手機的運動狀態的方法，包括: 根據指數均值EMA計算公式，獲得所述智能手機的加速度對應的指數均值EMA ;其中，所述指數均值EMA計算公式為:
Sitf1ICi I廣1X j^J+^1
Λ
Eg-2C1-Mr- 其中，μ是一個常數；和分別表示第i個X和y方向上的加速度值，N是濾波器窗口內加速度數據點數； 當所述指數均值EMA大于閾值時，判定所述智能手機處于運動狀態；當所述指數均值EMA小于或等于閾值時，判定所述智能手機處于靜止狀態。
8.根據權利要求4所述的一種墻內物體的識別方法，其特征在于: 在步驟S21中，是通過滑動均值濾波器，分別對所述加速度計、所述磁傳感器和所述陀螺儀所檢測到的數據進行濾波處理；所述滑動均值濾波器的滑動窗口為7。
9.根據權利要求4所述的一種墻內物體的識別方法，其特征在于，所述互補濾波器包括第一計算單元、第二計算單元以及加法器；則步驟S22具體包括: 通過所述第一計算單元對所述加速度數據進行換算處理，獲得加速度計所對應的姿態角； 通過所述第二計算單元對所述角速度數據進行積分，獲得陀螺儀所對應的姿態角；通過所述加法器將所述加速度計所對應的姿態角與所述陀螺儀所對應的姿態角按照所設定的權重進行加法運算，得到所述智能手機在運動過程中的姿態角。
10.根據權利要求5所述的一種墻內物體的識別方法，其特征在于: 在步驟S32中，通過判斷不同曲線間的歐氏距離來判斷其相似度。
【文檔編號】G01C21/20GK104237952SQ201410529529
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年10月9日 優先權日:2014年10月9日
【發明者】鄒永攀, 伍楷舜, 倪明選 申請人:廣州市香港科大霍英東研究院