基于智能服裝的消防員位置信息融合研究

林建琴，許武軍*，李媛媛

（1. 東華大學 信息科學與技術學院，上海 201620；2. 東華大學 教育部數(shù)字化紡織服裝工程技術工程研究中心，上海 201620；3.上海華力微電子有限公司，上海 201203）

基于智能服裝的消防員位置信息融合研究

林建琴1,2，許武軍*1,2，李媛媛3

（1. 東華大學 信息科學與技術學院，上海 201620；2. 東華大學 教育部數(shù)字化紡織服裝工程技術工程研究中心，上海 201620；3.上海華力微電子有限公司，上海 201203）

智能防護服在傳統(tǒng)的功能性消防服中嵌入檢測相關信息的各類傳感器，以此可以實時檢測火場環(huán)境信息等。掌握消防人員在火場中的位置也非常重要，由于采用GPS接收器定位高度的精度并不理想，所以將其與氣壓高度測量儀組合測量得出消防人員的位置信息。這樣可以及時反應消防員所處環(huán)境情況和位置信息并同時傳輸?shù)较儡囍笓]系統(tǒng)，使消防指揮員在掌握現(xiàn)場情況下，更準確地實現(xiàn)調(diào)度。將氣壓高度測量儀和GPS接收器的收集的信息組合，基于聯(lián)合卡爾曼濾波算法，并由M atlab仿真，發(fā)現(xiàn)高度定位的精準度提高較大幅度。

信息融合；智能防護服； GPS接收器；氣壓高度測量儀；聯(lián)合卡爾曼濾波

隨著人口密度增長，火災發(fā)生率越來越高，對于工作在一線的消防員來說隨時都要應對各種突發(fā)情況。如今在智能服裝的發(fā)展前提下，消防服作為保障生命安全的重要防護裝備，更應該朝著智能化的方向升級。傳統(tǒng)的消防防護服只有在面料和結(jié)構(gòu)上進行改進，以此滿足基本防護性能要求。而通過模擬生命系統(tǒng)，智能服裝是指具有收集和反饋信息的雙重功能服裝。它可以感受內(nèi)部狀態(tài)變化和外部環(huán)境的信息，并且?guī)в蟹答仚C制，可以針對相應的信息變化作出一定的反應。在火場環(huán)境中，如果能隨時了解消防員在火場中的位置，這對消防現(xiàn)場的指揮調(diào)度提供極大便利。所以在傳統(tǒng)消防服上集成創(chuàng)新信息傳感技術，可以實時感知、傳導和匯集消防員的相關信息，從而方便現(xiàn)場應急指揮調(diào)度，極大地推動消防防護服從功能服裝向智能服裝的發(fā)展和轉(zhuǎn)化[1-4]。

1　基于Zigbee的智能防護服系統(tǒng)

智能防護服是在傳統(tǒng)防護服中嵌入感知環(huán)境信息和消防員位置信息的傳感器以及一些信息與通信組件，并獲取和處理信息。

它可以在危險的時候有效地預警，保障消防人員的安全，還可以及時將消防員所處環(huán)境信息和位置信息呈現(xiàn)給消防車指揮系統(tǒng)。本文中智能防護服是通過信息感知子系統(tǒng)中的GNSS定位系統(tǒng)以及氣壓傳感器來獲取位置信息。其中GNSS定位系統(tǒng)包含了GPS的定位模塊，鑒于GPS在測量高度時誤差比較大，將氣壓測量儀測量的氣壓轉(zhuǎn)化為高度信息對GPS測量結(jié)果進行標定，就可以得到更為可靠的位置信息。

圖1　消防應急系統(tǒng)的信息與通信拓撲圖

圖2　智能消防服的功能框圖

智能防護服獲取的消防員的周圍環(huán)境和位置信息均是使用Zigbee(短距離、低功耗的無線通信技術)傳輸。采用Mesh結(jié)構(gòu)構(gòu)成的感知路由網(wǎng)絡拓撲可以依照通迅狀況合理地、隨時地調(diào)整相適應的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，以便于更好的傳輸信息。圖1是整個系統(tǒng)的通信拓撲圖。圖2所示的是各個節(jié)點的功能框圖。參照WSN（無線傳感網(wǎng)絡），消防人員的位置等信息能夠通過智能防護服隨時地傳遞和匯集到現(xiàn)場指揮車，為消防現(xiàn)場指揮決策提供了極好的支持。

2　消防人員的實時位置信息融合

在一定范圍內(nèi)，GPS定位效果還是相對可靠，但卻很難滿足高的經(jīng)度要求。鑒于此，結(jié)合GPS與氣壓高度測量儀的數(shù)據(jù)，就可以得到相對精準可靠的高度信息。下面來簡述GPS和氣壓高度測量儀的測高原理。

2.1GPS測高原理和氣壓高度測量儀測高原理

GPS測量的是在WGS84（World Geodetic System一1984 Coordinate System）坐標系中定義的基線向量三維坐標差，通過坐標系變換，得到基于橢球面的高程參量，即大地高。橢球面指的是確定該地區(qū)大地水準面的地球橢球，作為大地測量的參考基準面。而我們通常要求是以近似大地水準面為基礎的正常高。GPS測量出的大地高與正常高之間存在兩個基準面的差距，就是所謂的高程異常，表達式如下：

式中H是大地高，Hzh為正常高，N是高度異常；若能求得高程異常就可以將大地高（GPS測得）轉(zhuǎn)換成要求的正常高。通常，實現(xiàn)GPS大地高向正常高轉(zhuǎn)換的比較有效的方法是組合利用GPS測得的數(shù)據(jù)、重力測量值以及地球的重力場數(shù)學模型。但重力資料不易獲取，所以擬合可以作為GPS高程的轉(zhuǎn)換一種權(quán)衡方案。目前比較常用的擬合方法有多項式擬合法、多面函數(shù)擬合和線性移動擬合等[5-6]。

由于大氣壓力的數(shù)值與所在海拔高度向上到大氣上界的整個空氣柱質(zhì)量相等。海拔1000m以內(nèi)，上升每10m大氣壓強就減少近100Pa，而在海拔2000m以內(nèi)，上升每12m大氣壓強會減少133Pa。氣壓高度測量儀對采集得到當前氣壓值進行分析計算，可得到相應的海拔高度值[7]。

2.2GPS接收器與氣壓高度測量儀信息融合

GPS接收器和氣壓高度測量儀測出的高度信息是由不同傳感器得到的數(shù)據(jù)，如何有效結(jié)合二者信息需要用到多源信息融合。它是對多種不同的數(shù)據(jù)認知、綜合、判斷的過程。其基本原理是通過充分利用多個信息資源，對各信息源和其檢測的信息進行合理的利用，根據(jù)一定的優(yōu)化規(guī)則將各信息源在時間和空間上的互補和冗余信息進行有效地重組，進而得出對觀測環(huán)境的統(tǒng)一性的描述。多源融合的一般過程如圖3所示。

多傳感器信息融合系統(tǒng)的主要技術之一的聯(lián)合卡爾曼濾波已經(jīng)在控制領域得到廣泛應用。它是兩級處理數(shù)據(jù)的過程，包含了幾個子濾波器和一個主濾波器。子濾波器間的時間更新和測量更新的過程相互獨立，而主濾波器主要負責進行時間更新和匯總所有子濾波器的結(jié)果進行相應的融合處理，從而得到全局最優(yōu)解[8-10]。

通常情況下，多傳感器的線性組合系統(tǒng)可以由下面的離散表達式給出。

圖3　多源融合的一般過程

若使用n個傳感器對系統(tǒng)觀測，這樣就有n個子濾波器，且各個子濾波器都可以獨立進行濾波運算。以下為各個子濾波器的抽象模型

聯(lián)合卡爾曼濾波過程具體是在在眾多不同的子濾波器中選出一個輸出速率較高、信息量較全、且可靠性高的作為所有子濾波器的參照,后與剩余的其他子濾波器兩相融合，得出幾個子濾波器并同時運行。而根據(jù)這些子濾波器的量測得出局部最優(yōu)化估計，并在主濾波器內(nèi)采用相應的數(shù)據(jù)融合方法合成得到最終的全局最優(yōu)化估計。下面簡述聯(lián)合卡爾曼濾波器的具體算法過程。

將初始采集的信息通過下面的信息分配方法分配到子濾波器和主濾波器中。

其中，βi是各個濾波器的信息分配比重因子，且必須符合，根據(jù)不同傳感器差別確定 βi，通常情況下傳感器的穩(wěn)定性越高，測量值越精準，則βi將越大。

且第i個子濾波器的測量更新可以表示成

且信息時間更新可以表示為

而最終最優(yōu)的全局估計是

所以由以上所述，本文根據(jù)聯(lián)合卡爾曼濾波器的信息分配方法來有效實現(xiàn)GPS接收器和氣壓高度測量儀的信息融合。它的基本結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4　GPS接收器與氣壓高度測量儀的信息融合基本結(jié)構(gòu)

卡爾曼濾波器1與卡爾曼濾波器2的時間更新過程是：

下面對主濾波器的算法過程做簡單的敘述：

其中，當協(xié)方差 Pi越大時，

且 kG是由它們的高度差值與器件工作精準度的曲線決定的[11-13]。

3　仿真與分析

為驗證氣壓高度測量儀在GPS測高的標定效果，進行了相應的數(shù)據(jù)仿真實驗，仿真時間為400s。圖5的結(jié)果是單獨使用GPS模塊測高，并對其使用卡爾曼濾波器濾波得到的高度誤差。從圖5可以看出GPS的定位信息中的高度信息精度相對來說比較差，在400s的仿真時間內(nèi)高度誤差達到35m。而圖6是GPS接收器和氣壓高度測量儀的組合定位的測量高度，并且對其采用聯(lián)合卡爾曼濾波器濾波得到的最終結(jié)果。這里可以明顯得出利用兩者組合定位的方法可以讓系統(tǒng)在豎直高度的測量精準度得到比較大的提高，誤差可以被壓縮到7m之內(nèi)。因此認為GPS接收器和氣壓高度測量儀的組合定位方式效果更好，更能夠有效的反映出所需要的消防人員的位置信息，在智能消防服的應用更為合理有效。

圖5　GPS接收器單獨定位誤差

圖6　GPS接收器和氣壓高度測量儀組合定位高度誤差

4　小結(jié)

針對智能消防服使用過程中出現(xiàn)的無法正確定位消防人員的位置的情況，本文提出了智能消防服位置信息融合方法。智能消防服的定位位置信息的模塊同時采用GPS和氣壓傳感器用來代替單一的GPS定位。分析了GPS和氣壓傳感器的測高原理以及兩者信息的數(shù)據(jù)融合方法，并對實驗結(jié)果進行數(shù)值仿真。仿真結(jié)果表明用氣壓高度測量儀測高結(jié)果對 GPS的定位信息進行標定并采用有效可行的聯(lián)邦卡爾曼融合方法得到信息融合結(jié)果，在組合定位中極大的提高了精度；且誤差幾乎被控制在7m以內(nèi)，從而可以得到更為準確的位置信息，為消防的后臺調(diào)度提供了重要依據(jù)。

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Study on the Fusion of the Information of the Firefighters’ Position Based on the Smart Textiles

LIN Jian-qin1,2, XU Wu-jun1,2, LI Yuan-yuan3
(1. College of Information Sciences and Technology, Donghua University, Shanghai 201620, China; 2. Engineering Research Center of Digitized Textile and Fashion Technology of Ministry of Education, Donghua University, Shanghai 201620, China；3.Shanghai Huali Microelectronics Corporation, Shanghai 201203, China)

Sensors which are embedded in the firefighters’ protective clothing can detect the real-time environmental information. It’s critical to master the information of the firefighters’ position. Since the precision of the GPS receiver is not ideal, it will be much more accurate to measure the firefighters’ position information through barometric altimeter enhanced GPS combined position. And it can report the information of the environment and firefighters’ position in time, and transmit the information to the fire truck command system, so that the fire commanders can realize the dispatch more accurately under the understanding ofthescene situation. Based on the result of simulation, through Matlab and federal Kalman filtering algorithm of barometric altimeter combined GPS position, it can distinctly improve positioning accuracy significantly.

multi-source information fusion; smart textiles protecting system; GPS receiver; barometric altimeter; federal Kalman filtering

TP393；TP919

A

2095－414X(2015)06－0061－06

許武軍（1974-），男，副教授，博士，研究方向：圖像與視覺工程；嵌入式計算與系統(tǒng)；導航與定位技術.

上海市科委長三角聯(lián)合攻關項目(10595812200）；中央高校基本科研業(yè)務費專項資金項目(11D10417).