【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及定位设备部署领域，特别涉及一种定位设备位置规划方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、在现有的室内定位系统的部署中，目前普遍采用的技术方案是先使用绘图软件绘制室内平面图，再由技术人员根据经验手动设计定位设备物理安装位置。由于实际应用中通常会涉及数十个乃至数百个定位设备的规划，现有的规划方式效率低下，并且需要大量的人力。并且现有的规划方式需要技术人员结合对室内环境的人为观察去判断设置的定位设备位置是否能够完全覆盖，无法确认定位设备布置的位置是否为最优点，导致在实际的应用过程中某些位置会出现没有信号覆盖或者信号质量较差，或是某个区域覆盖的定位设备过多造成了覆盖成本增加等情况。
2、现有技术高度依赖技术人员的经验和现场勘察来规划定位设备的安装位置，这种方法容易导致点位规划不合理，可能出现信号覆盖不全或因建筑遮挡产生多径效应，从而降低定位系统的准确性。其次，定位精度受到图纸与实际室内环境之间误差的影响，以及设备安装时难以完全按照规划点位精确安装的问题，这两个误差叠加导致最终的定位精度大大降低。此外，当前技术缺乏有效的自动化工具和方法来简化部署和维护过程，这不仅增加了部署的复杂性和成本，也影响了系统的稳定性和可维护性。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请实施例提出了一种定位设备位置规划方法、装置、电子设备及介质。
2、在本申请实施的第一方面，首先提供一种定位设备位置规划方法，其特征在于，所述方法包括：
3、获取室内三维地图和无线信号数
4、根据所述室内三维地图获取环境特征数据；
5、将所述环境特征数据和所述无线信号数据输入已训练的定位设备位置预测模型进行处理，输出初始定位设备位置；
6、根据所述初始定位设备位置计算所述室内三维地图中的信号覆盖强度、定位设备均匀度、定位设备部署成本；
7、根据所述信号覆盖强度、所述定位设备均匀度、所述定位设备部署成本计算定位设备适应度；
8、根据所述定位设备适应度对所述初始定位设备位置进行调整，获得目标定位设备位置。
9、可选地，所述室内三维地图通过车辆采集，所述车辆包括激光雷达和摄像头，所述获取室内三维地图和无线信号数据，包括：
10、获取预设的行驶路线；
11、在按照所述行驶路线行驶的过程中，通过所述激光雷达采集三维点云数据，通过所述摄像头采集二维图像数据；
12、根据所述三维点云数据与所述二维图像数据合成初始三维地图；
13、对所述三维点云数据进行特征提取，获取三维特征数据；
14、根据所述三维特征数据对所述初始三维地图进行处理，获取所述室内三维地图；
15、根据所述定位设备的预设属性信息获取所述无线信号数据。
16、可选地，所述对所述三维点云数据进行特征提取，获取三维特征数据，包括：
17、根据所述三维点云数据获取体素数据以及原始点位数据；
18、对所述体素数据进行特征提取，获取候选区域特征；
19、对所述原始点位数据进行特征提取，获取关键点特征；
20、根据所述候选区域特征和所述关键点特征确定所述三维特征数据。
21、可选地，所述定位设备位置预测模型采用如下方式训练得到：
22、获取标准室内三维地图，所述标准室内三维地图包括布置在标准室内定位设备位置的若干标准定位设备；
23、根据所述标准室内三维地图获取标准环境特征数据；
24、根据所述标准定位设备的预设属性信息获取标准无线信号数据；
25、对所述标准环境特征数据、所述标准无线信号数据、所述标准室内定位设备位置中的至少一个进行预处理，所述预处理是数据清洗、缺失数据填充、归一化、分类编码中的一个或多个；
26、根据预处理后的所述标准环境特征数据、所述标准无线信号数据、所述标准室内定位设备位置，获取训练环境特征数据、训练无线信号数据、训练室内定位设备位置和验证环境特征数据、验证无线信号数据；
27、将所述训练环境特征数据、所述训练无线信号数据、所述训练室内定位设备位置作为训练样本；
28、将所述训练环境特征数据和所述训练无线信号数据作为所述定位设备位置预测模型的输入，将所述训练室内定位设备位置作为所述定位设备位置预测模型的输出，采用所述训练样本对所述定位设备位置预测模型进行训练，得到待验证的定位设备位置预测模型；
29、将所述验证环境特征数据、所述验证无线信号数据作为验证样本；
30、将所述验证环境特征数据和所述验证无线信号数据输入所述待验证的定位设备位置预测模型，得到所述待验证的定位设备位置预测模型输出的验证室内定位设备位置；
31、根据所述训练室内定位设备位置和所述验证室内定位设备位置计算定位设备位置预测模型损失函数；
32、采用所述定位设备位置预测模型损失函数对所述待验证的定位设备位置预测模型进行模型参数调整，并重新执行将所述训练环境特征数据和所述训练无线信号数据作为所述定位设备位置预测模型的输入，将所述训练室内定位设备位置作为所述定位设备位置预测模型的输出，采用所述训练样本对所述定位设备位置预测模型进行训练的步骤，直至达到预设停止条件，得到已训练的定位设备位置预测模型。
33、可选地，所述定位设备位置预测模型由序贯模型构成，所述序贯模型包括输入层、若干隐藏层，输出层，所述将所述环境特征数据和所述无线信号数据输入已训练的定位设备位置预测模型进行处理，输出初始定位设备位置，包括：
34、将所述环境特征数据和所述无线信号数据输入所述输入层进行处理，得到所述输入层输出的第一定位设备特征；
35、将所述第一定位设备特征输入所述隐藏层进行处理，得到所述隐藏层输出的第二定位设备特征；
36、将所述第二定位设备特征输入所述输出层进行处理，得到所述输出层输出的所述初始定位设备位置。
37、可选地，所述根据所述初始定位设备位置计算所述室内三维地图中的信号覆盖强度、定位设备均匀度、定位设备部署成本，包括：
38、根据所述定位设备的预设属性信息获取定位设备信号半径；
39、根据所述初始定位设备位置和所述定位设备信号半径计算所述室内三维地图中的所述信号覆盖强度；
40、根据所述初始定位设备位置计算所述定位设备均匀度和所述定位设备部署成本。
41、可选地，所述根据所述定位设备适应度对所述初始定位设备位置进行调整，获得目标定位设备位置，包括：
42、对所述初始定位设备位置进行预设次数的随机扰动处理，得到若干组扰动定位设备位置；
43、根据每组所述扰动定位设备位置分别计算所述室内三维地图中的扰动信号覆盖强度、扰动定位设备均匀度、扰动定位设备部署成本；
44、根据所述扰动信号覆盖强度、所述扰动定位设备均匀度、所述扰动本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种定位设备位置规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述室内三维地图通过车辆采集，所述车辆包括激光雷达和摄像头，所述获取室内三维地图和无线信号数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述三维点云数据进行特征提取，获取三维特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位设备位置预测模型采用如下方式训练得到：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述定位设备位置预测模型由序贯模型构成，所述序贯模型包括输入层、若干隐藏层，输出层，所述将所述环境特征数据和所述无线信号数据输入已训练的定位设备位置预测模型进行处理，输出初始定位设备位置，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始定位设备位置计算所述室内三维地图中的信号覆盖强度、定位设备均匀度、定位设备部署成本，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位设备适应度对所述初始定位设备位置进行调整，获得目标定位设备位置，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种定位设备位置规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述室内三维地图通过车辆采集，所述车辆包括激光雷达和摄像头，所述获取室内三维地图和无线信号数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述三维点云数据进行特征提取，获取三维特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位设备位置预测模型采用如下方式训练得到：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述定位设备位置预测模型由序贯模型构成，所述序贯模型包括输入层、若干隐藏层，输出层，所述将所述环境特征数据和所述无线信号数据输入已训练的定位设备位置预测模型进行处理，输出初始定位设备位置，包括：
6.根据权利要求1所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁涵，张军，何浩，刘宗成，
申请(专利权)人：重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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