基于WiFi与步行者航位测算的多点拓扑逼近定位方法与流程

文档序号:12500262阅读:307来源:国知局
基于WiFi与步行者航位测算的多点拓扑逼近定位方法与流程

本发明属于无线通信技术领域,更进一步涉及通过电磁波与步行者航位测算(PDR)信息进行室内定位,具体是一种基于WiFi与PDR的多点拓扑逼近室内定位方法,用于室内WiFi环境下的用户定位。



背景技术:

由于卫星信号无法穿透墙壁,因此在室内环境中无法利用卫星定位获取用户的位置信息。室内定位技术可以用在室内导航导航、大型场所人员管理,如超市、幼儿园、景点、养老院、医院、反恐安全、基于物联网的物品管理等场合。

目前尚无统一方案准确实现室内定位,主要存在有基于WIFI、步行者航位测算(PDR)、蓝牙、RFID等的几种室内定位方法,每个方法都有各自的优缺点:单独使用基于WIFI或PDR的定位方法都不需要为实现室内定位而增加额外的设备,但缺点是定位精度相对较低,误差都在2米左右,不能达到亚米级;基于蓝牙和基于RFID的定位方法定位精度虽高,但是需要额外布设蓝牙或者RFID设备,硬件成本较高。

基于WiFi的室内定位因为不需要增加额外的设备,WiFi信号在大型建筑物有很高的覆盖率,可实现性强。但是利用WiFi信号进行室内定位也有天然的劣势,就是WiFi信号进行室内定位存在信号不稳定,定位平均误差约为一点七米,还有很高的提升空间。



技术实现要素:

本发明目的在于针对上述WiFi定位技术存在定位精度不高的问题,提出一种基于WiFi与PDR的多点拓扑逼近室内定位方法,方法实现过程涉及手持设备、服务器与已布设WiFi的有限室内区域,其特征在于,包括有四个阶段:

阶段一:通过WiFi定位获得需定位各点的基础定位结果,确定WiFi定位多边形G:

在已布设WiFi的室内有限区域内,人员携带手持设备做步行运动,经过需定位各点时在手持设备上进行标记,分别记作p1(x1,y1),p2(x2,y2),...,pn(xn,yn),其中n为需定位点数,p为各点在地图上的坐标点,所有标记点为顶点获得WiFi定位多边形G;

阶段二:通过PDR测距结果构造PDR测距多边形G’的形状:

通过PDR测距测得需定位各点中两两之间的相对距离,利用各个点之间的相对距离确定相对位置,得到一个确定形状的多边形,并把多边形G’的各个顶点记为p1’,p2’,...,pn’,分别对应WiFi定位多边形G’中的各个顶点,其中n为需定位点数,得到PDR测距多边形G’的形状;

阶段三:通过旋转PDR测距多边形G’得到G’的最佳方向,确定PDR测距多边形G’的方向:

把已经确定形状的PDR测距多边形G’复制到WiFi定位多边形G所在的地图上,对两个多边形G和G’进行对应边内积求和,设求和值为变量Φ,通过改变多边形G’的旋转角度,使变量Φ取得最大值,此时PDR测距多边形G’的方向作为最佳方向;

阶段四:确定PDR测距多边形G’的位置,获得定位结果:

通过平移PDR测距多边形G’,使多边形G’的重心在地图上与WiFi定位多边形G的重心重合,作为最终的多边形G’的位置,这时多边形G’各个顶点在地图中所对应的位置就是需定位各点的定位位置。

与单独利用WiFi进行室内定位相比,本发明在不额外增加硬件设备的前提下,大幅提高室内定位精度,将定位误差从2米缩减至1米以内,使定位精度提升至亚米级。

本发明与现有技术相比具有以下优点:

第一,本发明由于利用PDR测距获取了需定位各点之间的相对距离,结合WiFi基础定位结果,把用于定位的可用信息从一种变成两种,与单独利用WiFi定位相比,精度有本质上的提升,将精确度从2米提高至亚米级。且不需要额外增加硬件设备,成本低,易于实现。可用在超市、幼儿园、景点、医院、反恐安全及基于物联网的物品管理等场合。

第二,本发明通过WiFi得到的基础定位结果形成的图形,以及通过PDR测距获得的多点之间距离而得到的图形进行拓扑逼近运算,其中把通过PDR测距得到的图形经过旋转和平移,逼近通过WiFi信息得到的基础定位结果形成的图形,最终得到更精确的定位结果,而且相关拓扑逼近运算大多都在服务器端,用户设备运算较少,使得定位速度不会变慢。

附图说明

图1是本发明的实现流程图;

图2是实施例4中的定位方案参考示意图。

图3是实施例6中的定位方案参考示意图。

图4是本发明与单纯WiFi室内定位方法在相同同测试点数下的定位误差对比图。

具体实施方式

下面将结合附图,对本发明的优选实例和效果进行详细的描述。

实施例1

基于WiFi的室内定位不需要增加额外的设备,可实现性强。然而利用WiFi信号进行室内定位平均误差较大,约为两米左右,难以满足精确定位要求。因此本发明在这种定位方法的基础上进一步研究,得到一种基于WiFi与PDR的多点拓扑逼近室内定位方法。

方法实现过程涉及三项硬件配置,包含手持设备、服务器与已布设WiFi的有限室内区域,参见图1,包括有四个阶段:

阶段一:通过WiFi定位获得需定位各点的基础定位结果,确定WiFi定位多边形G:

在已布设WiFi的室内有限区域内,本例中有WiFi的室内有限区域为一个大商场,需要精确定位的三个具体位置为店铺a,收银台和商场出口。工作人员携带手持设备做步行运动,手持设备为一部智能手机,手机上事先装载有本商场室内地图的定位软件。经过需定位各点时在手持设备上进行标记,通过传统的WiFi指纹库方法获得所有标记点的位置信息,分别记作p1(x1,y1),p2(x2,y2),...,pn(xn,yn),其中n为需定位点数,本例中n=3,p为各点在地图上的坐标点,所有标记点为顶点构造WiFi定位多边形G,本例中形状为三角形。

阶段二:通过PDR测距结果构造PDR测距多边形G’的形状:

在工作人员步行过程中,手持设备仍是上述智能手机,在进行阶段一中所述WiFi定位的同时,利用步行者航位测算(PDR)技术,测得阶段一中的店铺a,收银台和商场出口三个点的相对距离,利用各个点之间的相对距离确定相对位置,得到一个确定形状的多边形G’,并把多边形G’的各个顶点记为p1’,p2’,...,pn’,分别对应WiFi定位多边形G中的各个顶点,同样本例中n=3,得到PDR测距多边形G’的形状仍为三角形。WiFi定位三角形G与PDR测距三角形G’为通过不同测量方法获得的同一个三角形。

阶段三:通过旋转PDR测距多边形G’得到G’的最佳方向,确定PDR测距多边形G’的方向:

手持设备自动把已经确定形状为三角形的PDR测距多边形G’复制到WiFi定位多边形G所在的地图上,对两个多边形G和G’进行对应边内积求和,设求和值为变量Φ,通过改变多边形G’的旋转角度,使变量Φ取得最大值,此时PDR测距多边形G’的方向作为最佳方向。本例中的两个多边形均为三角形。

阶段四:确定PDR测距多边形G’的位置,获得定位结果:

通过平移PDR测距多边形G’,使多边形G’的重心在地图上与WiFi定位多边形G的重心重合,作为最终的多边形G’的位置,这时多边形G’各个顶点在地图中所对应的位置就是需定位各点的定位位置,在本例中为店铺a,收银台和商场出口三个点的具体位置。

本发明思路是:利用WiFi获取初始测试点位定位结果,再利用PDR测出各点位之间的相对距离,构造出多点之间的拓扑结构。利用旋转、平移,使利用PDR构造出的拓扑形状与利用WiFi定位得到的拓扑形状的重心重合,且两个形状对应的边的内积之和最大。此时得到的各点坐标为较精确的坐标,作为最终定位结果。本方法把用于定位的信息从一种扩充为两种,再通过构造简单坐标和拓扑逼近计算,即可得到较精确的定位结果。是一种成本低,实现方法简单且精确度高的室内定位方法。

实施例2

基于WiFi与步行者航位测算的多点拓扑逼近定位方法同实施例1,其中阶段二中通过PDR测得需定位各点之间的相对距离,得到PDR测距多边形G’的形状,具体到本例中是通过PDR测得店铺a,收银台和商场出口三个点的相对距离,得到PDR测距多边形G’的形状,具体包括以下两个步骤:

步骤2.1)确定WiFi定位多边形G后,再利用PDR测距测得与Wifi定位标记点对应的各点之间的距离信息,服务器首先确定多边形G’第一条边的位置,作为坐标轴x轴,建立虚拟坐标系,把与WiFi定位多边形G中的顶点p1对应的多边形G’中的点p1’定为坐标系原点,然后把与多边形G中顶点p2对应的多边形G’中的点p2’所在的位置设定在x轴上,点p2’的x坐标值为p1’与p2’之间的距离数值,确定第一条边的位置,完成虚拟坐标系的建立。在本例中,参见图2,p1’表示店铺a,p2’表示收银台,得到p1’与p2’的位置,且x轴在p1’与p2’的连线上。

步骤2.2)确定PDR测距多边形G’其他边的位置,确定了第一条边之后,在服务器端所建立的虚拟坐标系中运算,结合WiFi定位标记点对应的各点之间的距离信息,依次得到其他顶点的坐标,最终得到多边形G’的形状。在本例中,参见图2,p3’表示商场门口,在确定店铺a和收银台的位置后,再通过计算三条边的矢量叉积判断p1’、p2’与p3’三个顶点依次是逆时针还是顺时针排列,最终确定商场出口的位置,得到由三点构成的完整三角形状态。

实施例3

基于WiFi与步行者航位测算的多点拓扑逼近定位方法同实施例1-2,其中步骤2.2)中所述确定PDR测距多边形G’中除第一条边之外其他边的位置,具体包括:

2.2.1)服务器端在第一条边已经确定在虚拟坐标轴中的x轴上的情况下,让其他的边一条接一条的连接起来,本例中第三个点p3’与p1’和p2’共同确定一个三角形,∠p3’p1’p2’的大小通过余弦定理来得到。

2.2.2)点p3’有两种可能性,即点p3’有可能在x轴上方或者x轴下方,这两种情况组成不同形状的三角形,利用矢量叉积判断p1’、p2’与p3’三个顶点依次是逆时针还是顺时针排列,设变量S=(x1-x3)(y2-y3)-(y1-y3)(x2-x3),若变量S值大于零,则顶点p3’相对于顶点p1’,p2’逆时针排列,顶点p3’在x轴上方。

2.2.3)反之,若变量S值小于零点,顶点p3’相对于顶点p1’,p2’顺时针排列,顶点p3’在x轴下方;

在服务器端所建立的虚拟坐标系中得到多边形G’的确定形状,在本例中,参见图2,计算得出顶点p3’与顶点p1’,p2’三点呈逆时针排列,得到形状确定的由三个顶点构成的三角形拓扑结构。

实施例4

基于WiFi与步行者航位测算的多点拓扑逼近定位方法同实施例1-3,其中阶段3中所述对两个多边形G和G’进行对应边内积求和,使求和值变量Φ取得最大值,得到PDR测距多边形G’的最佳方向,具体包括以下四个步骤:

3.1)把已经确定形状的PDR测距多边形G’复制到WiFi定位多边形G所在的地图上;在本例中,即手持设备把三角形G’复制到三角形G所在的本商场地图上。

3.2)对两个多边形G和G’进行对应边内积求和,设变量Φ,给变量Φ赋值其中是多边形G’中的边所对应的矢量值,其中i与j为多边形G’的不同顶点p’对应的下标,其中i<j,是多边形G中的边所对应的矢量值,其中e表示对应的各边,其中1≤e≤n,i与j为多边形G的不同顶点p对应的下标,其中i<j;在本例中,n=3。

3.3)通过改变多边形G’的旋转角度,使变量Φ取得最大值在本例中即旋转三角形G’,使变量Φ取得最大值。

3.4)在变量Φ取得最大值时,PDR测距多边形G’的方向作为最佳方向,在本例中,得到PDR测距三角形G’的方向,以便下步使三角形G与三角形G’重心重合。

本发明通过WiFi定位构造基础多边形,同时通过PDR测距技术确定对应多边形,再把通过PDR测距得到的多边形经过旋转和平移,拓扑逼近通过WiFi定位构造的基础多边形,最终得到更精确的定位结果,在对移动物体进行定位时,此优点更加显著;

实施例5

基于WiFi与步行者航位测算的多点拓扑逼近定位方法同实施例1-4,其中所述手持设备为具备WiFi信号检测,能发出信号与服务器信息交互与沟通,比如智能手机或者平板电脑,且事先安装有参与定位的有限室内区域的地图。服务器端为一台电脑,需装载用Java开发的室内定位服务器端程序,所述拓扑逼近运算在手持设备或在服务器端上均可进行。

下面给出一个完整的例子,对本发明的技术方案进一步详细说明。

实施例6

基于WiFi与步行者航位测算的多点拓扑逼近定位方法同实施例1-5,室内定位用于帮助用户在大型建筑物中获取位置信息。基于全球卫星定位系统的室外定位技术已经十分成熟,但是人们的大部分日常活动都是在室内进行的,待在室内的时间要比室外长很多,再加上智能手机的普及,人们对室内位置感知和空间特性的信息需求正不断增强。由于卫星信号无法穿透建筑,因此卫星定位技术目前还不能满足人们对于室内定位的需求。因此开发室内定位技术可以用在室内导航导航、大型场所人员管理如,超市、幼儿园、景点、养老院、医院、反恐安全、基于物联网的物品管理等方面,有着广泛的应用前景。

目前基于WiFi的室内定位一般是先在不同的坐标点对WiFi信号的名称与强度进行检测与记录,形成数据库,然后在定位阶段,用户利用收到的WiFi信息对应到具体坐标,从而得到定位结果。但是仅利用WiFi信号进行室内定位存在信号不稳定,实际应用中室内定位结果误差较大。

为此,本发明通过专门研究与探讨,提出一种基于WiFi与PDR的多点拓扑逼近室内定位方法,方法实施中需要设立一个服务器进行相关运算和管理工作,用户利用手持设备在建筑物内进行定位,手持设备可以是智能手机,或者是平板电脑。参见图1,室内定位包括四个步骤:

步骤1)用户利用设备的WiFi定位结果来估计初始得到的WiFi定位多边形G:

本例中实验场所为一个已布设WiFi的大型博物展览馆,实验人员为一个参观游客,游客携带平板电脑在馆内进行步行游览,为了防止迷路,事先在平板电脑内安装了该博物展览馆的平面地图,当要确定自己在馆内的位置时,游客在定位软件上进行点击,假设游客依次在分馆a、b、c、d时进行了点击标记。根据游客点击时的位置信息在地图上标记这些点,分别记作p1(x1,y1),p2(x2,y2),...,pn(xn,yn),其中n为需定位点数,其中p为各点位在地图上的坐标点,然后以各个点为顶点获得多点位WiFi定位多边形G,把结果传至服务器,其中WiFi指纹库方法指的是利用WiFi信息与地图坐标的对应关系来进行室内定位的方法。在本例中,需定位点数n=4,即G为四边形。

步骤2)用户利用设备通过PDR测距结果得到PDR测距多边形G’的形状:

在WiFi定位的同时,手持设备通过PDR测距测得与WiFi定位标记点对应的需定位各点中两两之间的相对距离,利用各个点之间的相对距离确定相对位置,得到一个确定形状的多边形G’,并把多边形G’的各个顶点记为p1’,p2’,...,pn’,分别对应WiFi定位多边形G’中的各个顶点,其中n为需定位点数,得到PDR测距多边形G’的形状;本例中,需定位点数n=4,即G’也为四边形,参见图3。

本例在步骤1)中通过WiFi定位结果构造WiFi定位四边形G,在步骤2)中利用PDR测距结果构造PDR测距四边形G’,接着需要对四边形G’进行旋转和平移确定四边形G’的方向。

步骤3)在信息汇总的服务器端,通过旋转四边形G’得到G’的最佳方向,确定PDR测距四边形G’的方向:

把已经确定形状的PDR测距四边形G’复制到WiFi定位四边形G所在服务器端的地图上,对两个四边形G和G’进行对应边内积求和,设求和值为变量Φ,给变量Φ赋值其中是四边形G’中的边所对应的矢量值,其中i与j为四边形G’的四个不同顶点p’对应的下标,其中i<j,是四边形G中的某一边e所对应的矢量值,其中1≤e≤4,其中i与j为四边形G的不同顶点p对应的下标,其中i<j;通过改变四边形G’的旋转角度,使变量Φ取得最大值此时四边形G’的方向作为最佳方向,作为最终的PDR测距四边形G’的方向;

步骤4)确定PDR测距四边形G’的位置:

在服务器运算,保持最佳方向不变,通过平移PDR测距四边形G’,使四边形G’的重心在地图上与四边形G重合,确定最终的四边形G’的位置,这时四边形G’四个顶点在地图中所对应的位置就是需定位四点的定位位置,并把结果传给手持设备上显示位置信息。或者说此时的PDR测距四边形的四个顶点的位置是最终需定位各点的定位结果。即游客在分馆a、b、c、d分别进行点击时,本发明可以将游客的即时位置显示在其手持设备中的地图上,游客就可以快速获得自己在馆内位置,方便规划游览路线,同时防止迷路。

本发明对PDR测距四边形G’通过旋转与平移最终达到与WiFi定位四边形G重心重合且对应边内积之和最大。

本发明利用PDR测距,相对于用户定位可用信息从WiFi定位的一种变成WiFi定位与PDR测距的两种,且利用了PDR测距精确度高的优点,经过拓扑运算结合了WiFi定位结果与PDR测距结果,对WiFi环境下的定位精确度有本质上的提升;而且由于相关的拓扑逼近运算大多都在服务器端,用户设备运算较少,只有WiFi定位、PDR测距、地图显示等直接涉及用户设备的才有,使得定位速度不会变慢。

本发明的效果可通过以下仿真实验进一步详细说明:

实施例7

基于WiFi与步行者航位测算的多点拓扑逼近定位方法同实施例1-7,

仿真条件:

在某一建筑物内,属于有限室内区域,且已布设WiFi,使用厘米尺精确测量每隔五米选一点作为一个测试点,一共选择50个点,在这些点上,通过WiFi定位方法得到各点定位结果。再在该50个测试点上进行本发明基于WiFi与PDR的多点拓扑逼近室内定位方法进行定位运算,得到定位结果。分别计算每个点与真实点位的距离误差,并计算误差概率,参见图4。

仿真内容:

实验一:利用WiFi定位技术对50个测试点进行单点定位,记录结果得到最终的定位坐标信息,与真实的坐标信息进行比较,获得定位误差的统计,参见图4下方曲线。

实验二:利用本发明对50个测试点进行WiFi定位、PDR测距、拓扑逼近进行定位,得到最终的定位坐标信息与真实的坐标信息进行比较,获得定位误差的统计,参见图4上方曲线。

经过上述两次实验,将实验一、实验二两种不同定位方法的误差概率进行汇总比较,得到结果如图4所示。

仿真结果:

参见图4,横坐标为定位误差,纵坐标为概率,曲线上各点表示的意义是定位误差小于某一数值的概率,其中圆圈曲线表示单点位WiFi定位误差曲线,下方曲线为单点位采用WiFi定位技术的定位误差曲线图,上方曲线为采用本发明进行的基于WiFi与PDR的多点拓扑逼近室内定位方法的误差曲线图,在同一误差标准下,本发明基于WiFi与PDR的多点拓扑逼近室内定位方法的定位误差更小。经计算统计,本发明定位的定位平均误差为1.15米,定位精度比现有WiFi定位技术的两米精度明显提高。

参见图4可以看出,单纯WiFi定位误差在2米左右,本发明定位误差控制在1米左右。进一步说,本发明定位误差在0-1米的概率可达50%,与单纯WiFi定位误差相比,精确度提升10%至30%;本发明定位误差在2米以内的概率可达90%,与单纯WiFi定位误差相比,精确度提升20%至30%。且在实验中观察发现,使用本发明随着点位数量的提高定位精度在不断提升,定位误差可控制在亚米级。

本发明的基于WiFi与步行者航位测算(PDR)的多点拓扑逼近室内定位方法相对于传统的单纯利用WiFi定位精度有明显的提高,且不需要增加额外硬件设备,因此为一种更佳的室内定位方法。

简而言之,本发明公开了基于WiFi与步行者航位测算的多点拓扑逼近定位方法,提出了利用基础WiFi定位和PDR测距经拓扑逼近获得更精确用户坐标定位方法,实现包括有:WiFi环境下需要定位各点通过WiFi指纹库获得定位;在地图上用各点WiFi定位坐标作顶点形成WiFi多边形G;通过PDR测距获取需要定位各点相对距离和相对位置,形成PDR测距多边形G’,经过旋转与平移,拓扑逼近WiFi多边形G,得到确定位置;拓扑逼近后的PDR测距多边形G’各个顶点在地图上的坐标为各点最终定位结果,完成定位。由于室内定位无法通过卫星信号进行定位,本发明为室内的位置信息获取与导航提供新方法。本发明定位精确,无参与人数限制,计算简单,硬件成本低,可实现性强,主要应用于大型建筑物等室内的人员或物品位置确定。

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