专利名称：一种基于wifi和加速度传感器的室内精确定位方法
技术领域：
本发明涉及无线定位领域，特别涉及一种基于WIFI和加速度传感器的室内精确定位方法。
背景技术：
随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。全球定位系统(GPS)是获取室外环境位置信息的最常用方式，但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，GPS等卫星定位技术并不适用于室内，目前无线室内定位技术迅速发展，已成为GPS的有力补充。现有室内无线定位系统主要采用红外、超声波、蓝牙、WiF1、RFID等短距离无线技术，其中WiFi网络的无线定位技术部署广泛且成本较低。WiFi提供了一个高性价比的解决方案。实际应用中也已经提出了许多算法方案，包括测量接收信噪比(SNR)，以及 使用更广泛的接收信号强度法(RSSI)。WiFi精确度大约在I米至15米的范围内，但需要先在系统覆盖区域对设置的若干个AP (Access Point)固定点采集其位置信息以及信号强度形成位置数据库，采集数据工作量大，而且为了达到较高的精度，固定点AP的位置测算设置比较繁琐。如有新的固定点AP加入，需要对其位置信息以及信号强度进行采集后，才能用于定位。另WiFi收发器都只能覆盖半径90米以内的区域，而且由于墙壁和障碍物的影响，会带来多径衰弱、吸收以及遮蔽等一系列问题，且在电梯、楼梯等会有覆盖死角，从而影响其精度；WiFi只能定位出移动设备的一个范围，并不能描述出其运动轨迹。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题提出的一种基于WIFI和加速度传感器的室内精确定位方法，该方法通过检测3D加速度传感器加速度信号，能够全面准确反映物体的运动状态，比如直行，向左向右转，向上向下运动实现物体精确定位。为了实现上述目的，本发明一种基于WIFI和加速度传感器的室内定位方法，包括一个后台服务器，所述后台服务器含有室内建筑结构图、包含围绕室内建筑物结构形成的无线交换机分布网络图、根据无线交换机分布网络信号强弱在室内建筑结构形成的坐标图，其定位方法包括
a.通过识别码扑捉一个建筑物内移动物的定位信息，所述定位信息包括位置信息和加速度传感器的三维信息；
b.由位置信息通过所述网络图和坐标图确定移动物在室内建筑中的第一位置坐标；
c.将建筑结构图与所述移动物的第一位置坐标经匹配获得移动物在建筑结构中的第一位置 d.由加速度传感器的三维信息确定移动物的行动方向，并由移动物的行动方向确定移动物在建筑结构中的第二位置坐标，由第二位置坐标确定精确位置图，并将精确位置图显示在屏幕上；
所述移动物是携带带有WiFi芯片和3D传感器装置的运动人物，所述位置信息是被无线交换机分布网络中的哪一个或几个无线交换机捕捉到移动物信号的信息，以及移动物信号在无线交换机中的强弱信息。进一步的优选是所述的带有WiFi芯片和3D传感器的装置是无线网络手机。进一步的优选是所述方法步骤d进一步是，在由移动物的行动方向确定移动物在建筑结构中的第二位坐标后，再通过所述网络图和所述坐标图对移动物在建筑结构中的运动轨迹进行连续定位，将连续定位确定精确位置图，并将精确位置图显示在屏幕上。进一步的优选是所述由移动物的行动方向确定移动物在建筑结构中的第二位置坐标的步骤是服务器根据人体运动特征算法，结合建筑物的室内的通道、电梯、楼梯和房门计算出移动物的运动轨迹，由此在建筑结构图上显示移动物在建筑结构内的位置和运动轨迹。进一步的优选是所述人体运动特征算法模型是将加速度传感器放置于人体的不同位置，采集人在各种姿态变化时的加速度变化数据，运用概率统计的方法，即隐马尔科夫模型形算法形成人体运动特征算法模型。本发明对现有技术的贡献是解决了使用单一的WiFi技术进行室内定位的不足，克服了 WIFI覆盖的死角；3D加速度 传感器可连续反映移动设备的运动轨迹，无覆盖死角，可应对大型建筑复杂环境；本发明利用两个技术的优势，结合运动轨迹算法和建筑物的结构，可使室内定位精度提高到I米以内，实现了定位高精度，实现了室内外无缝定位。下面结合实施例和附图对本发明做一详细描述。
图1是实现本发明系统结构示意 图2是本发明流程示意图。
具体实施例方式一种基于WIFI和加速度传感器的室内定位方法，参见图1和图2，包括与网络服务器和局域网络连接的一个后台服务器(定位服务器)，所述后台服务器含有室内建筑结构图、包含围绕室内建筑物结构形成的无线交换机(AP，路由器)分布网络图、根据无线交换机分布网络信号强弱在室内建筑结构形成的坐标图，由于WiFi (无线联网技术)精确度大约在I米至15米的范围内，需要先在室内建筑物结构中设置若干个AP固定点，系统覆盖区域对设置的若干个AP固定点采集其位置信息以及信号强度形成位置数据库，需要对其位置信息以及信号强度进行采集后，才能用于定位；其定位方法包括
a.通过识别码(例如手机号等)扑捉一个建筑物内移动物的定位信息，所述定位信息包括位置信息和加速度传感器的三维信息；
b.由位置信息通过所述网络图和坐标图确定移动物在室内建筑中的第一位置坐标；C.将建筑结构图与所述移动物的第一位置坐标经匹配获得移动物在建筑结构中的第一位置图；由于WiFi收发器都只能覆盖半径90米以内的区域，WiFi只能定位出移动设备的一个范围，并不能描述出其运动轨迹，因此第一位置坐标只是一个粗坐标；WIFI定位只能反映出移动设备离AP点的距离，移动设备是在一个以AP为圆心，距离为半径的范围内，不能反映出其具体方位。特别是在一个AP点覆盖多个房间时，不能反映出移动设备到底在哪个房间。且WIFI覆盖有死角，不能作到全覆盖；因此步骤继续有
d.由加速度传感器的三维信息确定移动物的行动方向，并由移动物的行动方向确定移动物在建筑结构中的第二位置坐标，由第二位置坐标确定精确位置图，并将精确位置图显示在屏幕上；由于建筑结构图中反映了楼层、楼道、房间等信息，而移动物绝不可能在墙中或空中；因此，通过检测加速度信号，可以测量移动物在空间加速度，能够全面准确反映物体的运动状态，比如直行，向左向右转，向上向下运动，3D加速度传感器优势是可随时使用，可连续反映移动设备的运动轨迹，无覆盖死角，可应对大型建筑复杂环境；进而根据建筑结构准确定位移动物的位置，本实施例利用两个技术的优势，结合运动轨迹算法和建筑物的结构，可使室内定位精度提高到I米以内，实现了高精度室内外无缝对接定位。实施例中，所述移动物是携带带有WiFi芯片和3D传感器装置的运动人物，所述位置信息是被无线交换机分布网络中的哪一个或几个无线交换机捕捉到移动物信号的信息，以及移动物信号在无线交换机中的强弱信息。实施例中，所述的带有WiFi芯片和3D传感器的装置(移动终端)是无线网络手机。实施例中，所述方法步骤d进一步是，在由移动物的行动方向确定移动物在建筑结构中的第二位坐标后，再通过所述网络图和所述坐标图对移动物在建筑结构中的运动轨迹进行连续定位，将连续定位确定精确位置图，并将精确位置图显示在屏幕上。随着长时间的积累，后台服务器记录的大量数据可用于改进运动特征算法模型，结合建筑物的室内结构，可使3D加速度传感器定位准确度逐渐提高。实施例中，所述由移动物的行动方向确定移动物在建筑结构中的第二位置坐标的步骤是服务器根据人体运 动特征算法，结合建筑物的室内的通道、电梯、楼梯和房门计算出移动物的运动轨迹，由此在建筑结构图上显示移动物在建筑结构内的位置和运动轨迹。实施例中，所述人体运动特征算法模型是将加速度传感器放置于人体的不同位置，采集人在各种姿态变化时的加速度变化数据，运用概率统计的方法，即隐马尔科夫模型形算法形成人体运动特征算法模型。实施例中，AP就是一个无线的交换机，提供无线信号发射接收的功能；Wi_Fi是一种可以将个人电脑、手持设备(如PDA、手机)等终端以无线方式互相连接的技术。实施例中，加速度传感器的数据上传到服务器后，服务器根据人体运动特征算法模型中数据得出移动物的运动姿态，比如右转，同时与建筑物的结构对比，此处是否有房门或在通道中有右拐弯，如有就在地图上显示进入房门或右拐弯，如此处是直的通道，则不在地图上显示此次运动姿态，而是看后续的运动姿态。实施例中人体运动特征算法模型的建立人体行为识别目前的方法主要分为三大类基于模板的方法，基于概率统计的方法和基于语义的方法；我们采用概率统计的方法。概率统计方法进行运动识别是把运动的每一种静态姿势定义为一个状态或者一个状态的集合，通过网络的方式将这些状态连接起来，状态和状态之间的切换采用概率来描述。主要有隐马尔科夫模型HMM，最大熵马尔科夫模型(MEMM)，条件随机场(CRF)等。加速度传感器能获取人体运动时加速度的频率和幅值，把加速度传感器放置于人体的不同位置，采集人在各种姿态变化时的加速度变化数据，训练隐马尔科夫模型(HMM)，最终产生人体 运动特征算法模型。
权利要求
1.一种基于WIFI和加速度传感器的室内定位方法，包括一个后台服务器，所述后台服务器含有室内建筑结构图、包含围绕室内建筑物结构形成的无线交换机分布网络图、根据无线交换机分布网络信号强弱在室内建筑结构形成的坐标图，其特征在于，所述定位方法包括 a.通过识别码扑捉一个建筑物内移动物的定位信息，所述定位信息包括位置信息和加速度传感器的三维信息； b.由位置信息通过所述网络图和坐标图确定移动物在室内建筑中的第一位置坐标； c.将建筑结构图与所述移动物的第一位置坐标经匹配获得移动物在建筑结构中的第一位置图； d.由加速度传感器的三维信息确定移动物的行动方向，并由移动物的行动方向确定移动物在建筑结构中的第二位置坐标，由第二位置坐标确定精确位置图，并将精确位置图显示在屏幕上； 所述移动物是携带带有WiFi芯片和3D传感器装置的运动人物，所述位置信息是被无线交换机分布网络中的哪一个或几个无线交换机捕捉到移动物信号的信息，以及移动物信号在无线交换机中的强弱信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于WIFI和加速度传感器的室内定位方法，其特征在于，所述的带有WiFi芯片和3D传感器的装置是无线网络手机。
3.根据权利要求1所述的一种基于WIFI和加速度传感器的室内定位方法，其特征在于，所述方法步骤d进一步是，在由移动物的行动方向确定移动物在建筑结构中的第二位坐标后，再通过所述网络图和所述坐标图对移动物在建筑结构中的运动轨迹进行连续定位，将连续定位确定精确位置图，并将精确位置图显示在屏幕上。
4.根据权利要求1所述的一种基于WIFI和加速度传感器的室内定位方法，其特征在于，所述由移动物的行动方向确定移动物在建筑结构中的第二位置坐标的步骤是服务器根据人体运动特征算法，结合建筑物的室内的通道、电梯、楼梯和房门计算出移动物的运动轨迹，由此在建筑结构图上显示移动物在建筑结构内的位置和运动轨迹。
5.根据权利要求4所述的一种基于WIFI和加速度传感器的室内定位方法，其特征在于，所述人体运动特征算法模型是将加速度传感器放置于人体的不同位置，采集人在各种姿态变化时的加速度变化数据，运用概率统计的方法，即隐马尔科夫模型形算法形成人体运动特征算法模型。
全文摘要
本发明涉及一种基于WIFI和加速度传感器的室内精确定位方法。包括一个后台服务器，后台服务器含有室内建筑结构图、包含围绕室内建筑物结构形成的无线交换机分布网络图、根据无线交换机分布网络信号强弱在室内建筑结构形成的坐标图，通过识别码扑捉一个建筑物内移动物的位置信息和加速度传感器的三维信息，实现移动物在建筑物内的精确定位；本发明解决了使用单一的WiFi技术进行室内定位的不足，克服了WIFI覆盖的死角；3D加速度传感器可连续反映移动设备的运动轨迹，无覆盖死角，可应对大型建筑复杂环境；本发明利用两个技术的优势，结合运动轨迹算法和建筑物的结构，可使室内定位精度提高到1米以内，实现了定位高精度，实现了室内外无缝定位。
文档编号H04W64/00GK103068043SQ201310024048
公开日2013年4月24日 申请日期2013年1月23日 优先权日2013年1月23日
发明者李卫宁 申请人:四川长虹佳华信息产品有限责任公司