CN103068043B - 一种基于wifi和加速度传感器的室内精确定位方法 - Google Patents

一种基于wifi和加速度传感器的室内精确定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103068043B
CN103068043B CN201310024048.1A CN201310024048A CN103068043B CN 103068043 B CN103068043 B CN 103068043B CN 201310024048 A CN201310024048 A CN 201310024048A CN 103068043 B CN103068043 B CN 103068043B
Authority
CN
China
Prior art keywords
motive objects
wifi
acceleration transducer
coordinate
building
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201310024048.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103068043A (zh
Inventor
李卫宁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan Changhong-Zarva Information Products Co Ltd
Original Assignee
Sichuan Changhong-Zarva Information Products Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan Changhong-Zarva Information Products Co Ltd filed Critical Sichuan Changhong-Zarva Information Products Co Ltd
Priority to CN201310024048.1A priority Critical patent/CN103068043B/zh
Publication of CN103068043A publication Critical patent/CN103068043A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103068043B publication Critical patent/CN103068043B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Navigation (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

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。

Description

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。
技术背景
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、WiFi、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1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（AccessPoint）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。
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1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。
附图说明
图1是实现本发明系统结构示意图；
图2是本发明流程示意图。
具体实施方式
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1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1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。

Claims (2)

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；
所述的带有WiFi芯片和3D传感器的装置是无线网络手机；
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；
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。
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。
CN201310024048.1A 2013-01-23 2013-01-23 一种基于wifi和加速度传感器的室内精确定位方法 Active CN103068043B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310024048.1A CN103068043B (zh) 2013-01-23 2013-01-23 一种基于wifi和加速度传感器的室内精确定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310024048.1A CN103068043B (zh) 2013-01-23 2013-01-23 一种基于wifi和加速度传感器的室内精确定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103068043A CN103068043A (zh) 2013-04-24
CN103068043B true CN103068043B (zh) 2015-11-18

Family

ID=48110459

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310024048.1A Active CN103068043B (zh) 2013-01-23 2013-01-23 一种基于wifi和加速度传感器的室内精确定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103068043B (zh)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104376698A (zh) * 2013-08-13 2015-02-25 徐峥 基于wifi的室外看护提醒装置
CN103458440B (zh) * 2013-08-29 2017-12-12 惠州Tcl移动通信有限公司 基于运动状态调整wifi扫描频率的方法和移动终端
CN103796160B (zh) * 2014-01-22 2017-10-31 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于终端回传的加速度传感器数据的数据采集方法及装置
CN103841642B (zh) * 2014-03-10 2017-04-19 北京工业大学 一种三维室内定位方法
CN103871217B (zh) * 2014-04-01 2016-06-01 上海庆科信息技术有限公司 一种基于Wi-Fi无线互联网的报警方法
CN104008282B (zh) * 2014-05-15 2017-01-04 合肥工业大学 基于wifi背景噪音的被动式两人行为识别方法
CN104023398B (zh) * 2014-06-23 2017-03-22 哈尔滨工业大学 一种基于WiFi和加速度计的定位Radio Map快速建立方法
CN104540103B (zh) * 2014-12-08 2019-01-29 康佳集团股份有限公司 小型室内定位方法及其系统
CN104677351A (zh) * 2015-01-26 2015-06-03 泰科智慧科技（北京）有限公司 一种基于多种信号融合的人员定位系统及方法
CN105592418A (zh) * 2015-12-23 2016-05-18 周岩 一种AR眼镜通过WIFI和G-sensor的室内精确定位方法
CN107466012B (zh) * 2017-08-24 2020-04-03 北京邮电大学 在室内家庭网络下基于移动性预测的网络切换优化方法
CN108848464B (zh) * 2018-08-03 2021-01-26 北斗航天卫星应用科技集团有限公司 一种室内定位服务器及室内定位方法
CN108983272A (zh) * 2018-08-03 2018-12-11 北斗国信智能科技（北京）有限公司 一种融合北斗或gps以及传感器的定位系统及定位方法
CN108761514A (zh) * 2018-08-03 2018-11-06 北斗国信智能科技（北京）有限公司 一种融合北斗或gps和传感器的定位系统及定位方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101846736A (zh) * 2010-05-12 2010-09-29 苏州位置科技有限公司 室内精确定位系统和方法
CN102175244A (zh) * 2011-03-16 2011-09-07 公安部沈阳消防研究所 基于惯性传感器的建筑物内人员定位系统及定位方法
CN102419180A (zh) * 2011-09-02 2012-04-18 无锡智感星际科技有限公司 一种基于惯性导航系统和wifi的室内定位方法
CN102710861A (zh) * 2012-06-06 2012-10-03 北京六所新华科电子技术有限公司 一种移动终端的室内实时定位系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101846736A (zh) * 2010-05-12 2010-09-29 苏州位置科技有限公司 室内精确定位系统和方法
CN102175244A (zh) * 2011-03-16 2011-09-07 公安部沈阳消防研究所 基于惯性传感器的建筑物内人员定位系统及定位方法
CN102419180A (zh) * 2011-09-02 2012-04-18 无锡智感星际科技有限公司 一种基于惯性导航系统和wifi的室内定位方法
CN102710861A (zh) * 2012-06-06 2012-10-03 北京六所新华科电子技术有限公司 一种移动终端的室内实时定位系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN103068043A (zh) 2013-04-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103068043B (zh) 一种基于wifi和加速度传感器的室内精确定位方法
Batistić et al. Overview of indoor positioning system technologies
CN105116378B (zh) 一种无线、超声波复合定位系统及其定位方法
CN105547305B (zh) 一种基于无线定位和激光地图匹配的位姿解算方法
KR101660002B1 (ko) 모바일 장치의 방향을 결정하기 위한 장치 및 방법
CN103402258B (zh) 一种基于Wi‑Fi的室内定位系统和方法
Xiao et al. Comparison and analysis of indoor wireless positioning techniques
CN102419180B (zh) 一种基于惯性导航系统和wifi的室内定位方法
CN108761514A (zh) 一种融合北斗或gps和传感器的定位系统及定位方法
CN103363988A (zh) 一种利用智能手机传感器实现地磁室内定位导航的方法
CN103561462A (zh) 一种完全基于智能移动终端平台的室内定位系统和方法
CN102932742A (zh) 基于惯性传感器与无线信号特征的室内定位方法及系统
CN103644905A (zh) 一种情境相关的室内定位方法及系统
CN104181500A (zh) 一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法
CN205263301U (zh) 室内定位导航系统
KR101597437B1 (ko) 무선신호의 상대적 수신세기 비율정보를 이용한 실내측위시스템 및 방법
CN108413966A (zh) 基于多种传感测距技术室内定位系统的定位方法
CN105592418A (zh) 一种AR眼镜通过WIFI和G-sensor的室内精确定位方法
CN208569055U (zh) 一种融合北斗或gps以及传感器的定位系统
WO2023212983A1 (zh) 一种智能手机和可穿戴设备的音频定位系统、方法及终端
CN208521004U (zh) 一种融合北斗或gps和传感器的定位系统
Rose et al. 3D trilateration localization using RSSI in indoor environment
CN108983272A (zh) 一种融合北斗或gps以及传感器的定位系统及定位方法
Yang et al. WKNN indoor location algorithm based on zone partition by spatial features and restriction of former location
CN104237846A (zh) 自主式移动对象室内三维定位跟踪系统与方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant