CN103152487A - 一种利用智能手机进行楼层定位的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用智能手机进行楼层定位的方法，该发明利用基于手机加速度数据的行为识别技术，识别用户乘坐电梯或走楼梯的行为；利用基于蓝牙的检测技术，识别用户是否在物理位置上相遇；最后将这些汇集起来的信息通过推理算法生成一张建筑物的基本信息表，表中包括建筑物的楼层数量，任意两层楼之间做电梯需要的时间或走楼梯需要的步数。这张表之后被下载到用户手机里，每当用户改变自己的楼层，手机能够识别出该行为，并通过映射表查得该用户运动到了哪一层，这样就实现了定位。
Description
技术领域
本发明涉及一种新的定位技术，具体是一种通过用户的智能手机自动定位用户在建筑物中的哪一层楼的方法。
背景技术
在当今飞速发展的基于位置的应用领域，利用智能手机进行定位占据着很重要的地位。目前，绝大多数的定位技术都需要一定的基础设施的支持，如蜂窝网络，Wi-Fi无线网络和全球定位系统（GPS）。而这些技术各有各的优缺点，在精度、使用场景上都有限制。在定位技术领域中，如何定位一个用户在一栋建筑物中的哪一层，是一个很热门的问题，因为如果知道了此类信息，就可以据此给用户提供相关的服务，如广告，指路，以及救援搜寻。
目前，公知的定位技术有如下几类：
第一类：基于GPS、GSM、WI-FI等信号
GPS是比较通用的定位技术，他通过卫星定位手机在地球上的经度纬度及高度信息，精度能够达到5米以内，但是这是在室外的情况，在室内情况由于受到建筑物干扰，精度降低很多，无法用来定位用户处于哪一层上。
基于GSM的定位技术不管在室内室外的情况，精度都很低，不能定位用户的楼层；
基于WI-FI的定位技术主要是这样工作的，用户在室内的不同位置手机检测到周围的WI-FI信号强度是不同的，如果预先在室内的每个位置都采集一下WI-FI的信号强度，得到WI-FI信号强度和对应位置的二元组，存储到一个数据库中。当一个新的用户要定位时，只要检测一下当前周围的WI-FI信号强度，然后与数据库中的做对比，找到最接近的，这个最接近的WI-FI信号所对应的位置就是该用户的当前位置。这种技术的缺点在于它需要室内有足够多的WI-FI热点，并且需要一个学习的过程，那就是预先到室内的每个位置采集一下数据，存储到数据库中，这样的工作量是巨大的；还有个缺点就是WI-FI信号强度受到周围环境的影响较大，同一地点不同时候的WI-FI信号强度可能变化，影响定位精度。
第二类：通过手机传感器辅助定位技术
该类技术利用用户手机的感知能力辅助定位，通过手机自带传感器获得的数据可以大致追踪用户的运动路径，如走了多少步，有没有上下楼等可以通过手机的加速度传感器获得加速度数据，再依赖行为识别技术进行识别；由于这种识别方法精度不是很好，现有的技术都是需要在建筑物内安装一些校准装置，称为校准点，校准点会发出一些特殊的信号，用户的手机可以检测到这样的信号，从而校准自己的位置；这样该技术的实现就要预先在建筑物中部署大量的校准点，耗费大量人力物力，而且后期需要较多的维护工作，并不经济实用。
第三类：基于RFID的定位技术
基于RFID的定位技术原理很简单，利用读卡器和标签，当他们彼此之间相互接近的时候，读卡器可以读取到标签，如果这两者中有一方位置是已知的，当读卡动作发生时另一方的位置就知道了。 通常有两种方式：1、标签固定，读卡器移动；首先大量标签被部署在建筑物的不同位置，用户携带者便携式的读卡器，由于标签的位置是已知的，所以当用户读到标签时，标签的位置就是用户当前的位置。 2、读卡器固定，标签移动，与上一种方法相反，用户手机上贴有标签，而建筑物内部署了许多读卡器，一旦读卡器读到用户的标签，那用户的位置就在该读卡器附近，从而实现了定位。
基于RFID的定位技术精度高，但是有很多缺点，部署大量的读卡器和标签很耗时耗力，而且大量的读卡器和标签是非常昂贵的；一般用户手机上是贴着标签的，因为一般手机不具有读卡器的功能，由于读卡器成本高，在建筑物部署到一定密度的读卡器是很不经济的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是利用智能手机本身感知和通信功能进行用户的楼层定位，这种方法不需要在建筑物内部署任何软硬件设施，就能够提供高精度的定位服务。
本发明所述的一种利用智能手机进行楼层定位的方法，该智能手机具有加速度传感器，包括以下步骤：
1）收集同一建筑物内各用户手机加速度传感器数据以及用户之间相遇的信息，生成一张映射表，此表中包含该建筑物任意两层之间的楼梯台阶数或者电梯运行时间；
2）将映射表发送到该建筑物每个用户的手机中，当用户存在行为时，手机首先识别用户上下楼梯或电梯的行为，并记录楼梯数目或电梯运行时间，根据用户的初始楼层位置，通过查表进行匹配，即可获知行为过后的楼层位置。
所述步骤1）中用户之间相遇的信息是通过手机之间蓝牙信号强弱来判定。
所述步骤1）映射表的生成过程为：各用户手机不停收集加速度传感器数据，并且识别用户行为，生成用户运行的轨迹，这些轨迹被实时传输到一个云端服务器，云端服务器将不同用户的轨迹通过相遇信息合并到一起，生成了一张轨迹图，在这图中可以识别出该建筑的楼层数量，以及生成映射表需要的信息，最终形成完整的映射表。
该方法只使用用户智能手机的加速度传感器，不需要其它基础设施的支持，如校准设备，读卡设备等，在经济上带来巨大的节约；不需要知道用户所处的建筑物的信息，如楼层高度，有多少层等，用户定位非常简便。本发明通过收集用户手机加速度传感器数据以及用户之间相遇的信息，生成一张映射表，此表中包含该建筑任意两层之间的楼梯台阶数（楼梯）和电梯运行时间（直达，中间不停止）。这张映射表随后被发送到每个楼内用户的手机中，运行在手机中的本发明客户端首先识别用户上下楼梯、电梯的行为，并记录楼梯数目及电梯运行时间，根据用户的初始楼层位置，通过查表进行匹配，即可获知行为过后的楼层位置。根据软件模拟和现实实验，经过2个小时的数据收集，本发明在楼层定位精度上能够达到90%，一旦映射表收集完成，定位精度几乎能达到100%。
附图说明
图1是识别用户坐电梯的行为。
图2是识别用户走楼梯的行为。
图3是识别用户与用户相遇的行为。
图4是本发明的系统总体框架。
具体实施方式
要实现本发明，必须解决如下几个问题,1)识别用户的行为，上下楼梯、上下电梯；2）用户相遇的检测；3）用户轨迹的获取与分析；4）识别算法的设计及映射表生成。
对于问题1，经过加速度数据采样，我们发现上下电梯（图1）和上下楼梯（图2）在加速度数据上具有明显的特性。在图1中，右图展示的是加速度数据，该数据是电梯上行时（图1a）和电梯下行时（图1b）在电梯中的手机的加速计读数。在图2中，右图展示的是加速度数据，该数据是走楼梯上行时（图2a）和走楼梯下行时（图2b）用户的手机的加速计读数。利用这个加速度曲线的特性，可以识别出用户是否在爬楼梯，而且计算出走楼梯的步数。综上，利用加速度曲线的不同特性，我们可以识别出用户是否乘坐了一次电梯还是行走了一次楼梯，是上行还是下行。通过简单的决策树方法进行识别就达到了较好的效果，在行为识别领域，此类的行为识别方法已经较为成熟，本发明可以使用了现有的识别算法进行识别。
对于问题2，用户相遇的检测，目的就是确定这两个人是在同一层上的。这样不同两个用户的活动轨迹就可以被合并在一起。图3中，通过蓝牙检测两个用户是否相遇了，当两台手机都打开蓝牙并检测周围是否有蓝牙设备时，如果相互发现了对方的蓝牙设备，就认为他们在物理位置上相遇了。此时，通过蓝牙信号强弱来判定用户相遇了，因为如果蓝牙信号过弱，可能是两个不同楼层的用户都在窗边。
对于问题3和问题4，用户手机在后台运行着本发明的服务，不停收集加速度传感器数据，并且识别用户行为，生成用户运行的轨迹。这些轨迹被实时传输到一个云端服务器，在云端服务器上运行着本发明算法，它将不同用户的轨迹通过相遇信息合并到一起，这样生成了一张轨迹图，在这图中可以识别出该建筑的楼层数量，以及生成映射表需要的信息。这样映射表就生成了，并被发送到用户的手机中，用来做楼层定位。
图4中，用户在建筑物内走楼梯、坐电梯和相遇这三种行为都能够通过手机的加速计和蓝牙检测出来，这些数据被上传到服务器，在服务器上生成了一张映射表，这张表包含了任意两个楼层间走楼梯的步数、坐电梯的时间；这样利用这张表每个用户的手机就可以为该用户进行楼层定位。举例如下：用户A在一楼，然后他乘坐电梯往上到了另一个楼层，手机通过加速度测出他坐电梯往上走且电梯运行了12秒，根据这个信息查映射表可知，用户去了第三层，这样就能够定位用户的楼层为第三层。
本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种利用智能手机进行楼层定位的方法，该智能手机具有加速度传感器，其特征在于包括以下步骤：
1）收集同一建筑物内各用户手机加速度传感器数据以及用户之间相遇的信息，生成一张映射表，此表中包含该建筑物任意两层之间的楼梯台阶数或者电梯运行时间；
2）将映射表发送到该建筑物每个用户的手机中，当用户存在行为时，手机首先识别用户上下楼梯或电梯的行为，并记录楼梯数目或电梯运行时间，根据用户的初始楼层位置，通过查表进行匹配，即可获知行为过后的楼层位置。
2.根据权利要求1所述的利用智能手机进行楼层定位的方法，其特征在于，所述步骤1）中用户之间相遇的信息是通过手机之间蓝牙信号强弱来判定。
3.根据权利要求1或2所述的利用智能手机进行楼层定位的方法，其特征在于，所述步骤1）映射表的生成过程为：各用户手机不停收集加速度传感器数据，并且识别用户行为，生成用户运行的轨迹，这些轨迹被实时传输到一个云端服务器，云端服务器将不同用户的轨迹通过相遇信息合并到一起，生成了一张轨迹图，在这图中可以识别出该建筑的楼层数量，以及生成映射表需要的信息，最终形成完整的映射表。
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