CN104471558A - 用于重访位置检测的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种检测重访方位的方法包括在计算系统接收多个方位数据点，多个方位数据点的每个方位数据点包括信号扫描测量。方法还包括计算在对应于多个方位数据点的第一方位数据点的第一信号扫描测量与对应于多个方位数据点的第二方位数据点的第二信号扫描测量之间的第一信号距离。方法还包括确定第一信号距离小于第一阈值，第一信号距离是第一方位数据点的本地最小值，以及第一信号距离是第二方位数据点的本地最小值。方法还包括基于该确定，将第一和第二方位数据点识别为重访点。

Description

用于重访位置检测的系统和方法
技术领域
本文中描述的实施例一般涉及行进的检测的路径的对齐和重访位置检测。
背景技术
在移动应用的不断发展中，得出准确的室内位置已成了越来越重要的课题。尽管进行了十多年的研究和开发工作，实现室内位置能力仍是一个具挑战性的课题。GPS定位通常由于信号的接收不良而在室内不可用。因此，需要用于确定移动装置方位的备选系统。
附图说明
图1示出重访轨迹和地图的示例；
图2示出用于基于移动的选择性扫描的系统的另一实施例；
图3示出在第7次WiFi扫描与其它WiFi扫描之间归一化的WiFi距离的示例。
图4示出在第90次WiFi扫描与所有其它WiFi扫描之间归一化的WiFi距离的示例。
图5示出用于重访点检测的方法的一个实施例；
图6a示出使用简单的基于阈值的方法识别的重访点的示例；
图6b示出使用阈值和本地最小值方法的重访点检测的示例；
图6c示出使用图5中提供的方法的重访点检测的示例；
图7a示出其中可实现用于重访位置检测的系统和方法的实施例的环境的示例；以及
图7b示出可结合用于重访位置检测的系统和方法的实施例使用的智能电话的示例。
具体实施方式
本文中所述是用于重访位置检测的系统和方法。基本上，无线信号信息用于确定信号中的差别，在许多情况下包括RSSI向量。当两点在检测的信号中具有极小差别时，可确定识别的两点是相同点。为滤除错误肯定，包括了另外的筛选层。这些层包括确定共享检测的信号中低差别的点是考虑紧邻点的两个本地最小值。另一筛选层可包括确保当用户反复在某个路径行走时测量相隔很大的时间期进行。
在WLAN基础设施广泛部署的情况下，基于WiFi的室内位置技术在过去的十年吸引了大量的关注。有基于WiFi信号强度确定位置的两个主要行业成果。一个阵营（诸如“SkyHook”或GoogleMap）利用基于无线电传播模型的三边化来估计移动客户端与接入点的已知位置的距离和传送功率。第二个阵营（诸如Ekahau或Qubulus）依赖存储预记录的校准WiFi测量数据（“WiFi指纹”），使得能够通过“WiFi指纹”匹配来确定位置。
具体而言，为室内位置使用预存储的WiFi指纹能够提供更准确的室内位置。然而，它要求通过对来自在密集位置的多个AP（接入点）的无线电信号强度进行采样来生成预校准的WiFi指纹数据库，然后通过在精细位置粒度的指纹匹配得出位置。当前的常见惯例是让人们手动校准在密集网格级别的无线电地图。业界在努力降低手工劳动。然而，最先进的技术仍要求用户的大量手动输入，导致生成高质量WiFi指纹数据库的高部署成本。
为了在保持良好位置准确度的同时降低“WiFi指纹”的部署工作，同时定位和绘图(SLAM)方案可用于将惯性导航系统(INS)与WiFi集成，目的是以精细粒度自动构建“WiFi指纹地图”而无需人为干预。
用于重访位置检测的系统和方法解决的关键问题之一是识别“重访”点，即，检测用户何时重访以前已访问的特定位置的能力。例如，用户沿图1所示从A点110开始并且在相同的A点110结束d 虚线105指示的矩形轨迹移动。然而，如实线130所示，由于惯性传感器测量的增长错误原因，尽管真实轨迹在A点110结束，但来自INS（惯性导航传感器）的预测轨迹130偏离真实轨迹105 - 预测轨迹在A'点140结束。如果能够适当检测A点110的“重访”，则SLAM优化能够应用“重访”暗示来大幅改进预测轨迹。
传统SLAM方案主要基于视觉传感器/或激光测距传感器检测“合环（loop closing）”，传感器提供物理环境的感知并且具有识别“重访”位置的丰富功能。然而，对于基于消费者移动装置的室内定位，激光测距传感器不可用，并且视觉传感器要求太多的处理功率。在无视觉或激光测距传感器的情况下，WiFi无线电可用作与物理环境相关联的测量的一个来源。
不清楚的是，使用在室内环境中观察到的WiFi无线电信号，简单的方案可用于准确地检测“重访”。考虑到WiFi信号的不稳定性质，这是特别有挑战的问题。许多现有出版物中使用的基于简单WiFi距离阈值的“重访”检测导致低于50%的检测准确度。应注意的是，“重访”准确度对于SLAM优化的收敛是重要的。未正确识别的“重访”能够对SLAM性能有害。
作为响应，本申请中提供使用WiFi测量来实质上改进“重访”检测准确度到超过90%的几个技术。
考虑图2中的示例。用户沿轨迹110携带其移动装置在购物商场中四处走动。图2中的每个点230、240指示进行WiFi扫描的估计的方位（从惯性传感器航位推算）。开口点230表示用户初次沿轨迹行走时的估计的扫描方位。闭合点240表示用户第二次沿轨迹（或路径）行走时的估计的扫描方位。由于各种原因，来自惯性传感器航位推算的估计的扫描方位易于出错并且需要校正。重要问题之一是如何使用在行走期间收集的WiFi扫描测量来识别对应的重访方位。
与简单的基于阈值的方法不同，提供了更完整和更不易出错的技术。计算WiFi信号距离（例如，WiFi测量向量的欧几里德距离，其中，每个WiFi测量向量由来自多个AP的WiFi RSSI组成）。如果在两个测量点之间的WiFi距离小于阈值，则将那两个点视为重访点。由于WiFi信号本身的变化大，此单纯方案经常导致差的“重访”检测（低于50%的检测准确度），这能够是对SLAM收敛性能极其有害。
具体而言，提供了识别比如“i”和“j”两点是否为重访点的以下过程。此外，在用户的行走期间收集总共N个WiFi扫描，并且i、j是扫描索引(i, j = 1, 2, …. N)。进行第i和第j个WiFi扫描的估计的方位表示为                                               和。
1. 使用在“i”和“j”点收集的WiFi测量，计算在“i”与“j”点之间的归一化WiFi距离（而不是绝对WiFi距离）。更具体地说，令是在“i”点的WiFi RSSI向量，并且是在“j”点的WiFi RSSI向量；并且令K是在和中的共同AP的数量（要注意，由于其空间差别的原因，在“i”和“j”点可观察到AP的不同集）。归一化WiFi距离计算为：
其中，能够是任何范函数。如果小于阈值阈值WiFi_Thresh，则继续到2。否则，“i”和“j”不是重访点。
2. 考虑在“i”和“j”的相邻点之间的归一化WiFi距离。仅在是在“j”点的本地最小值时，我们才继续到3。换而言之，仅在存在某个，使得在时，我们才继续到步骤3。否则，“i”和“j”不是重访点。例如，在图3中，曲线图310表示在第7次WiFi扫描（在此示例中i = 7）与在用户的行走期间收集的所有其它WiFi扫描之间的WiFi距离，其中，X轴是WiFi扫描索引，并且Y轴是对应归一化WiFi距离。在第7次与第90次WiFi扫描之间的WiFi距离是第7次扫描的本地最小值320。
3. 考虑在相邻点“i”和“j”之间的归一化WiFi距离。仅在是在“i”点的本地最小值时，我们才继续到4。也就是说，仅在存在某个，使得在时，否则，“i”和“j”不是重访点。继续上述示例，在图4中，曲线图410表示在第90次WiFi扫描与其它WiFi扫描之间的归一化WiFi距离，其中，X轴是WiFi扫描索引，并且Y轴是对应的归一化WiFi距离。在第7次与第90次WiFi扫描之间的WiFi距离也是第90次扫描的本地最小值420。
4. 假设第i次扫描的时间是，并且第j次扫描的时间是。如果在与之间经过的时间大于阈值(time_thresh)，则继续到5。否则，“i”和“j”不是重访点。这是为了避免相邻WiFi扫描由于往往相互类似而被归类为重访点。
5. 在此点，可将“i”和“j”提交为相互的重访点。
图5中示出方法的一个实施例的功能图。在框510中，将在用户携带诸如移动电话的便携式电子装置遍历路线期间收集的多个WiFi扫描提供到诸如远程服务器的计算系统。可使用备选计算系统，包括但不限于移动装置本身、膝上型计算机或其它计算机、其它远程服务器、云计算系统等。在框520中，确定特定WiFi距离是否小于阈值。如果不是，则这些点不是重访点。如果WiFi距离小于阈值，则在框530中确定WiFi距离是否为在与第一测量有关的点与邻近第二测量的点之间的本地最小值。如果是，则在框540中确定WiFi距离是否为在与第二测量有关的点与邻近第一测量的点之间的本地最小值。如果是，则在框550中确定在两点之间经过的时间是否大于阈值。如果是，则在框560中确定这些点为重访点。否则，在框570中将这些点确定为不是重访点。
图6a示出使用简单的基于阈值的方法识别的重访点。图6b示出只使用过程1和2识别的重访点。图6c示出使用提议的方法（过程1、2、3、4、5）识别的重访点。
图6a示出使用简单的基于阈值的方法（现有方法）识别的重访，其中，使用线610连接了两个重访点620、630。如我们能够看到的，许多识别的重访点是错误的。检测准确度低于50%。
图6b示出只使用提议方法的过程1和2（阈值的使用和WiFi距离是用于点之一的本地最小值的确定）识别的重访。
如我们能够看到的，与图6a相比，滤除了许多不正确的重访点。然而，如图6b中圆圈640突出显示的一样，相邻点经常能够具有相同重访，这能够也对SLAM收敛性能有害。此处，点650、660被识别为均具有相同重访点670（即，670是用于650和660两者的本地最小值）。
图6c示出使用图5的完整方法识别的重访。如我们能够看到的，与图6a和6b相比，删除了在此特定示例中基本上所有不正确的重访点。
图7a和7b示出其中可实现用于重访位置检测的系统和方法的实施例的环境的示例。在许多实现中，用户可在有计算机1、智能电话2或其它计算装置的区域周围移动。计算机1、智能电话2或其它计算装置中的传感器可从环境收集数据以及从接入点10收集无线电信号。用于重访位置检测的系统和方法的实施例可设计成通过诸如智能电话的现成计算装置运行。图7b中示出示范智能电话2。连接智能电话的模块或部分的线指示单向或双向通信；然而，备选地，零件可以不同方式配置，并且可以不同方式进行通信。智能电话可包括与应用处理器35进行通信的传感器11。传感器可包括陀螺仪传感器12、环境光传感器13、压力传感器7（用于检测大气压）、磁力计8及加速计9。此智能电话2可还包括电池14和电源管理集成电路15。智能电话2可还包括扬声器和麦克风16及用于对音频进行编码的音频编解码器17。智能电话2可还包括可在照相机中使用的CMOS图像传感器18。智能电话2可还包括配置成与LCD 21交互的触摸屏控制20，LCD 21可具有背光电源模块19。智能电话2可还包括无线无线电模块，其包括连接性模块27。连接性模块27包括用于WiFi 26、蓝牙25和近场通信（包括安全性解决方案）23的模块。这些系统可使用公共天线24，然而，备选地可利用不同天线。智能电话2也可包括SIM卡安全性系统28和与天线30进行通信以便经诸如CDMA、3GPP、4GPP等的典型移动电话频率进行通信的基带处理器29。智能电话2也可包括诸如闪存卡33、移动DRAM 34和其它类型的存储装置32的存储器系统。所有这些系统可与应用处理器35进行通信以便实现用于重访位置检测及其它典型智能电话活动的系统和方法。可创建去除这些组件中一些组件的定制装置，如蓝牙模块25、NFC模块23、CMOS图像传感器18、麦克风与扬声器16和关联的音频CODEC 17及系统的其它部分。然而，系统可在现成系统中实现。
虽然相对于WiFi信号示出本文中所述系统和方法，但可使用其它类型的射频信号。WiFi信号与诸如各种移动电话通信的其它类型的常用的RF信号相比，由于在短距离内的高粒度原因而具有一些优点。另外，诸如ToF（飞行时间）或PDP（功率延迟剖面）的其它类型的信号也能够用于识别重访点。
用于重访位置检测的系统和方法的各种实施例可完全或部分在软件和/或固件中实现。此软件和/或固件可采用在非暂时性计算机可读存储媒体中或其上包含的指令的形式。这些指令然后可由一个或更多个处理器读取和执行以便允许执行本文中所述的操作。指令可以为任何适合的形式，诸如但不限于如源代码、编译代码、解释程序代码、可执行代码、静态代码、动态代码及诸如此类。此类计算机可读媒体可包括用于以可由一个或多个计算机读取的形式存储信息的任何有形非暂时性媒体，诸如但不限于只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储媒体、光存储媒体、闪存存储器等。
用于本文中所述重访位置检测的系统和方法的实施例可在多种系统中实现，包括但不限于智能电话、平板、膝上型计算机、超级本?以及计算装置和云计算资源的组合。例如，部分操作可在一个装置中进行，并且其它操作可在诸如远程服务器的远程位置进行。例如，数据的收集可在智能电话进行，并且数据分析可在服务器或在云计算资源中进行。任何单个计算装置或计算装置的组合可执行所述的方法。
在一个实施例中，一种检测重访方位的方法包括在计算系统接收多个方位数据点，多个方位数据点的每个方位数据点包括信号扫描测量。方法还包括计算在对应于多个方位数据点的第一方位数据点的第一信号扫描测量与对应于多个方位数据点的第二方位数据点的第二信号扫描测量之间的第一信号距离。方法还包括确定第一信号距离小于第一阈值，第一信号距离是第一方位数据点的本地最小值，以及第一信号距离是第二方位数据点的本地最小值。方法还包括基于该确定，将第一和第二方位数据点识别为重访点。可选地，确定还包括确定在第一方位数据点与第二方位数据点之间的经过时间大于第二阈值。备选地，由遍历路径的便携式电子装置生成多个方位点。在一个备选中，不止一次遍历路径。可选地，信号扫描测量是WiFi扫描测量。备选地，通过确定第一信号距离小于在第一方位数据点与邻近第二方位数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算第一方位数据点的本地最小值。可选地，通过确定第一信号距离小于在第二方位数据点与邻近第一方位信号数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算第二方位数据点的本地最小值。在一个配置中，第一信号距离是归一化距离。可选地，第一和第二信号扫描测量是RSSI向量。备选地，从由便携式电子装置、远程服务器和云计算系统组成的群组中选择计算系统。
在一个实施例中，一种用于检测重访方位的系统包括配置成接收多个方位数据点的计算系统，多个方位数据点的每个方位数据点包括信号扫描测量。计算系统配置成计算在对应于多个方位数据点的第一方位数据点的第一信号扫描测量与对应于多个方位数据点的第二方位数据点的第二信号扫描测量之间的第一信号距离。计算系统配置成确定第一信号距离小于第一阈值，第一信号距离是第一方位数据点的本地最小值，以述第一信号距离是第二方位数据点的本地最小值。计算系统配置成基于确定，将第一和第二方位数据点识别为重访点。在一个配置中，计算系统确定在第一方位数据点与第二方位数据点之间的经过时间大于第二阈值。可选地，由遍历路径的便携式电子装置生成多个方位点。备选地，不止一次遍历路径。在一个备选中，信号扫描测量是WiFi扫描测量。在另一备选中，通过确定第一信号距离小于在第一方位数据点与邻近第二方位数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算第一方位数据点的本地最小值。可选地，通过确定第一信号距离小于在第二方位数据点与邻近第一方位信号数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算第二方位数据点的本地最小值。备选地，第一信号距离是归一化距离。在另一备选中，第一和第二信号扫描测量是RSSI向量。可选地，从由便携式电子装置、远程服务器和云计算系统组成的群组中选择计算系统。在一个配置中，计算系统包括配置成为多个方位数据点的每个方位数据点创建信号扫描测量的WiFi模块。在另一配置中，计算系统包括接收信号强度指示的WiFi模块并且计算系统包括接收信号强度指示，并且从信号强度指示为多个方位数据点的每个方位数据点创建信号扫描测量的应用处理器。
在另一实施例中，一种检测重访方位并且重新对齐路径数据的方法包括在计算系统接收多个方位数据点，多个方位数据点的每个方位数据点包括信号扫描测量，多个方位数据点表示便携式电子装置行进的路径的不止一次遍历。方法还包括计算在对应于多个方位数据点的第一方位数据点的第一信号扫描测量与对应于多个方位数据点的第二方位数据点的第二信号扫描测量之间的第一信号距离。方法还包括确定第一信号距离小于第一阈值，第一信号距离是第一方位数据点的本地最小值，以及第一信号距离是第二方位数据点的本地最小值。方法还包括基于该确定，将第一和第二方位数据点识别为重访点。方法还包括将第二方位数据点重新对齐为与第一方位数据点并置，并且优化整个轨迹。方法还包括基于在第二方位数据点与第一方位数据点之间的重新对齐来优化轨迹。在一个实施例中，轨迹优化使用同时定位和绘图。可选地，多个方位数据点包括航位推算方位信息。
在一个实施例中，计算机可读非暂时性存储媒体包含指令，指令在由一个或更多个处理器执行时，促使执行操作，操作包括在计算系统接收多个方位数据点，多个方位数据点的每个方位数据点包括信号扫描测量。操作还包括在计算系统计算在对应于多个方位数据点的第一方位数据点的第一信号扫描测量与对应于多个方位数据点的第二方位数据点的第二信号扫描测量之间的第一信号距离。操作还包括在计算系统确定第一信号距离小于第一阈值，第一信号距离是第一方位数据点的本地最小值，以述第一信号距离是第二方位数据点的本地最小值。操作还包括基于确定，在计算系统将第一和第二方位数据点识别为重访点。可选地，确定还包括确定在第一方位数据点与第二方位数据点之间的经过时间大于第二阈值。备选地，由遍历路径的便携式电子装置生成多个方位点。可选地，不止一次遍历路径。备选地，信号扫描测量是WiFi扫描测量。可选地，通过确定第一信号距离小于在第一方位数据点与邻近第二方位数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算第一方位数据点的本地最小值。在一个配置中，通过确定第一信号距离小于在第二方位数据点与邻近第一方位信号数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算第二方位数据点的本地最小值。可选地，第一信号距离是归一化距离。备选地，第一和第二信号扫描测量是RSSI向量。可选地，从由便携式电子装置、远程服务器和云计算系统组成的群组中选择计算系统。
前面的具体实施方式是实现用于重访位置检测的系统和方法的少量实施例，并且无意于限制范围。随附的权利要求陈述了以更大特殊性公开的用于重访位置检测的系统和方法的多个实施例。

Claims (25)

1. 一种检测重访方位的方法，所述方法包括：
在计算系统接收多个方位数据点，所述多个方位数据点的每个方位数据点包括信号扫描测量；
在所述计算系统计算在对应于所述多个方位数据点的第一方位数据点的第一信号扫描测量与对应于所述多个方位数据点的第二方位数据点的第二信号扫描测量之间的第一信号距离；
在所述计算系统确定所述第一信号距离小于第一阈值，所述第一信号距离是所述第一方位数据点的本地最小值，以及所述第一信号距离是所述第二方位数据点的本地最小值；以及
基于所述确定，在所述计算系统将所述第一和第二方位数据点识别为重访点。
2. 如权利要求1所述的方法，其中所述确定还包括确定在所述第一方位数据点与所述第二方位数据点之间的经过时间大于第二阈值。
3. 如权利要求2所述的方法，其中所述多个方位点由遍历路径的便携式电子装置生成。
4. 如权利要求3所述的方法，其中不止一次遍历所述路径。
5. 如权利要求1所述的方法，其中所述信号扫描测量是WiFi扫描测量。
6. 如权利要求1所述的方法，其中通过确定所述第一信号距离小于在所述第一方位数据点与邻近所述第二方位数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算所述第一方位数据点的所述本地最小值。
7. 如权利要求1所述的方法，其中通过确定所述第一信号距离小于在所述第二方位数据点与邻近所述第一方位信号数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算所述第二方位数据点的所述本地最小值。
8. 如权利要求1所述的方法，其中所述第一信号距离是归一化距离。
9. 如权利要求8所述的方法，其中所述第一和第二信号扫描测量是RSSI向量。
10. 如权利要求1所述的方法，其中从由便携式电子装置、远程服务器和云计算系统组成的群组中选择所述计算系统。
11. 一种用于检测重访方位的系统，所述系统包括：
计算系统，配置成：
接收多个方位数据点，所述多个方位数据点的每个方位数据点包括信号扫描测量；
计算在对应于所述多个方位数据点的第一方位数据点的第一信号扫描测量与对应于所述多个方位数据点的第二方位数据点的第二信号扫描测量之间的第一信号距离；
确定所述第一信号距离小于第一阈值，所述第一信号距离是所述第一方位数据点的本地最小值，以及所述第一信号距离是所述第二方位数据点的本地最小值；以及
基于所述确定，将所述第一和第二方位数据点识别为重访点。
12. 如权利要求11所述的系统，其中所述计算系统确定在所述第一方位数据点与所述第二方位数据点之间的经过时间大于第二阈值。
13. 如权利要求12所述的系统，其中所述多个方位点由遍历路径的便携式电子装置生成。
14. 如权利要求13所述的系统，其中不止一次遍历所述路径。
15. 如权利要求11所述的系统，其中所述信号扫描测量是WiFi扫描测量。
16. 如权利要求11所述的系统，其中通过确定所述第一信号距离小于在所述第一方位数据点与邻近所述第二方位数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算所述第一方位数据点的所述本地最小值。
17. 如权利要求11所述的系统，其中通过确定所述第一信号距离小于在所述第二方位数据点与邻近所述第一方位信号数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算所述第二方位数据点的所述本地最小值。
18. 如权利要求11所述的系统，其中所述计算系统包括配置成为所述多个方位数据点的每个方位数据点创建所述信号扫描测量的WiFi模块。
19. 如权利要求11所述的系统，其中所述计算系统包括接收信号强度指示的WiFi模块，并且所述计算系统包括接收所述信号强度指示并且从所述信号强度指示为所述多个方位数据点的每个方位数据点创建所述信号扫描测量的应用处理器。
20. 一种包含指令的计算机可读非暂时性存储媒体，所述指令在由一个或多个处理器执行时促使执行操作，所述操作包括：
在计算系统接收多个方位数据点，所述多个方位数据点的每个方位数据点包括信号扫描测量；
在所述计算系统计算在对应于所述多个方位数据点的第一方位数据点的第一信号扫描测量与对应于所述多个方位数据点的第二方位数据点的第二信号扫描测量之间的第一信号距离；
在所述计算系统确定所述第一信号距离小于第一阈值，所述第一信号距离是所述第一方位数据点的本地最小值，以及所述第一信号距离是所述第二方位数据点的本地最小值；以及
基于所述确定，在所述计算系统将所述第一和第二方位数据点识别为重访点。
21. 如权利要求20所述的媒体，其中所述确定还包括确定在所述第一方位数据点与所述第二方位数据点之间的经过时间大于第二阈值。
22. 如权利要求21所述的媒体，其中所述多个方位点由遍历路径的便携式电子装置生成。
23. 如权利要求22所述的媒体，其中不止一次遍历所述路径。
24. 如权利要求20所述的媒体，其中所述信号扫描测量是WiFi扫描测量。
25. 如权利要求20所述的媒体，其中通过确定所述第一信号距离小于在所述第一方位数据点与邻近所述第二方位数据点的方位数据点之间的多个第二信号距离，计算所述第一方位数据点的所述本地最小值。
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