CN106612493A - 一种基于无线信号的定位导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于无线信号的定位导航方法，该方法包括：在参考路径部署过程中，采集从起始地行进至目的地的过程中不同位置对应的动作信息和第一信号指纹序列；在导航过程中，实时采集第二信号指纹序列；根据第二信号指纹序列，确定与第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，并将与第一信号指纹序列的采集位置对应的动作信息进行提示。本发明实施例提供的技术方案，通过事先形成参考路径的信号指纹和动作信息，通过信号指纹的匹配确定被导航者的当前位置，进而给出该位置需完成的动作指示，从而可以实现室内的导航，并在室内布局结构或者信号强度发生变化时，可以通过建立新的参考路径，实现快速部署，降低人力成本。

Description

一种基于无线信号的定位导航方法

技术领域

本发明涉及室内定位与导航技术领域，尤其涉及一种基于无线信号的定位导航方法。

背景技术

导航通常基于定位来实现，通过在地图上标定当前位置，寻找能够到达目标位置的有效路径。在室外，可以通过GPS、北斗和伽利略等卫星定位系统来获取终端的实时位置，结合数字化的地理信息，为人们提供便捷的导航服务。

但是，在室内环境下，一方面由于建筑物的遮蔽，卫星信号无法使用，另一方面室内环境下对定位的精度也有更高的要求，所以需要借助专门的无线信号，来解决定位的问题。目前，常见的室内定位系统多采用红外、蓝牙、超宽带、WiFi等信号，这些方法通常都需要部署专门的设备，为定位提供信号源的支持。随着智能手机的普及，人们在室内环境下通常都有连接WiFi接入互联网的需求，建筑物内通常都部署有大量的AP(无线接入点)，来为人们提供上网服务。因此，可以利用广泛存在的WiFi信号，根据WiFi信号指纹(不同的地点，所接受到的每个AP的信号强度不同，形成信号指纹)的特性，来为人们提供定位服务。

但是，基于WiFi信号指纹的室内定位方法存在如下不足。一方面，WiFi信号并不稳定，不仅与空间位置有关，即便是相同位置，在不同的时间，其信号强度也会发生变化，因此，为了保证定位精度，在现场测量阶段所采集的参考信号指纹，需要定期进行更新，才能保证时效性，这会带来巨大的人力成本。另一方面，对于室内定位有较高需求的大型场馆，其布局结构和属性信息并不固定，以商场为例，会随着商业策略的改变，来变更商家的位置，这将导致室内地图无法及时更新。因此，基于WiFi信号指纹进行室内定位的方法，由于受到的人力成本限制，导致无法实现快速部署和大规模推广。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于无线信号的定位导航方法，用以快速进行定位部署，降低人力成本。

为此目的，本发明提出了一种基于无线信号的定位导航方法，包括：

在参考路径部署过程中，采集从起始地行进至目的地的过程中不同位置对应的动作信息和第一信号指纹序列；

在导航过程中，实时采集第二信号指纹序列；

根据所述第二信号指纹序列，确定与所述第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，并将与所述第一信号指纹序列的采集位置对应的所述动作信息进行提示。

优选的，该方法还包括：

根据所述第二信号指纹序列，确定所述第二信号指纹序列与所述第一指纹序列的前后指纹序列的第一相似度走势；

确定所述第一信号指纹序列与其前后指纹序列的第二相似度走势；

若所述第一相似度走势与所述第二相似度走势相匹配，则实际行进路径没有偏离所述参考路径；反之，则偏离所述参考路径。

优选的，所述确定第一相似度走势和第二相似度走势，具体包括：

计算所述第二信号指纹序列相对所述第一信号指纹序列的前后指纹序列的欧式距离，形成第一相似度走势曲线；

计算所述第一信号指纹序列相对所述第一信号指纹序列的前后指纹序列的欧式距离，形成第二相似度走势曲线。

优选的，若所述第一相似度走势与所述第二相似度走势相匹配，则实际行进路径没有偏离所述参考路径，具体包括：

所述第一相似度走势曲线的曲度与所述第二相似度走势曲线的曲度越接近，则实际行进路径与所述参考路径越吻合。

优选的，所述确定与所述第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，具体包括：

将所述第二信号指纹序列进行伸缩和/或平移变换，其中，变换后的所述第二指纹序列的每个信号指纹与匹配的所述第一信号指纹序列的每个信号指纹一一对应。

优选的，所述第一信号指纹序列包括第一信号特征和第一图像特征；所述第二信号指纹序列包括第二信号特征和第二图像特征；

所述第一信号特征和第二信号特征用于标识同一个信号接入点在相同的物理位置的信号强度特征；

所述第一图像特征和第二图像特征用于标识相同物理位置接收的多个信号接入点的信号强度的变化特征。

优选的，所述确定与所述第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，还包括：

筛选出同一信号接入点所对应的第二图像特征和与所述第二图像特征匹配的第一图像特征；

筛选出同一个信号接入点所对应的第二信号特征和与所述第二信号特征匹配的第一信号特征；

其中，所述第一信号特征和第二信号特征是指信号指纹序列的波峰。

优选的，所述将第二信号指纹序列进行伸缩和/或平移变换，还包括：

根据所述第二信号特征和匹配的第一信号特征的映射关系，以及所述第二图像特征和匹配的第一图像特征之间的映射关系，确定所述伸缩变换的伸缩量和/或所述平移变换的平移量。

优选的，所述确定所述伸缩变换的伸缩量和/或所述平移变换的平移量，具体采用以下公式进行计算：

其中，α为伸缩量，β平移量，为第一图像特征的第个采样点，为第二图像特征的第个采样点，为第一信号特征的第个采样点，为第二信号特征的第个采样点，h为映射关系，k为第一指纹序列的第k个采样点，n_v为第一图像特征采样点总个数，n_r为第一信号采样点总个数。

优选的，所述动作信息通过加速度计、陀螺仪、磁力计以及气压计进行数据的采集。

本发明实施例提供的一种基于无线信号的定位导航方法，通过事先建立参考路径，记录起始地行进目的地的信号指纹和动作信息，通过信号指纹的匹配确定被导航者的当前位置，进而给出该位置需完成的动作指示，从而可以实现室内的导航，并在室内布局结构或者信号强度发生变化时，可以通过建立新的参考路径，及时更新导航方式，实现快速定位部署，降低人力成本。

附图说明

通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：

图1为本发明实施例提供的一种基于无线信号的定位导航方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的基于信号指纹距离的路径偏离检测原理图；

图3为本发明另一实施例提供的基于信号指纹距离的路径偏离检测原理图；

图4为本发明实施例提供的路径匹配的原理示意图；

图5为本发明实施例提供的信号特征过滤的原理示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的实施例进行详细描述。

如图1所示，本发明实施例提供了一种基于无线信号的定位导航方法，该方法包括以下步骤：

S1：在参考路径部署过程中，采集从起始地行进至目的地的过程中不同位置对应的动作信息和第一信号指纹序列；

具体的，首先需建立参考路径的数据库，该数据库包括了所有可能行走的路径。参考路径是由引导者事先从起始地行进至目的地建立的，在引导者行进过程中，可以检测行进过程中的动作事件，包括步数、转弯、上楼/下楼、行进/停止等，即所述的动作信息，其中，该动作信息可以由智能终端自带的加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计进行数据的检测。在引导者行进过程中，还会采集连续的信号指纹，形成信号指纹序列，该信号指纹可以是WiFi信号指纹。通过上述过程，则可以得到沿该参考路径行进所需完成的动作事件以及每个动作事件发生时相应地采集到的信号指纹。在到达目的地后，可以将连续的信号指纹生成指纹图，并且可以将动作事件和该指纹图进行整合，形成参考路径信息J_R＝＜F,E＞，用以描述参考路径的属性特征。其中，F是采集到的时空序列信号指纹所组成的指纹图，每条指纹对应图像数据的一列。E记录了行进过程中的动作事件(转弯、上下楼等)，且F和E均包含时间戳的信息。之后可以将这些参考路径信息发送给需要被导航的跟随者，或者通过平台给任何希望沿着该参考路径行进的用户，为其提供导航服务。

S2：在导航过程中，实时采集第二信号指纹序列；

在参考路径建立之后，就可以利用参考路径进行导航。对于需要沿参考路径前进的跟随者，在对其进行实时导航过程中，关键是能够对跟随者相对参考路径行进位置的估计，即在参考路径上的轨迹定位，并根据步骤S1记录的对应的动作信息，及时给出提示(左转、右转等)。从而为了实时确定跟随者相对参考路径的位置，需实时采集第二信号指纹序列，该第二信号指纹序列与第一信号指纹序列均可以是WiFi信号指纹。

S3：根据所述第二信号指纹序列，确定与所述第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，并将与所述第一信号指纹序列的采集位置对应的所述动作信息进行提示。

在步骤S2采集到实时的第二信号指纹序列后，可以与建立参考路径时的指纹图进行匹配，在指纹图中找到与第二信号指纹序列匹配的第一信号指纹序列，根据建立参考路径时，第一信号指纹序列采样时记录的动作信息，可以确定跟随者接下来需完成的工作事件(如左转或右转等)，进而向跟随者进行提示，完成导航。

本发明实施例提供的一种基于无线信号的定位导航方法，通过事先建立参考路径，记录起始地行进目的地的信号指纹和动作信息，通过信号指纹的匹配确定被导航者的当前位置，进而给出该位置需完成的动作指示，从而可以实现室内的导航，并在室内布局结构或者信号强度发生变化时，可以通过建立新的参考路径，及时更新导航方式，实现快速定位部署，降低人力成本。

在上述实施例的基础上，本发明实施例提供的基于无线信号的定位导航方法，还可以包括以下步骤：

S401：根据所述第二信号指纹序列，确定所述第二信号指纹序列与所述第一指纹序列的前后指纹序列的第一相似度走势；

S402：确定所述第一信号指纹序列与其前后指纹序列的第二相似度走势；

S403：若所述第一相似度走势与所述第二相似度走势相匹配，则实际行进路径没有偏离所述参考路径；反之，则偏离所述参考路径。

需要说明的是，跟随者在交叉口的地方存在偏离路径的可能性，所以需及时检测偏离是否发生，并在发生之后引导跟随者返回到正确的路径上来。由此，可以根据指纹距离变化趋势来检测路径是否偏离。观察发现，指纹间的相似度通常会随着距离的增加而减小，对于某信号指纹f，如果将其与路径前后各一段连续指纹比较，其相似度(欧氏距离)将会呈现先降低(至0)后上升的“V”型走势。假设将跟随者当前位置采集的指纹f正确的映射在参考路径的指纹图上，则指纹图上映射位置前后的指纹序列，与指纹f的相似度将呈现相近的走势。而如果跟随者偏离了参考路径，将会导致映射位置出错，此时映射位置前后的指纹序列与指纹f的相似度走势将不再具有此特征。

由此，本发明实施例提出基于指纹距离走势比较的路径偏离检测方法，具体的，步骤S401和步骤S402确定第一相似度走势和第二相似度走势，包括：

计算所述第二信号指纹序列相对所述第一信号指纹序列的前后指纹序列的欧式距离，形成第一相似度走势曲线；

计算所述第一信号指纹序列相对所述第一信号指纹序列的前后指纹序列的欧式距离，形成第二相似度走势曲线。

假设当前位置k的信号指纹表示为f^(k)，其在参考路径指纹图上的映射位置为k′＝h(k)，对应指纹为f^(k′)，分别计算f^(k)和f^(k′)对于位置k′前后序列指纹的欧式距离，具体如下：

其中包含参考路径P_R上的2d+1个采样。为了提高稳定性，在确定指纹的AP(信号接入点)空间时，只选取那些在跟随路径和参考路径上都能够接收到RSS(接收的信号强度)的AP。

如图2所示，P_N为得到的第一相似度走势曲线，P_R得到的第二相似度走势曲线，从图中可以看出，第一相似度走势曲线和第二相似度走势曲线接近且均为V型走势，表示跟随路径没有偏移参考路径。如图3所示，第一相似度走势曲线P_N非V型走势且与第二相似度走势曲线P_R的走势完全不同，表示跟随路径偏移了参考路径。

步骤S403具体可以包括：所述第一相似度走势曲线的曲度与所述第二相似度走势曲线的曲度越接近，则实际行进路径与所述参考路径越吻合。

需要说明的是，可以利用二次曲线模型y＝a(x-b)²+c来刻画指纹欧式距离的“V”型走势，如图2所示，相同的走势意味着接近的曲度a，即跟随路径与参考路径越吻合，没有偏离参考路径，反之则两条曲线走势的曲度将存在较大偏差，偏离了参考路径。为了判断曲度是否接近，可以根据曲度的比例来度量两条曲线的相似程度，即

其中，a_N和a_R分别表示P_N和P_R对应的曲度，越大表示曲线走势越接近，反之亦然。从而采用阈值方法来判断二者的相似程度是否满足要求，实验表明，选择可以较好的平衡检测准确率和延迟。

进一步的，步骤S3中确定与所述第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，具体可以包括：

将所述第二信号指纹序列进行伸缩和/或平移变换，其中，变换后的所述第二指纹序列的每个信号指纹与匹配的所述第一信号指纹序列的每个信号指纹一一对应。

具体的，可以通过建立参考路径时的指纹图进行信号指纹匹配，来将跟随者的行进位置在参考路径上进行映射，假设参考路径为J_R＝＜F_R,E_R＞，跟随路径为J_N＝＜F_N,E_N＞，路径的匹配问题可以转化为两个指纹图(参考路径指纹图和跟随路径指纹图)的最优化匹配问题。其中，可以将F_N中第i个采样和F_R中第k个采样的对齐操作做如下的形式化表示：

其中和分别表示参考路径指纹图F_N中第i个采样的信号指纹序列和跟随路径指纹图F_N中第k个采样的信号指纹序列。因为没有旋转匹配的问题，所以只考虑两个指纹图的伸缩和平移的操作。该过程可以表示为函数：h(i)＝αi+β，其中α和β分别表示从跟随路径指纹图F_N对齐到参考路径指纹图F_R所需要的伸缩和平移操作。

如图4所示，跟随路径的第二信号指纹序列通过伸缩和变换，变换后的跟随路径的第二指纹序列的每个信号指纹(1,2,3,4,5)与匹配的参考路径的第一信号指纹序列的每个信号指纹(1,2,3,4,5)一一对齐，在路径匹配之后发现存在转向事件，从而进行导航提示，提示转向。

如图4所示，可以从指纹图中提取信号特征和图像特征，用于指纹图的对齐操作，其中，所述第一信号指纹序列包括第一信号特征和第一图像特征；所述第二信号指纹序列包括第二信号特征和第二图像特征；所述第一信号特征和第二信号特征用于标识同一个信号接入点在相同的物理位置的信号强度特征；所述第一图像特征和第二图像特征刻画了相同位置附近的相似的图像模式(多个AP的接收的信号强度指示RSSI的时空变化特征)，即所述第一图像特征和第二图像特征用于标识相同物理位置接收的多个信号接入点的信号强度的变化特征。

进一步的，步骤S3中确定与所述第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，还包括：

筛选出同一信号接入点所对应的第二图像特征和与所述第二图像特征匹配的第一图像特征；

筛选出同一个信号接入点所对应的第二信号特征和与所述第二信号特征匹配的第一信号特征；

其中，所述第一信号特征和第二信号特征是指信号指纹序列的波峰。

需要说明的是，如图5所示，每个提取出来的图像特征v＝(v^(x),v^(y))分别对应于指纹图中第v^(y)个AP在第v^(x)个采样出的局部图像特征。其中，可以利用成熟的SURF(加速稳健特征)算法来实现特征的提取。但是，因为SURF算法考虑了图像特征旋转不变的特性，会引入噪声，所以提取的特征数量需要进一步精简。对于两个指纹图中匹配的图像特征，只需要考虑Y坐标相等的特征对，也就是相同的AP所对应的图像特征才是有意义的，从而达到精简的目的。对于一个包含250个采样的指纹图，根据SURF提取的图像局部特征超过200个，经过精简之后，可以缩减到1/5。经过筛选之后的跟随路径和参考路径生成的指纹图，其匹配的图像特征可以分别表示为和

除了图像特征，同样可以对信号特征进行提取。其中，可以利用RSS(接收信号强度)序列的波峰作为信号特征。这是因为用户在行进过程中，对于部署在路径附近的AP会经历一个“靠近—远离”的过程，根据无线信号的传输特性，当接收端靠近发射端，信号的强度会逐渐变大，同理，当远离的过程中，信号的强度会逐渐变小，所以这个波峰在一定程度上体现了用户移动过程中的时空特性。因此，如果跟随者沿着与引导者同样的路径行进，则会在路径的相同的位置附近，检测到同一个AP对应的RSS序列波峰。通过多个AP波峰的检测，可以得到参考路径上，对应的信号特征集合其中表示第个AP的信号特征，该波峰出现在第个RSS采样。同样，跟随路径上的信号特征集合可以表示为此外，并不是所有的信号特征都被用于路径匹配，而只需考虑那些同时出现在两个集合中的波峰(即同一个AP)即可。

进一步的，所述将第二信号指纹序列进行伸缩和/或平移变换，还包括：根据所述第二信号特征和匹配的第一信号特征的映射关系，以及所述第二图像特征和匹配的第一图像特征之间的映射关系，确定所述伸缩变换的伸缩量和/或所述平移变换的平移量。

需要说明的是，由于跟随者的行进速度与引导者的速度可能不同，也可能在参考路径的某个位置开始行进，所以需要对在导航过程中采集的第二信号指纹序列进行伸缩和/或平移变换，以在参考路径的指纹图中确定与第二信号指纹序列匹配的第一信号指纹序列。而计算准确的伸缩量和平移量则是匹配的关键，本发明实施例具体可以根据上述筛选得到的第二信号特征和匹配的第一信号特征的映射关系，以及所述第二图像特征和匹配的第一图像特征之间的映射关系，确定伸缩和平移量。

其中，确定所述伸缩变换的伸缩量和/或所述平移变换的平移量，具体采用以下公式进行计算：

其中，α为伸缩量，β平移量，为第一图像特征的第个采样点，为第二图像特征的第个采样点，为第一信号特征的第个采样点，为第二信号特征的第个采样点，h为映射关系，k为第一指纹序列的第k个采样点，n_v为第一图像特征采样点总个数，n_r为第一信号采样点总个数。

需要说明的是，在筛选出信号特征和图像特征之后，跟随路径与参考路径的对齐问题，就可以转为一个线性回归的过程，即可以通过上述公式(1)计算得到α和β，通过对跟随路径即第二信号指纹序列进行α倍的伸缩和β个采样的平移，即函数h(i)＝αi+β，就可以得到当前位置(最新的信号指纹采样)在参考路径(第一信号指纹序列的指纹图)的位置映射，根据映射的位置，就能够为跟随者给出行进的提示信息(左转、右转、上下楼等)。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种基于无线信号的定位导航方法，其特征在于，包括：

在参考路径部署过程中，采集从起始地行进至目的地的过程中不同位置对应的动作信息和第一信号指纹序列；

在导航过程中，实时采集第二信号指纹序列；

根据所述第二信号指纹序列，确定与所述第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，并将与所述第一信号指纹序列的采集位置对应的所述动作信息进行提示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述第二信号指纹序列，确定所述第二信号指纹序列与所述第一指纹序列的前后指纹序列的第一相似度走势；

确定所述第一信号指纹序列与其前后指纹序列的第二相似度走势；

若所述第一相似度走势与所述第二相似度走势相匹配，则实际行进路径没有偏离所述参考路径；反之，则偏离所述参考路径。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定第一相似度走势和第二相似度走势，具体包括：

计算所述第二信号指纹序列相对所述第一信号指纹序列的前后指纹序列的欧式距离，形成第一相似度走势曲线；

计算所述第一信号指纹序列相对所述第一信号指纹序列的前后指纹序列的欧式距离，形成第二相似度走势曲线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述第一相似度走势与所述第二相似度走势相匹配，则实际行进路径没有偏离所述参考路径，具体包括：

所述第一相似度走势曲线的曲度与所述第二相似度走势曲线的曲度越接近，则实际行进路径与所述参考路径越吻合。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，具体包括：

将所述第二信号指纹序列进行伸缩和/或平移变换，其中，变换后的所述第二指纹序列的每个信号指纹与匹配的所述第一信号指纹序列的每个信号指纹一一对应。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一信号指纹序列包括第一信号特征和第一图像特征；所述第二信号指纹序列包括第二信号特征和第二图像特征；

所述第一信号特征和第二信号特征用于标识同一个信号接入点在相同的物理位置的信号强度特征；

所述第一图像特征和第二图像特征用于标识相同物理位置接收的多个信号接入点的信号强度的变化特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定与所述第二信号指纹序列相匹配的第一信号指纹序列，还包括：

筛选出同一信号接入点所对应的第二图像特征和与所述第二图像特征匹配的第一图像特征；

筛选出同一个信号接入点所对应的第二信号特征和与所述第二信号特征匹配的第一信号特征；

其中，所述第一信号特征和第二信号特征是指信号指纹序列的波峰。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将第二信号指纹序列进行伸缩和/或平移变换，还包括：

根据所述第二信号特征和匹配的第一信号特征的映射关系，以及所述第二图像特征和匹配的第一图像特征之间的映射关系，确定所述伸缩变换的伸缩量和/或所述平移变换的平移量。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定所述伸缩变换的伸缩量和/或所述平移变换的平移量，具体采用以下公式进行计算：

$\arg {\min }_{\mathrm{\α},\mathrm{\β}}\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n_v}{\Σ}}{(v_R^{(k,x)}-h(v_N^{(k,x)}\left)\right)}^2+\underset{k=1}{\overset{n_r}{\Σ}}{(r_R^{\left(k,x\right)}-h(r_N^{(k,x)}\left)\right)}^2}$

其中，α为伸缩量，β平移量，为第一图像特征的第个采样点，为第二图像特征的第个采样点，为第一信号特征的第个采样点，为第二信号特征的第个采样点，h为映射关系，k为第一指纹序列的第k个采样点，n_v为第一图像特征采样点总个数，n_r为第一信号采样点总个数。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动作信息通过加速度计、陀螺仪、磁力计以及气压计进行数据的采集。