CN107801241A - 基于wifi设备的室内定位方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于wifi设备的室内定位方法和系统，涉及室内定位技术领域。该方法包括：通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据wifi设备的无线信号强度，获取每个wifi设备与待测位置的之间的相对距离；以每个wifi设备为圆心、与该wifi设备对应的相对距离为半径画圆，获取到用户出现的最大概率区域；通过势能轨迹算法实时获取相对待测位置的行走方向，以及历史运动轨迹；结合所述历史运动轨迹与最大概率区域，通过两者相交的位置判定出待测位置的具体的导航位置。本发明通过将待测位置结合附近的wifi设备可将定位误差大大减少，无需额外部署硬件设备，几户零成本进行定位和导航。

Description

基于wifi设备的室内定位方法和系统

技术领域

本发明属于室内定位技术领域，尤其涉及一种基于wifi设备的室内定位方法和系统。

背景技术

随着智能手机的普及，定位和导航技术的正不断地改变人们生活，例如车辆、船舶、飞机的导航；大型企业、交通、物流、担保等行业进行车辆GPS管理追踪、监控和防盗；老人、孩子位置监控和看护；紧急救生；商场、公共场所位置和导航服务等。

目前定位和导航技术应用最广泛的是使用GPS(Global Position System)卫星定位和LBS(Location Based Service)移动基站定位。GPS是由21颗工作卫星和3颗在轨备用卫星组成。24颗卫星均匀分布在6个轨道平面内，卫星用L波段的两个无线电载波向广大用户连续不断地发送导航定位信号，导航定位信号中含有卫星的位置信息，使卫星成为一个动态的已知点。LBS是通过运营商的网络(如GSM网、CDMA网)获取移动终端用户的位置信息，运营商的基站的分布和密度直接影响到定位功能。GPS一般定位误差在10米左右，但启动搜索卫星和计算位置时需要的时间较长；LBS定位误差在50米-500米左右(偏远地区或手机信号较差的地方误差更大)定位速度快。所以目前移动设备使用的定位系统是二者GPS为主LBS为辅的A-GPS(Assisted GPS)定位系统，反应速度快，误差15-30米。但是，目前这种定位方式都只能在水平空间定位，无法在垂直空间定位。因此传统的GPS定位和导航技术无法应用到对具有垂直空间、精确度要求高的室内定位和导航领域。

目前移动设备端广泛使用的A-GPS定位技术，移动设备必须要搜索到卫星以及运营商基站信息后才可以计算出位置信息，而在室内建筑区域内是有很多信号死角的，移动设备无法获取到定位卫星和运营商基站信号，无法进行室内定位和导航。正常情况下，A-GPS定位误差范围在15-30米，相对室内定位来说误差是比较大的、反应时间也比较长，并且无法做垂直空间上做位置的区分，这些问题导致是有A-GPS无法进行室内定位和导航。此外，商场的地图、商铺信息变化频率比较高，需要专业的团队负责维护室内地图和定位基站的数据。在室内定位领域，很多厂商采取蓝牙iBeacon设备定位、企业级路由器定位。其误差在5米以内，但价格较高设备部署安装进场困难、安装麻烦，由于功耗高所以需要铺设电源线、网线，并且要接入运营商网络，安装时会一定程度破坏室内的环境和装修，不易被接受。

现有室内定位方法及系统存在的不足包括：GPS和LBS定位误差大无法应用到对具有垂直空间、精确度要求高的室内定位和导航领域，且存在信号死区，而蓝牙iBeacon设备信号漂移且安装成本昂贵等。

上述问题亟待解决。

发明内容

针对现有GPS和LBS定位误差大无法应用到对具有垂直空间、精确度要求高的室内定位和导航领域，且存在信号死区，而蓝牙iBeacon设备信号漂移且安装成本昂贵等缺陷，本发明实施例提供一种基于wifi设备的室内定位方法和系统。

本发明提供一种基于wifi设备的室内定位方法，包括：

通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据所述wifi设备的无线信号强度，获取每个所述wifi设备与所述待测位置的之间的相对距离；

以每个所述wifi设备为圆心、与该wifi设备对应的所述相对距离为半径画圆，获取到用户出现的最大概率区域；

通过势能轨迹算法以及历史运动轨迹实时获取所述待测位置的位置集合；

结合所述历史运动轨迹与所述最大概率区域，通过两者相交的位置判定出所述位置集合的具体的导航位置。

优选的，所述通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据所述wifi设备的无线信号强度，获取每个所述wifi设备与所述待测位置的之间的相对距离之前还包括：

通过wifi设备信号采集器采集每个所述wifi设备的信号源位置；

将所述wifi设备对应的信号源位置存储到后台数据库中。

优选的，所述通过势能轨迹算法以及历史运动轨迹实时获取所述待测位置的位置集合之后还包括；

通过陀螺仪测定出用户的行走方向以及历史运动轨迹的第二数据；

将所述第二数据对通过势能轨迹算法得到的用户的行走方向以及历史运动轨迹的数据进行校正。

优选的，所述结合所述历史运动轨迹与所述最大概率区域，通过两者相交的位置判定出所述位置集合的具体的导航位置之后还包括：

输入起点位置和终点位置规划出最佳导航路线。

优选的，通过所述导航位置结合大数据信息，向用户推送点对点的服务。

本发明还提供一种基于wifi设备的室内定位系统，包括：

搜索模块，用于通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据所述wifi设备的无线信号强度，获取每个所述wifi设备与所述待测位置的之间的相对距离；

第一获取模块，用于以每个所述wifi设备为圆心、与该wifi设备对应的所述相对距离为半径画圆，获取到用户出现的最大概率区域；

第二获取模块，用于通过势能轨迹算法以及历史运动轨迹实时获取所述待测位置的位置集合；

判定模块，用于结合所述历史运动轨迹与所述最大概率区域，通过两者相交的位置判定出所述位置集合的具体的导航位置。

优选的，所述系统还包括：

采集模块，用于通过wifi设备信号采集器采集每个所述wifi设备的信号源位置；

存储模块，用于将所述wifi设备对应的信号源位置存储到后台数据库中。

优选的，所述系统还包括；

测定模块，用于通过陀螺仪测定出用户的行走方向以及历史运动轨迹的第二数据；

微调模块，用于将所述第二数据对通过势能轨迹算法得到的用户的行走方向以及历史运动轨迹的数据进行校正。

优选的，所述系统还包括：

规划模块，用于输入起点位置和终点位置规划出最佳导航路线。

优选的，通过所述导航位置结合大数据信息，向用户推送点对点的服务。

有益效果：本发明针对商场、停车场、机场等室内定位提供了基于wifi设备的室内定位方法和系统，通过将待测位置结合附近的wifi设备可将定位误差控制在5-8米，导航误差控制在5米以内，无需额外部署硬件设备，也无需进行设备进驻谈判，基于公共环境下已有的wifi设备信号几户零成本进行定位和导航。

附图说明

图1为本发明实施例基于wifi设备的室内定位方法的具体实现流程图；

图2为本发明另一实施例基于wifi设备的室内定位方法的具体实现流程图；

图3为本发明另一实施例基于wifi设备的室内定位方法的具体实现流程图；

图4为本发明另一实施例基于wifi设备的室内定位方法的具体实现流程图；

图5为本发明实施例基于wifi设备的室内定位系统的示意性框图；

图6为本发明另一实施例基于wifi设备的室内定位系统的示意性框图；

图7为本发明另一实施例基于wifi设备的室内定位系统的示意性框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为本发明实施例基于wifi设备的室内定位方法的具体实现流程图。参见图1，本实施例提供一种基于wifi设备的室内定位方法，可以包括：

S100、通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据所述wifi设备的无线信号强度，获取每个所述wifi设备与所述待测位置的之间的相对距离；

具体的，扫描周边所有wifi设备，通过这些wifi设备信号的强度RSSI可以获取wifi设备的信号源位置距离用户的距离。所述区域识别定位法具体为：在实际室内定位环境中的wifi设备，由于wifi信号强度不同时刻起强度会在一定的范围内幅动变化，并且由于wifi信号强度距离较长等特点，因此同一位置同一时刻可以收集n个wifi信号。区域识别定位法即利用以上属性，将获取室内位置的时刻进行切分为m个时刻，空间的n个信号可以获得n*(n-1)个最大可能位置，以及时间的m个时刻，共可以获得最大可能位置为n*(n-1)*m个，组成一个位置网络，对最大可能位置进行统计分析则可以分析出当前最大可能位置，当位置时刻切分的越小所得到的最大可能位置越多，所分析的位置将越精确，此算法即为区域识别定位法；

S200、以每个所述wifi设备为圆心、与该wifi设备对应的所述相对距离为半径画圆，获取到用户出现的最大概率区域；

具体的，通过每个所述wifi设备为圆心、与该wifi设备对应的所述相对距离为半径画出的圆，可判定出用户可能出现的区域。

S300、通过势能轨迹算法以及历史运动轨迹实时获取所述待测位置的位置集合；

具体的，通过势能轨迹算法可以计算出定位位置路线的参数，通过历史运动轨迹对路线公式参数进行校准后可获得精确的位置路线公式，根据此公式对区域识别定位法获得的定位位置点进行更精确的筛选过滤，从而得出更精确位置集合。

S400、结合所述历史运动轨迹与所述最大概率区域，通过两者相交的位置判定出所述位置集合的具体的导航位置。

具体的，通过大概率事件进行分析即可获取最大准确度的待测位置的导航位置。历史运动轨迹与wifi设备所定位的区域范围相交的部分即为用户最高概率的定位和导航位置，从而实现定位功能。导航位置可定位出用户所在的具体楼层的某个位置，以及详细地展示室内可展示所有的相关信息。该定位和导航技术基于普通的wifi设备，利用大面积开放环境中已有的wifi设备，使用区间定位算法和势能续航算法，辅助于GPS信号和基站信号进行定位和导航。GPS信号和基站信号的位置计算可以判断出区域识别定位法所获取的定位位置点进行筛选，可判断出错位的位置点进行排除，即为辅助。在有wifi设备的商场、机场、博物馆以及公共场所，通过获取基站信号配合专有的数据格式，通过算法计算出用户的位置信息，为用户提供室内定位和导航的解决方案，用户可以明确的知道自己所处的位置、楼层。专有数据格式即为在项目的室内环境中每个wifi信号基站都包含了基站所处的位置信息、信号强度公式所统计分析的校准参数。

以上实施例可看出，本发明实施例提供的针对商场、停车场、机场等室内定位提供了基于wifi设备的室内定位方法，通过将待测位置结合附近的wifi设备可将定位误差控制在5-8米，导航误差控制在5米以内，无需额外部署硬件设备，也无需进行设备进驻谈判，基于公共环境下已有的wifi设备信号几户零成本进行定位和导航。

参见图2，相对上一实施例，本发明提供另一实施例在所述通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据所述wifi设备的无线信号强度，获取每个所述wifi设备与所述待测位置的之间的相对距离之前还包括：

S500、通过wifi设备信号采集器采集每个所述wifi设备的信号源位置；

S600、将所述wifi设备对应的信号源位置存储到后台数据库中。

具体的，搭配使用开放环境下wifi设备信号采集器，采集和录入开放式环境下的wifi设备的信号以及信号源位置的信息存入后台数据库，为实现定位和导航提供数据和信号支持。先将wifi设备的信号源位置缓存到后台数据库，可减少后台实时获取wifi设备的信号源位置的计算量，加快运算速度。

参见图3，相对上一实施例，本发明提供另一实施例在所述通过势能轨迹算法以及历史运动轨迹实时获取所述待测位置的位置集合之后还包括；

S700、通过陀螺仪测定出用户的行走方向以及历史运动轨迹的第二数据；

S800、将所述第二数据对通过势能轨迹算法得到的用户的行走方向以及历史运动轨迹的数据进行校正。

参见图4，相对上一实施例，本发明提供另一实施例在所述结合所述历史运动轨迹与所述最大概率区域，通过两者相交的位置判定出所述位置集合的具体的导航位置之后还包括：

S900、输入起点位置和终点位置规划出最佳导航路线。

具体的，室内导航时，根据对用户输入的起点和终点规划最佳路径，结合路线以及人行走的速度、方向，使导航的精度可以有精确的效果。

相对上一实施例，本发明提供另一实施例在通过所述导航位置结合大数据信息，还可以向用户推送点对点的服务。

具体的，通过精确的导航位置信息以及精确的大数据运算，向用户提供点对点的推送和引导服务，用户可以知道其身边商铺、商品、乘车、展览、楼梯、休息间等信息，推送满足用户最迫切需求的信息。

参见图5，本发明实施例还提供一种基于wifi设备的室内定位系统，可以包括：

搜索模块100，用于通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据所述wifi设备的无线信号强度，获取每个所述wifi设备与所述待测位置的之间的相对距离；

第一获取模块200，用于以每个所述wifi设备为圆心、与该wifi设备对应的所述相对距离为半径画圆，获取到用户出现的最大概率区域；

第二获取模块300，用于通过势能轨迹算法以及历史运动轨迹实时获取所述待测位置的位置集合；

判定模块400，用于结合所述历史运动轨迹与所述最大概率区域，通过两者相交的位置判定出所述位置集合的具体的导航位置。

参见图6，相对于上一实施例，本发明提供的另一实施例的所述系统还可以包括；

采集模块500，用于通过wifi设备信号采集器采集每个所述wifi设备的信号源位置；

存储模块600，用于将所述wifi设备对应的信号源位置存储到后台数据库中。

参见图7，相对于上一实施例，本发明提供的另一实施例的所述系统还可以包括；

测定模块700，用于通过陀螺仪测定出用户的行走方向以及历史运动轨迹的第二数据；

微调模块800，用于将所述第二数据对通过势能轨迹算法得到的用户的行走方向以及历史运动轨迹的数据进行校正。

相对于上一实施例，本发明提供的另一实施例的所述系统还可以包括；

规划模块，用于输入起点位置和终点位置规划出最佳导航路线。

优选的，通过所述导航位置结合大数据信息，向用户推送点对点的服务。

需要说明的是，本发明实施例提供的上述系统中各个模块，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

以上实施例可看出，本发明实施例提供的针对商场、停车场、机场等室内定位提供了基于wifi设备的室内定位系统，同样可以通过将待测位置结合附近的wifi设备可将定位误差控制在5-8米，导航误差控制在5米以内，无需额外部署硬件设备，也无需进行设备进驻谈判，基于公共环境下已有的wifi设备信号几户零成本进行定位和导航。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于wifi设备的室内定位方法，其特征在于，包括：

通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据所述wifi设备的无线信号强度，获取每个所述wifi设备与所述待测位置的之间的相对距离；

以每个所述wifi设备为圆心、与该wifi设备对应的所述相对距离为半径画圆，获取到用户出现的最大概率区域；

通过势能轨迹算法以及历史运动轨迹实时获取所述待测位置的位置集合；

结合所述历史运动轨迹与所述最大概率区域，通过两者相交的位置判定出所述位置集合的具体的导航位置。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据所述wifi设备的无线信号强度，获取每个所述wifi设备与所述待测位置的之间的相对距离之前还包括：

通过wifi设备信号采集器采集每个所述wifi设备的信号源位置；

将所述wifi设备对应的信号源位置存储到后台数据库中。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过势能轨迹算法以及历史运动轨迹实时获取所述待测位置的位置集合之后还包括；

通过陀螺仪测定出用户的行走方向以及历史运动轨迹的第二数据；

将所述第二数据对通过势能轨迹算法得到的用户的行走方向以及历史运动轨迹的数据进行校正。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述历史运动轨迹与所述最大概率区域，通过两者相交的位置判定出所述位置集合的具体的导航位置之后还包括：

输入起点位置和终点位置规划出最佳导航路线。

5.如权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，通过所述导航位置结合大数据信息，向用户推送点对点的服务。

6.一种基于wifi设备的室内定位系统，其特征在于，包括：

搜索模块，用于通过区域识别定位法在待测位置周侧至少搜索出一个wifi设备，根据所述wifi设备的无线信号强度，获取每个所述wifi设备与所述待测位置的之间的相对距离；

第一获取模块，用于以每个所述wifi设备为圆心、与该wifi设备对应的所述相对距离为半径画圆，获取到用户出现的最大概率区域；

第二获取模块，用于通过势能轨迹算法以及历史运动轨迹实时获取所述待测位置的位置集合；

判定模块，用于结合所述历史运动轨迹与所述最大概率区域，通过两者相交的位置判定出所述位置集合的具体的导航位置。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

采集模块，用于通过wifi设备信号采集器采集每个所述wifi设备的信号源位置；

存储模块，用于将所述wifi设备对应的信号源位置存储到后台数据库中。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括；

测定模块，用于通过陀螺仪测定出用户的行走方向以及历史运动轨迹的第二数据；

微调模块，用于将所述第二数据对通过势能轨迹算法得到的用户的行走方向以及历史运动轨迹的数据进行校正。

9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

规划模块，用于输入起点位置和终点位置规划出最佳导航路线。

10.如权利要求6至9中任意一项所述的系统，其特征在于，通过所述导航位置结合大数据信息，向用户推送点对点的服务。