CN108709557A - 基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法,该系统包括:移动终端、低功耗信标模块和云数据库;首先通过手机的内置传感器,获取方向、速度、加速度、气压等数据;数据进行去噪处理后,可分析出用户行走状态,在手机中生成单个用户行走轨迹,然后通过测量固定位置的信标模块功率纠正轨迹中的偏差点;各个移动终端将轨迹数据上传至云端数据库,当用户有需求时,移动终端再从云数据库下载大众上传的轨迹数据;移动终端对众人的数据进行叠加处理,通过轨迹拟合算法分析出最优室内路径,生成完整的室内地图路径。本发明、与传统的室内定位方法相比,成本低廉,采集数据方便,规避了卫星信号在室内易受干扰的弊端,具有良好的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用及移动通信领域中的地图生成及数据安全领域,尤其是一种基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法。
背景技术
如今各种手机定位与室外地图导航软件已经成为人们必不可少的软件之一,著名的互联网企业例如百度、谷歌等都开发了地图与导航服务。这些目前存在的这些地图生成软件基本都是依靠卫星通信技术给出室外的道路分布,并利用路径规划算法给出推荐的最短路径。同时,一些学者提出利用wifi通信来实现地图生成与定位。但是,已有的技术存在如下明显的缺陷:(1)过于依赖GPS卫星信号,这使得难以在室内环境下进行有效的路径探测(2) 对专业设备与通信网络要求较高,例如基于wifi的地图生成与定位方式对无线网可靠性要求较高;人工进行测绘则需要耗费较多的人力及测绘设备;(3)更为关键的一点,现有方案缺少对个人隐私数据(例如当前位置信息)的有效保护,使数据的安全受到威胁。
发明内容
本发明正是针对现有技术中存在的技术问题,提供一种基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法,该方案基于多用户这一特点充分利用大数据时代的优势,采集多用户的实时数据进行分析处理,以达到相应的技术目的;并且该方案具有广泛而可靠的数据来源,能够实时进行更新,且不需要专业设备或者技术人员,成本低廉,有效地解决了复杂室内条件下的地图生成问题。
为解决上述问题,本发明的技术方案如下:一种基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法,所述方法包括以下步骤:1)生成系统包括移动终端、低功耗信标模块和云数据库,移动终端通过监听传感器,获得包括三方向速度、三方向加速度、磁场大小和气压大小在内的传感器数据;2)移动终端通过传感器数据特征识别,确定用户处于上下楼、转弯、加速/减速等步伐特征,进而得到用户本次行走的轨迹;3)4个低功耗信标模块组成一个正方形,通过用户端设备感知蓝牙模块发送的功率,进而推算用户所处的位置,每隔一定的采样时间对行走轨迹进行误差纠正;4)各个移动终端将众人轨迹数据上传到云端数据库中进行存储,有地图生成需求时,移动终端再将众人上传的轨迹数据下载,结合多轨迹拟合算法整合成完整的室内地图。
相对于现有技术,本发明优点如下:该技术方案基于多用户这一特点充分利用大数据时代的优势,采集多用户的实时数据进行分析处理,以达到相应的技术目的。利用手机内置传感器,首先监听传感器数据,并通过分析传感器数据判定用户所处的运动状态,包括:当前已经直线运动的距离,是否处于拐弯状态,是否处于上下楼状态。由此,可以绘制出单用户的轨迹路径。大量用户的单人轨迹可以在用户端生成,经过BLE模块的误差纠正后,上传至云端服务器。云端服务器在收到各用户的轨迹信息以后,利用轨迹整合算法去除冗余,得到最大概率的地图作为最终结果。这种方案具有广泛而可靠的数据来源,能够实时进行更新,且不需要专业设备或者技术人员,成本低廉,有效地解决了复杂室内条件下的地图生成问题。
附图说明
图1是本方案的整体原理图;
图2是本方案的单用户轨迹绘制流程图;
图3为本方案的轨迹整合算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做更进一步的说明。
图1:其中101代表移动终端,可以是任何具备内置传感器的Android或iOS系统;102 代表低功耗信标模块,符合IEEE 802.11协议标准;103代表云数据库,服务器可以使用windows或linux系统,但需要安装用于数学运算的软件(如MATLAB)或引入用于数学运算的java包。
图2为本发明的单用户轨迹生成流程,包括以下步骤:
201在完成三个方向加速度数据的获取后,在气压传感器数值平稳的情况下(即用户在同一层行走)时读出可能的气压值列表,根据气压数值与高度的经验公式(记为) 及气压传感器稳定状态下的数值列表p0,p1,……,pN,可以求得各楼层高度由此,根据任意时刻气压传感器的数值求得其绝对高度,进而得到用户当前所处的楼层。
202对用户在直线行走时的状态,根据人正常行走时,垂直方向加速度数值呈现周期性变化这一规律,从垂直方向传感器所测得数据中搜索垂直加速度峰值,每出现一个加速度峰值则记为行走了一步,再根据当前水平方向加速度即可推算这一步所对应的直线行走距离。
203对用户拐弯状态的判定,将平面方位角均匀地八等分,并通过y方向加速度与x方向加速度比值的反正切判定用户当前步伐的方向。
将2π平面角离散化为8个方向,即对θ∈[kπ/4,(k+1)π/4],0≤k≤7,则将当前行走方向角记为通过ax,ay,ay/ax的范围判定当前行走方向。
由于用户端接收到的蓝牙信号与传输距离近似地满足幂次反比关系,即Pr=P0Lα,设图3 中用户端接收到的A,B的信号分别为PrA,PrB,用户端到A,B的直线距离分别为LA,LB,则可以得到(PrA/PrB)1/α=LA/LB,因此P可看作位于以A,B为调和分割点的Apollonius上。类似地,对于A,C,我们也可以得到一个Apollonius圆,这两个圆在平面区域内的交点记为PA,B,C. 类似地我们可以得到PA,C,D,PA,B,D,PB,C,D。我们以这四个点所组成四边形的重心作为纠正点,代替轨迹生成算法得到的点。
图3为本方案的轨迹整合算法流程图,
301将需要进行地图生成的平面区域划分成M×N个小网格,每个小方格尺寸为d×d;
302对于每个小方格(i,j),1≤i≤M,1≤j≤N,求出每个小方格到周围8个小方格的转移概率,以(i,j)到(i+1,j)的转移概率为例,其定义为:
303循环i,j,记网格(i,j)到周围8个小网格的转移概率所组成的向量为pij,通过以下方法判定(i,j)是否属于可能的路径区域:分别计算pij与周围8个网格的转移概率向量p(i+1)j,pi(j+1),p(i-1)j,pi(j-1),p(i+1)(j+1),p(i-1)(j-1),p(i+1)(j-1),p(i-1)(j+1)的互相关序列,若存在一个与(i,j)相邻的网格,其概率转移向量与(i,j)的概率转移向量的相关性显著高于其他网格转移概率与(i,j)的相关性,则将(i,j)划分为可能存在路径的区域(P区域)及其他区域(R区域),
304构造点集取一条射线l,初始位置与平面区域重合,设该射线与P区域相交得 到若干子线段,将这些子线段的中点加入G,令l的倾斜角增加一个定值,重复上述操作, 直到l与平面区域的左边重合.最终得到的点集G即为下图3中的key nodes.
305将平面区域均匀划分为若干大块,记为 B1,1,B1,2,……,B1,s,B2,1,B2,2,……B2,s,…….,Br,1,Br,2,……,Br,s,
306对每一块Bmn,中包含的G的子集,首先运用动态规划方法求出该子集中任意两结点间的最大概率路径,将任意两点按照最大概率路径相连,并删去最大概率小于一定阈值的边,得到一棵树Tmn,求出该树的重心。删去Tm,n中所有不与重心相连的边。
307将所有相邻两块所对应的重心用最大概率路径相连,将最终平面图上剩余的轨迹作为生成的地图。
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,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:1)生成系统包括移动终端、低功耗信标模块和云数据库,移动终端通过监听传感器,获得包括三方向速度、三方向加速度、磁场大小和气压大小在内的传感器数据;2)移动终端通过传感器数据特征识别,确定用户处于上下楼、转弯、加速/减速等步伐特征,进而得到用户本次行走的轨迹;3)4个低功耗信标模块组成一个正方形,通过用户端设备感知蓝牙模块发送的功率,进而推算用户所处的位置,每隔一定的采样时间对行走轨迹进行误差纠正;4)各个移动终端将众人轨迹数据上传到云端数据库中进行存储,有地图生成需求时,移动终端再将众人上传的轨迹数据下载,结合多轨迹拟合算法整合成完整的室内地图。
2.根据权利要求1所述的基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法,其特征在于:所述步骤2)具体如下:
(2-1)首先在气压传感器数值平稳的情况下(即用户在同一层行走)时读出可能的气压值列表,再根据气压值与高度的关系式可求出每层楼所处的海拔高度,这样在气压传感器数值发生突变时即可判断用户的楼层转移情况;
(2-2)对用户在直线行走时的状态,由于其竖直方向加速度呈现周期变化关系,采取峰值搜索的方法确定竖直方向加速度出现峰值的时间点,每出现一个峰值即判定为行走了一步,再结合平均步长即可给出直线行走时的用户轨迹;
(2-3)对用户拐弯状态的判定,将平面方位角均匀地八等分,并通过y方向加速度与x方向加速度比值的反正切判定用户当前步伐的方向。
3.根据权利要求1所述的基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法,其特征在于:所述步骤3)中单人轨迹纠偏具体如下:每隔一定的采样时间,通过用户端移动设备,分别测得放置于正方形区域四角的低功耗信标模块(如BLE低功耗蓝牙模块)所发出的信号功率,利用信号功率与距离的对应关系确定用户位置,计算轨迹交集得到用户所处的相对位置。
4.根据权利要求1所述的基于多用户轨迹拟合的室内地图生成方法,其特征在于:所述步骤4)中多用户轨迹拟合具体如下:
(4-1)首先将平面区域进行网格划分
(4-2)对于每个网格,求出其到周围八个网格的转移概率
(4-3)判定单个网格是否属于可能的路径区域。
(4-4)构造点集G
(4-5)将平面区域均匀划分为若干大块
(4-6)对每一个大块中包括的G中的点进行处理,得到每一块的重心
(4-7)重心用最大概率路径相连,生成地图。
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109581287A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-04-05 | 西南石油大学 | 一种基于Wi-Fi的震后压埋人员定位方法 |
CN109959379A (zh) * | 2019-02-13 | 2019-07-02 | 歌尔科技有限公司 | 定位方法及电子设备 |
CN110132266A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-16 | 深圳市荣盛智能装备有限公司 | 楼层判别方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110432909A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-12 | 佛山市第一人民医院(中山大学附属佛山医院) | 一种基于医用智能手环的医用智能监护系统及方法 |
CN112241414A (zh) * | 2019-07-18 | 2021-01-19 | 武汉四维图新科技有限公司 | 高精度地图更新方法和装置 |
WO2021221561A1 (en) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | Grabtaxi Holdings Pte. Ltd. | Communications server apparatus and methods of operation thereof |
CN114095853A (zh) * | 2020-07-30 | 2022-02-25 | 华为技术有限公司 | 一种生成室内地图的方法和装置 |
CN115223442A (zh) * | 2021-07-22 | 2022-10-21 | 上海数川数据科技有限公司 | 一种室内行人地图的自动生成方法 |
WO2023005865A1 (zh) * | 2021-07-28 | 2023-02-02 | 华为技术有限公司 | 一种室内地图构建方法以及相关装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104236557A (zh) * | 2013-06-18 | 2014-12-24 | 杨清玄 | 轨迹信息处理装置和方法 |
CN104866873A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-26 | 长安大学 | 一种基于手机图像匹配的室内定位方法 |
US20160195400A1 (en) * | 2007-05-31 | 2016-07-07 | Trx Systems, Inc. | Crowd sourced mapping with robust structural features |
CN106017476A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-10-12 | 中国地质大学(武汉) | 一种生成室内定位导航图模型的方法 |
CN106441292A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-02-22 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于众包imu惯导数据的楼宇室内平面图建立方法 |
CN106792465A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-31 | 华中科技大学 | 一种基于众包指纹的室内指纹地图构建方法 |
CN107688665A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-02-13 | 深圳大学 | 一种室内地图自动构建方法、装置及存储介质 |
-
2018
- 2018-05-18 CN CN201810483521.5A patent/CN108709557B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160195400A1 (en) * | 2007-05-31 | 2016-07-07 | Trx Systems, Inc. | Crowd sourced mapping with robust structural features |
CN104236557A (zh) * | 2013-06-18 | 2014-12-24 | 杨清玄 | 轨迹信息处理装置和方法 |
CN104866873A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-26 | 长安大学 | 一种基于手机图像匹配的室内定位方法 |
CN106017476A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-10-12 | 中国地质大学(武汉) | 一种生成室内定位导航图模型的方法 |
CN106441292A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-02-22 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于众包imu惯导数据的楼宇室内平面图建立方法 |
CN106792465A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-31 | 华中科技大学 | 一种基于众包指纹的室内指纹地图构建方法 |
CN107688665A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-02-13 | 深圳大学 | 一种室内地图自动构建方法、装置及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张天阳: ""基于智能移动终端的室内导航地图自动生成系统"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科学辑》 * |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109581287B (zh) * | 2019-01-22 | 2024-02-09 | 西南石油大学 | 一种基于Wi-Fi的震后压埋人员定位方法 |
CN109581287A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-04-05 | 西南石油大学 | 一种基于Wi-Fi的震后压埋人员定位方法 |
CN109959379A (zh) * | 2019-02-13 | 2019-07-02 | 歌尔科技有限公司 | 定位方法及电子设备 |
CN109959379B (zh) * | 2019-02-13 | 2021-06-08 | 歌尔科技有限公司 | 定位方法及电子设备 |
CN110132266A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-16 | 深圳市荣盛智能装备有限公司 | 楼层判别方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110132266B (zh) * | 2019-05-05 | 2020-06-30 | 深圳市荣盛智能装备有限公司 | 楼层判别方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112241414A (zh) * | 2019-07-18 | 2021-01-19 | 武汉四维图新科技有限公司 | 高精度地图更新方法和装置 |
CN112241414B (zh) * | 2019-07-18 | 2022-10-21 | 武汉四维图新科技有限公司 | 高精度地图更新方法和装置 |
CN110432909A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-12 | 佛山市第一人民医院(中山大学附属佛山医院) | 一种基于医用智能手环的医用智能监护系统及方法 |
WO2021221561A1 (en) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | Grabtaxi Holdings Pte. Ltd. | Communications server apparatus and methods of operation thereof |
US12000707B2 (en) | 2020-04-28 | 2024-06-04 | Grabtaxi Holdings Pte. Ltd. | Communications server apparatus and methods of operation thereof |
CN114095853A (zh) * | 2020-07-30 | 2022-02-25 | 华为技术有限公司 | 一种生成室内地图的方法和装置 |
CN114095853B (zh) * | 2020-07-30 | 2023-04-14 | 华为技术有限公司 | 一种生成室内地图的方法和装置 |
CN115223442B (zh) * | 2021-07-22 | 2024-04-09 | 上海数川数据科技有限公司 | 一种室内行人地图的自动生成方法 |
CN115223442A (zh) * | 2021-07-22 | 2022-10-21 | 上海数川数据科技有限公司 | 一种室内行人地图的自动生成方法 |
WO2023005865A1 (zh) * | 2021-07-28 | 2023-02-02 | 华为技术有限公司 | 一种室内地图构建方法以及相关装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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