CN108810802A - 一种基于iBeacon的室内停车场车辆定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于iBeacon的室内停车场车辆定位方法，本发明根据室内停车场平面图将待定位区域划分成2m*2m的网格，在网格中心通过智能手机获取每个iBeacon设备的信号强度数据以及对应的坐标，将收集到的每组数据上传到服务器建立位置指纹库，初始定位阶段，车辆初始位置由基于iBeacon定位技术获取，车辆行进过程中，根据不同情况决定采取基于iBeacon技术定位还是采取基于惯导技术定位。本发明通过布置廉价iBeacon设备以及利用智能手机内置传感器即可实现车辆定位，具有定位精度高、实施简单、可推广性强的优点。

Description

一种基于iBeacon的室内停车场车辆定位方法

技术领域

本发明涉及一种利用iBeacon设备和智能手机实现的室内停车场车辆定位方法，是一种在室内停车场使用智能手机获取iBeacon设备信号以及利用智能手机自带的方向传感器和加速度传感器实现车辆定位的方法。

背景技术

GPS全球定位系统提供了完善的室外定位导航服务，但是由于信号遮挡问题，导致这一定位方式并不适用于室内。因此，作为室外定位导航技术的拓展和补充，室内定位导航技术发展迅速，成为近年来研究的重点和热点。同时，得益于MEMS技术的快速发展，如今智能手机已经集成如加速度传感器、方向传感器、气压计等高精度传感器，这使得基于智能手机的惯导定位技术成为可能。

下面对主流的相对成熟的室内定位技术进行简要介绍。

(1)Wi-Fi定位技术：Wi-Fi信号资源覆盖率的提高，为基于Wi-Fi的室内定位技术发展提供了有利条件。Wi-Fi室内定位的原理是通过无线接入点(包括无线路由器)组成的无线局域网络，实现复杂环境中的定位检测和追踪任务。它以网络节点的位置信息为基础，采用经验测试和信号传播模型相结合的方式，对接入的移动设备进行定位，定位精度在1米到20米之间。其缺点是Wi-Fi信号容易受到其他信号干扰，导致其定位精度不稳定。

(2)蓝牙定位技术：蓝牙(Bluetooth)是一种无线技术标准，可实现固定设备、移动设备之间的短距离数据交换。在室内安装适当的蓝牙局域网接入点之后，将网络配置成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是在一个微网络的主设备，这样通过检测信号强度就可以获得用户的位置信息。蓝牙定位主要应用于小范围定位，定位终端如手机只要开启蓝牙功能就能实现自身定位，使用方便。但是蓝牙的信号稳定性稍差，抗干扰性差，传输距离短，导致其不能广泛被应用于室内定位

(3)超声波定位技术：超声波是一种频率高于20000赫兹的声波，基于超声波的室内定位技术的优点是指向性好、穿透力强，室内环境复杂的一个体现就是信号被建筑阻隔导致的严重衰减，所以超声波的高穿透力是这种技术适用于室内的一个优势。超声波的能量在传播过程中损耗小，所以传播距离远，因此常常应用于距离测量。但是声波的一个特性即声波的传输速度受空气密度影响较大，声波传播速度与空气密度成正比关系，而空气密度又主要受湿度影响，所以这种定位方式的准确性受气候影响波动较大，同时基础设备的投入花费巨大。

(4)红外线定位技术：红外室内定位技术是通过安装在室内的光学传感器，接收各种移动设备发送经过调制的红外射线进行定位，具有较高的定位精度。红外线技术虽然已经非常成熟，定位精度也相对较高。但是红外线只能视距传播，穿透性非常差，也容易受灯光、烟雾等外部环境因素干扰。这些缺点都大大降低了红外线定位技术的应用范围。

(5)惯导定位技术：惯性导航是在牛顿力学的基础上建立一个数学模型，即在已知初始位置的前提下，根据测得的运动速度和加速度计算下一个位置坐标，从而实现定位功能。惯性导航系统的核心组件IMU(惯性测量单元)是由三个正交的单轴加速度器和三个正交陀螺仪组成，随着智能手机的普及和微机电器的发展，为惯性导航的广泛应用提供了硬件上的基础，基于智能手机的惯性导航成为研究的重点。惯性导航的自主性较强，但是惯性导航的位置误差与速度误差会随着时间的积累而增大，而且导航精度主要取决于陀螺的精度，单纯从提高仪器的精度上去提高定位导航精度很难实现。所以有研究是将惯性导航定位技术与其他室内定位技术结合以期能获得更高的定位精度。

发明内容

本发明针对现有的室内定位技术不足，提出一种利用iBeacon设备和智能手机实现的室内停车场车辆定位方法。本发明通过布置廉价iBeacon设备以及利用智能手机内置传感器即可实现车辆定位，具有定位精度高、实施简单、可推广性强的优点。

一种基于iBeacon的室内停车场车辆定位方法，该方法具体包括以下步骤：

步骤一：根据停车场平面地图把待定位区域划分成2m*2m的网格；横向、纵向均至少每隔6米布置一个iBeacon设备；

步骤二：在每个网格中心通过智能手机获取到每个iBeacon设备的信号强度，得到所有设备的信号强度构成的信号强度序列I_N以及对应网格中心点(参考点)的坐标(x_N,y_N)；I_N＝(I_n ¹，I_n ²，...，I_n ^m)，I_N ^m表示在第N个参考点接收到的来自第m个iBeacon设备的信号强度数据；

步骤三：将收集到的每组数据上传到定位服务器存储，构建离线指纹库，等待客户端发送定位请求；

步骤四：车辆进入停车场，用户的智能手机将实时接收到的各个iBeacon设备信号强度序列I_k＝(I_k ¹，I_k ²，...，I_k ^m)发送至定位服务器端；

步骤五：服务器端计算I_k与指纹库中各指纹的匹配度L，L值越小表示智能手机实时采集到的各个iBeacon设备信号强度序列与指纹库中的参考点匹配度越高，将L从小到大排序并留取L值最小的4个参考点，最后将4个参考点的坐标进行加权质心处理得到待定位点的最终定位坐标并返回至手机端地图中显示；

步骤六：车辆行进过程中，根据实际情况采取不同的定位策略：

(一)设置最低匹配度L₀，检索指纹库中与待定位点的匹配度达到L₀的参考点数目，如果指纹库中与待定位点的匹配度达到L₀的参考点数目达到4的时候，停止检索且继续采用步骤五中所述的定位方法；

(二)如果指纹库中与待定位点的匹配度达到L₀的参考点数目小于4，则采用惯导定位；通过对手机内置加速度传感器的数据进行处理获取个体前进方向的加速度g_y，然后对加速度值进行两次积分得到车辆行驶距离d；通过对收集内置方向传感数据的处理，即可以获取车辆的行驶方向θ₀，由此可以得到车辆实时位置坐标。

本发明的有益效果：

1.成本低，本发明采用iBeacon设备以及智能手机即可实现室内车辆定位，iBeacon设备成本低，部署简单，使用时间长，后期维护成本同样很低。

2.针对单一的定位技术上的缺点，本发明融合了iBeacon定位技术和惯导定位技术的优点，定位精度高，抗干扰能力强。

3.本发明提出的融合策略中，如果指纹库中与待定位点的匹配度达到L₀的参考点数目达到4的时候，就停止检索，这样在保证定位精度的前提下可以很大程度减少服务器端的性能开销。

4.应用广泛，本发明即可以用于室内停车场车辆定位，还可以用于其他场所的行人定位。

本发明提出的停车场车辆定位方法具有定位精度高、受环境因素影响小、实施简单、可推广性强的优点。

附图说明

图1为本发明中利用智能手机采集线指纹数据流程图。

图2为本发明中基于WKNN指纹定位方法原理图。

图3为本发明利用iBeacon设备和智能手机实现的室内停车场车辆定位方法的整体步骤流程图。

图4为本发明中利用惯导定位的原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

如图1所示，获取手机蓝牙控制权限需要在AndroidManifest.xml文件中添加如下内容：

<uses-permission android:name＝"android.permission.BLUETOOTH"/>

<uses-permission

android:name＝"android.permission.BLUETOOTH_ADMIN"/>

这样在程序中就可以使用蓝牙功能。由于与iBeacon通讯需要设备具有低功耗蓝牙(BLE)通讯功能，因此在使用蓝牙功能之前需要判断设备是否支持BLE功能。调用android系统中PackageManager提供的hasSystem()方法，该方法返回true表示设备具有BLE功能。如果设备具有BLE功能，则调用BluetoothAdapter对象的isEnable()判断蓝牙功能是否开启，没有开启就调用BluetoothAdapter对象的enable()方法开启蓝牙。蓝牙功能开启后，需要实现LeScanCallback回调接口，设备每次检测到一个iBeacon设备，就会回调这个接口中的onLeScan()方法，并且传入扫描到的device，信号强度RSSI等参数。

如图2所示：本发明中利用iBeacon技术定位的原理图，主要包括离线建立指纹库和在线定位两个阶段。

离线建立指纹库：参考点的位置坐标和该点接收到的来自所有iBeacon节点信号强度序列构成一个指纹，将所有参考点收集到的指纹数据上传到定位服务器存储，构建离线指纹库，等待客户端发送定位请求。

在线定位阶段：车辆刚进入停车场，通过iBeacon技术定位车辆位置。用户的智能手机将实时接收到的各个iBeacon节点信号强度序列I_k＝(I_k ¹，I_k ²，...，I_k ^m)发送至定位服务器端，计算I_k与指纹库中各指纹的匹配度L：

其中D＝(I_k ⁱ-I_n ⁱ)²表示待定位点K与参考点N之间的欧式距离。

L值越小表示智能手机实时采集到的各个iBeacon设备信号强度序列与指纹库中的参考点匹配度越高，将L从小到大排序并留取L值最小的4个参考点，最后将4个参考点的坐标进行加权质心处理，加权系数的计算公式如下：

式中D_j表示4个参考点中第j个参考点与待定位点的欧式距离，由式可知，两点之间欧式距离越小，加权系数越大；相反，两点之间欧式距离越大，加权系数越小。最终得到的定位结果为：

式中X_n，Y_n为留取的匹配度最高的4个样本点中第n个样本点的横坐标与纵坐标值。计算得到的坐标(X₀，Y_O)可以作为惯导定位时的初始位置输入。

如图3，4所示，车辆在行进过程中，根据不同情况采取不同的定位策略：(一)设置最低匹配度L₀，如果与待定位点的匹配度达到L₀的参考点数目大于等于4，则继续采用步骤三中所述的定位方法；

(二)如果与待定位点的匹配度达到L₀的参考点数目小于4，则采用惯导定位。

惯导定位利用手机内置的方向传感器和加速度传感器实现。通过加速度传感器可以获取个体前进方向的加速度g_y，然后通过对加速度值的两次积分得到车辆行驶距离d。方向传感器是一种软件传感器，是基于加速度传感器和磁强传感器这两种硬件传感器实现的，它可以为用户提供一个磁航向角，由于磁北方向和地理正北方向不一致，两者的夹角成为磁偏角，磁偏角的大小随着维度的改变而有所不同，可以通过查表或者利用传感器的数据计算获得。利用磁偏角对磁航向角进行校正，即可以获取车辆行驶方向θ₀，由此可以得到车辆实时位置坐标为：

X₀，Y₀为步骤三中通过iBeacon技术定位得到的实时位置坐标。

Claims (1)

1.一种基于iBeacon的室内停车场车辆定位方法，其特征在于：该方法基于的硬件部分包括一：iBeacon设备；二：智能手机，智能手机内置方向传感器和加速度传感器，其特征在于该方法具体包括以下步骤：

步骤一：根据停车场平面地图把待定位区域划分成2m*2m的网格；横向、纵向均至少每隔6米布置一个iBeacon设备；

步骤二：在每个网格中心通过智能手机获取到每个iBeacon设备的信号强度，得到所有设备的信号强度构成的信号强度序列I_N以及对应网格中心点的坐标(x_N,y_N)；I_N＝(I_n ¹，I_n ²，...，I_n ^m)，I_N ^m表示在第N个参考点接收到的来自第m个iBeacon设备的信号强度数据；

步骤三：将收集到的每组数据上传到定位服务器存储，构建离线指纹库，等待客户端发送定位请求；

步骤四：车辆进入停车场，用户的智能手机将实时接收到的各个iBeacon设备信号强度序列I_k＝(I_k ¹，I_k ²，...，I_k ^m)发送至定位服务器端；

步骤五：服务器端计算I_k与指纹库中各指纹的匹配度L，L值越小表示智能手机实时采集到的各个iBeacon设备信号强度序列与指纹库中的参考点匹配度越高，将L从小到大排序并留取L值最小的4个参考点，最后将4个参考点的坐标进行加权质心处理得到待定位点的最终定位坐标并返回至手机端地图中显示；

步骤六：车辆行进过程中，根据实际情况采取不同的定位策略：

(一)设置最低匹配度L₀，检索指纹库中与待定位点的匹配度达到L₀的参考点数目，如果指纹库中与待定位点的匹配度达到L₀的参考点数目达到4的时候，停止检索且继续采用步骤五中所述的定位方法；

(二)如果指纹库中与待定位点的匹配度达到L₀的参考点数目小于4，则采用惯导定位；通过对手机内置加速度传感器的数据进行处理获取个体前进方向的加速度g_y，然后对加速度值进行两次积分得到车辆行驶距离d；通过对收集内置方向传感数据的处理，即可以获取车辆的行驶方向θ₀，由此可以得到车辆实时位置坐标。