CN109429331B - 定位方法、装置及存储介质 - Google Patents

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    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
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Abstract

本发明提供一种定位方法、装置及存储介质，该方法包括：获取终端设备多个时刻的传感器数据，所述传感器数据包括：加速度数据；获取所述终端设备所在的建筑物的室内地图；根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在所述建筑物的室内位置。本发明提供的定位方法、装置及存储介质，在定位终端设备在建筑物的室内位置时，定位的精度较高。因此，在室内进行惯性定位时，可以使用该定位的室内位置更新惯性定位的初始位置，能够提高惯性定位的定位精度，进而能够提高用户的体验。

Description

定位方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及定位技术，尤其涉及一种定位方法、装置及存储介质。
背景技术
随着用户需求的不断提升，终端设备所集成的功能也越来越多。目前，市面上大多数的终端设备可以为用户提供如下功能：拨打电话、发送短信、上网、拍照、定位等。
目前，上述终端设备通常依赖于全球定位系统(Global Positioning System，GPS)来实现定位功能。受外界环境的影响，GPS卫星发射的信号较微弱。当终端设备处于建筑物的室内时，建筑物的墙壁会对GPS卫星发射的微弱信号进一步阻隔，使得终端设备无法使用GPS进行室内定位。因此，大多数终端设备在室内使用自身的加速度传感器和陀螺仪传感器来实现定位功能。具体地，终端设备可以根据自身陀螺仪传感器输出的角速度数据建立导航坐标系，然后，终端设备可以在确定惯性定位的初始位置后，通过对自身加速度传感器输出的加速度数据在时间上进行积分，并将积分后的加速度数据变换到导航坐标系中，得到终端设备在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等导航信息。通过这种方式，可以使终端设备根据自身的惯性来实现定位功能，因此，上述定位方式也称为惯性定位。
上述终端设备在进行惯性定位的过程中，所使用的导航信息是对加速度数据在时间上进行积分后所得到的，因此，上述终端设备在确定惯性定位的初始位置之后，惯性定位的定位精度会随着时间的延长而降低，用户体验较差。
发明内容
本发明提供一种定位方法、装置及存储介质，用以解决现有技术中终端设备在进行惯性定位的过程中，定位精度随着时间的延长而降低的问题。
本发明第一方面提供一种定位方法，该方法包括：
获取终端设备多个时刻的传感器数据，所述传感器数据包括：加速度数据；
获取所述终端设备所在的建筑物的室内地图；
根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在所述建筑物的室内位置。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，包括：
根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型。
在另一种可能的实施方式中，所述根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型之前，所述方法还包括：
根据每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型，所述定位模型用于确定所述加速度数据与室内结构类型的对应关系，所述每种室内结构类型的位置的采集数据为，在所述每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据；
根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型，具体包括：
将所述加速度数据输入所述预设的定位模型，得到所述预设的定位模型的输出结果；所述输出结果用于指示所述终端设备所在的室内结构类型。
在另一种可能的实施方式中，所述定位模型为下述任一种模型：随机森林模型、支持向量机SVM模型、神经网络模型。
在另一种可能的实施方式中，所述获取所述终端设备所在的建筑物的室内地图，具体包括：
向服务器发送请求消息，所述请求消息中携带所述终端设备所在的建筑物标识；
接收所述服务器发送的所述建筑物的室内地图。
在另一种可能的实施方式中，所述获取终端设备多个时刻的传感器数据，具体包括：
接收所述终端设备发送的所述多个时刻的传感器数据。
在另一种可能的实施方式中，所述传感器数据还包括：角速度数据；所述方法还包括：
根据所述角速度数据更新所确定的所述室内结构类型。
在另一种可能的实施方式中，所述根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在建筑物的室内位置，包括：
在根据所述室内地图确定所述室内结构类型对应一个位置时，将所述位置作为所述终端设备在建筑物的室内位置；或者，
在根据所述室内地图确定所述室内结构类型对应多个位置时，获取所述终端设备所在位置的Wi-Fi指纹；
根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置。
在另一种可能的实施方式中，所述根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置，包括：
将所述Wi-Fi指纹与所述多个位置的Wi-Fi指纹中差值最小的位置作为所述终端设备在建筑物的室内位置。
在另一种可能的实施方式中，所述根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置之前，还包括：
根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹。
在另一种可能的实施方式中，所述根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹之前，所述方法还包括：
将所述建筑物的标识、所述建筑物的每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹的对应关系，存储至所述Wi-Fi指纹数据库；
其中，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹为，在所述建筑物的所述每种室内结构类型的位置，根据所采集的Wi-Fi信号生成的Wi-Fi指纹。
在另一种可能的实施方式中，所述根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在所述建筑物的室内位置之后，所述方法还包括：
在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置。
在另一种可能的实施方式中，所述在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，所述方法还包括：
将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图发送给所述终端设备。
在另一种可能的实施方式中，所述在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，所述方法还包括：
将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图推送给用户。
本发明第二方面提供一种定位装置，该装置包括：
第一获取模块，用于获取终端设备多个时刻的传感器数据，所述传感器数据包括：加速度数据；
第二获取模块，用于获取所述终端设备所在的建筑物的室内地图；
处理模块，用于根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在所述建筑物的室内位置。
在一种可能的实施方式中，所述处理模块，具体用于根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型。
在另一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
训练模块，用于在所述处理模块根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型之前，根据每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型，所述定位模型用于确定所述加速度数据与室内结构类型的对应关系，所述每种室内结构类型的位置的采集数据为，在所述每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据；
所述处理模块，具体用于将所述加速度数据输入所述预设的定位模型，得到所述预设的定位模型的输出结果；所述输出结果用于指示所述终端设备所在的室内结构类型。
在另一种可能的实施方式中，所述定位模型为下述任一种模型：随机森林模型、支持向量机SVM模型、神经网络模型。
在另一种可能的实施方式中，所述第二获取模块，具体用于向服务器发送请求消息，并接收所述服务器发送的所述建筑物的室内地图；其中，所述请求消息中携带所述终端设备所在的建筑物标识。
在另一种可能的实施方式中，所述第一获取模块，具体用于接收所述终端设备发送的所述多个时刻的传感器数据。
在另一种可能的实施方式中，所述传感器数据还包括：角速度数据；
所述处理模块，还用于根据所述角速度数据更新所确定的所述室内结构类型。
在另一种可能的实施方式中，所述处理模块，具体用于在根据所述室内地图确定所述室内结构类型对应一个位置时，将所述位置作为所述终端设备在建筑物的室内位置；
或者，
所述处理模块，具体用于在根据所述室内地图确定所述室内结构类型对应多个位置时，获取所述终端设备所在位置的Wi-Fi指纹；并根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置。
在另一种可能的实施方式中，所述处理模块，具体用于将所述Wi-Fi指纹与所述多个位置的Wi-Fi指纹中差值最小的位置作为所述终端设备在建筑物的室内位置。
在另一种可能的实施方式中，所述处理模块，还用于在根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置之前，根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹。
在另一种可能的实施方式中，所述处理模块，还用于在根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹之前，将所述建筑物的标识、所述建筑物的每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹的对应关系，存储至所述Wi-Fi指纹数据库；
其中，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹为，在所述建筑物的所述每种室内结构类型的位置，根据所采集的Wi-Fi信号生成的Wi-Fi指纹。
在另一种可能的实施方式中，所述处理模块，还用于在根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在所述建筑物的室内位置之后，在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置。
在另一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
发送模块，用于在所述处理模块在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图发送给所述终端设备。
在另一种可能的实施方式中，所述处理模块，还用于在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图推送给用户。
本发明第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
本发明提供的定位方法、装置及存储介质，可以根据获取的终端设备多个时刻的加速度数据，确定终端设备所在的室内结构类型，进而可以根据所获取的终端设备所在的建筑物的室内地图中，该室内结构类型对应的室内结构所在的位置，定位终端设备在建筑物的室内位置。由于不同的室内结构类型对应的加速度数据明显不同，且建筑物中的室内结构固定，所以定位终端设备在建筑物的室内位置时，定位的精度较高。因此，在室内进行惯性定位时，可以使用该定位的室内位置更新惯性定位的初始位置，能够提高惯性定位的定位精度，进而能够提高用户的体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种定位方法的流程示意图；
图2为本发明提供的另一种定位方法的流程示意图；
图3为本发明提供的又一种定位方法的流程示意图；
图4为本发明提供的一种定位装置的结构示意图；
图5为本发明提供的另一种定位装置的结构示意图；
图6为本发明提供的又一种定位装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供的定位方法、装置及存储介质，旨在解决现有技术中终端设备在进行惯性定位的过程中，定位精度随着时间的延长而降低的问题。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1为本发明提供的一种定位方法的流程示意图。本实施例的执行主体可以为定位装置，该定位装置可以为终端设备，还可以为服务器等。其中，上述终端设备可以设置有用于实现本发明所涉及的定位方法的传感器。例如：加速度传感器。在一些实施例中，上述终端设备还可以设置有陀螺仪传感器等。本实施例涉及的是定位装置根据所获取的终端设备的多个时刻的传感器数据，以及，终端设备所在的建筑物的室内地图，定位终端设备在建筑物的室内位置的具体过程。如图1所示，该方法可以包括：
S101、获取终端设备多个时刻的传感器数据，其中，传感器数据包括：加速度数据。
具体的，在本实施例中，当用户位于建筑物的室内时，定位装置可以获取用户所持有的终端设备多个时刻的传感器数据。可选的，该多个时刻可以为包括当前时刻和当前时刻之前的多个连续时刻的传感器数据，该多个时刻可以为当前时刻之前的多个连续时刻的传感器数据等。
当上述定位装置为终端设备自身时，上述定位装置可以获取自身传感器所采集的多个时刻的传感器数据。例如：在传感器数据为加速度数据时，这里所说的传感器即为加速度传感器。在传感器数据包括加速度数据和角速度数据时，这里所说的传感器包括加速度传感器和陀螺仪传感器。
当上述定位装置为服务器时，上述定位装置可以接收终端设备发送的多个时刻的传感器数据。其中，终端设备所发送的多个时刻的传感器数据为终端设备自身传感器所采集的。
S102、获取终端设备所在的建筑物的室内地图。
具体的，当持有终端设备的用户位于建筑物的室内时，定位装置还可以获取该建筑物的室内地图。其中，该室内地图可以为建筑物的室内平面图，室内地图的位置坐标和该建筑物的实际室内位置坐标一一对应。
当上述定位装置为终端设备时，上述定位装置可以通过如下几种方式获取终端设备所在的建筑物的室内地图：
第一种方式：定位装置中设置有室内地图数据库，该数据库中存储有建筑物标识与建筑物的室内地图的对应关系。
因此，上述定位装置可以根据建筑物标识，从自身的室内地图数据库中查找与该建筑物标识对应的室内地图，该查找到的室内地图即为终端设备所在的建筑物的室内地图。
其中，上述建筑物标识可以为建筑物的名称、建筑物的地址，或者，建筑物室内的Wi-Fi热点的媒体访问控制(Media Access Control，MAC)地址等。
当上述建筑物标识为建筑物的名称或建筑物的地址时，上述定位装置可以通过接收用户文字输入或语音输入上述建筑物标识的方式，获取上述建筑物标识。当上述建筑物标识为建筑物室内的Wi-Fi热点的MAC地址时，上述定位装置可以通过在建筑物室内扫描Wi-Fi热点的方式，获取上述建筑物标识。
第二种方式：服务器中设置有室内地图数据库，该数据库中存储有建筑物标识与建筑物的室内地图的对应关系。
因此，上述定位装置在获取到建筑物标识之后，可以向服务器发送携带有终端设备所在的建筑物标识的请求消息。服务器在接收到该请求消息之后，可以根据该请求消息中携带的建筑物标识，从自身的室内地图数据库中查找与该建筑物标识对应的室内地图，该查找到的室内地图即为终端设备所在的建筑物的室内地图。然后，服务器可以将该建筑物的室内地图发送给定位装置，以使得定位装置可以获取到终端设备所在的建筑物的室内地图。通过这种方式，可以使定位装置在获取到终端设备所在的建筑物的室内地图的同时，降低定位装置的内存占用率。
当上述定位装置为服务器时，上述定位装置可以根据终端设备发送的建筑物标识，从自身的室内地图数据库中查找与该建筑物标识对应的室内地图，该查找到的室内地图即为终端设备所在的建筑物的室内地图。
需要强调的是，本实施例不限定S101和S102的执行顺序，例如：可以先执行S101，再执行S102；还可以先执行S102，再执行S101；还可以同时执行S101和S102。
S103、根据加速度数据确定终端设备所在的室内结构类型，并根据室内地图定位终端设备在建筑物的室内位置。
具体的，上述所说的室内结构类型例如可以为室内电梯、室内扶梯、室内楼梯等。由于持有终端设备的用户在位于室内电梯、室内扶梯、室内楼梯等这些类型的室内结构时，用户移动的速度是不同的。相应地，终端设备的加速度传感器所采集到的加速度数据也不同。
因此，上述定位装置在获取终端设备多个时刻的加速度数据之后，可以根据该多个时刻的加速度数据，先确定终端设备所在的室内结构类型。例如：上述定位装置可以根据预设的各室内结构类型对应的加速度数据取值范围，以及，上述多个时刻的加速度数据，确定上述多个时刻的加速度数据位于哪个加速度数据取值范围，进而将该取值范围对应的室内结构的类型作为终端设备所在的室内结构类型。
上述定位装置在确定终端设备所在的室内结构类型后，可以结合室内地图，定位终端设备在建筑物的室内位置。其中，该室内位置可以为一个二维空间的位置。以室内扶梯为例，当上述定位装置根据加速度数据确定终端设备所在的室内结构类型为室内扶梯时，上述定位装置可以根据室内地图确定建筑物的室内扶梯所在的位置。此时，室内扶梯所在的位置所在的位置即为终端设备在建筑物的室内位置。
由于不同的室内结构类型对应的加速度数据明显不同，所以，通过这种方式，定位装置可以精确的确定终端设备在建筑物的室内位置。因此，上述定位装置在对终端设备进行惯性定位的过程中，定位装置可以通过上述方式，确定终端设备在建筑物的室内位置，并使用该室内位置更新惯性定位的初始位置，以使得定位装置可以基于新的初始位置重新开始惯性定位，从而能够避免惯性定位的定位精度随着时间的延长而降低的问题，提高了惯性定位的定位精度，进而提高了用户体验。
本发明提供的定位方法，可以根据获取的终端设备多个时刻的加速度数据，确定终端设备所在的室内结构类型，进而可以根据所获取的终端设备所在的建筑物的室内地图中，该室内结构类型对应的室内结构所在的位置，定位终端设备在建筑物的室内位置。由于不同的室内结构类型对应的加速度数据明显不同，且建筑物中的室内结构固定，所以通过上述方法定位终端设备在建筑物的室内位置时，定位的精度较高。因此，在室内进行惯性定位时，可以使用该定位的室内位置更新惯性定位的初始位置，能够提高惯性定位的定位精度，进而能够提高用户的体验。
进一步地，在上述实施例的基础上，本实施例涉及的是上述定位装置根据加速度数据确定终端设备所在的室内结构类型的过程。在本实施例中，预设有加速度数据与室内结构类型的对应关系，则上述S103可以包括：
根据加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定终端设备所在的室内结构类型。
具体的，上述定位装置可以在预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系中，查找与所获取的多个加速度数据适配的加速度数据，进而将该加速度数据对应的室内结构类型作为终端设备所在的室内结构类型。例如：上述定位装置可以在预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系中，查找与获取的多个加速度数据差值最小的加速度数据，并将该加速度数据作为与所获取的多个加速度数据适配的加速度数据。
在一些实施例中，上述预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系还可以通过预设的定位模型来实现。也就是说，通过预先建立加速度数据与室内结构类型的对应关系的定位模型，使得定位装置可以通过定位模型来确定加速度数据与室内结构类型的对应关系，以得到终端设备所在的室内结构类型。其中，上述所说的预设的定位模型例如可以为现有技术中具有分类功能的模型，例如：随机森林模型、支持向量机(Support VectorMachine，SVM)模型、神经网络模型等。
因此，上述定位装置可以在执行上述S103之前，先根据建筑物中的每种室内结构类型的位置，以及，每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型。其中，这里所说的每种室内结构类型的位置的采集数据可以为，在每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据。具体实现时，上述采集数据可以为终端设备或者其他具有加速度传感器的设备在每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据。本实施例不限定上述预设的采集次数，例如：上述预设的采集次数可以为100、200等。
上述定位装置可以将每种室内结构类型的位置的采集数据作为预设的定位模型的训练数据，将每种室内结构类型的位置作为预设的定位模型的测试数据，以通过训练数据和测试数据对预设的定位模型进行训练，从而使得预设的定位模型可以建立加速度数据与室内结构类型的对应关系。
在一些实施例中，在训练上述预设的定位模型的过程中，上述定位装置可以将每种室内结构类型对应的每个包括多个时刻的加速度数据的采集数据作为一组序列数据，并对每组序列数据进行傅里叶变换，得到每组变换后的序列数据。然后，根据每组变换后的序列数据，得到每组序列数据的频域特征，根据每组序列数据，得到每组序列数据的时域特征。最后，根据每种室内结构类型的所有组的序列数据的频域特征和时域特征，获取每种室内结构类型与时域特征和频域特征的对应关系，进而得到加速度数据与每种室内结构类型的对应关系。需要说明的是，上述所说的时域特征例如可以为每组序列数据的均值、方差、最大值、最小值、峰度、散度等，上述所说的频域特征例如可以为每组序列数据在各个频谱段的能量分布等。
则在该实现方式下，上述定位装置在获取到多个加速度数据之后，可以将该多个加速度数据输入上述预设的定位模型，得到预设的定位模型的输出结果。此时，该输出结果可以指示终端设备所在的室内结构类型。
本发明提供的定位方法，定位装置可以根据获取的终端设备多个时刻的加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定终端设备所在的室内结构类型，进而可以根据所获取的终端设备所在的建筑物的室内地图中，该室内结构类型对应的室内结构所在的位置，定位终端设备在建筑物的室内位置。由于不同的室内结构类型对应的加速度数据明显不同，且建筑物中的室内结构固定，所以通过上述方法定位终端设备在建筑物的室内位置时，定位的精度较高。因此，在室内进行惯性定位时，可以使用该定位的室内位置更新惯性定位的初始位置，能够提高惯性定位的定位精度，进而能够提高用户的体验。
进一步地，在上述实施例的基础上，本实施例涉及的是上述定位装置根据室内地图定位终端设备在建筑物的室内位置的过程，则上述S103可以包括如下两种情况：
第一种情况：定位装置在根据加速度数据确定终端设备所在的室内结构类型之后，根据室内地图确定该室内结构类型在室内地图上只对应一个位置时，上述定位装置可以将该位置作为终端设备在建筑物的室内位置。具体实现时，上述定位装置可以根据室内结构类型的标签，在室内地图上遍历包括该标签的室内结构。例如：以室内结构类型的标签为电梯，上述定位装置可以在室内地图上查找具有该标签的室内结构。
以室内扶梯为例，当上述定位装置在根据加速度数据确定终端设备位于室内扶梯上时，上述定位装置可以进一步地结合室内地图，确定终端设备所在的建筑物中存在几部室内扶梯。当上述定位装置根据室内地图确定建筑物室内存在一部室内扶梯时，可以将该室内扶梯所在的位置作为终端设备在建筑物的室内位置。
第二种情况：定位装置在根据加速度数据确定终端设备所在的室内结构类型之后，根据室内地图确定该室内结构类型在室内地图上对应多个位置时，上述定位装置还可以进一步地获取终端设备所在位置的Wi-Fi指纹。其中，上述所说的Wi-Fi指纹可以为Wi-Fi信号的接收的信号强度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)。
可选的，当上述定位装置为终端设备自身时，上述定位装置可以通过扫描建筑物室内的Wi-Fi热点方式，获取终端设备所在位置的Wi-Fi指纹。当上述定位装置为服务器时，上述定位装置可以接收终端设备发送的终端设备所在位置的Wi-Fi指纹。其中，终端设备所发送的终端设备所在位置的Wi-Fi指纹为终端设备通过扫描建筑物室内的Wi-Fi热点方式所获取到的。
上述定位装置在获取到终端设备所在位置的Wi-Fi指纹之后，可以根据终端设备所在位置的Wi-Fi指纹与预先获取的室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在室内结构类型对应多个位置中确定终端设备在建筑物的室内位置。例如，上述定位装置可以将终端设备所在位置的Wi-Fi指纹与多个位置的Wi-Fi指纹中差值最小的位置，作为终端设备在建筑物的室内位置。或者，上述定位装置可以采用现有的计算相关性的方式，确定多个位置的Wi-Fi指纹中与终端设备所在位置的Wi-Fi指纹最接近的Wi-Fi指纹，并将该Wi-Fi指纹对应的位置作为终端设备在建筑物的室内位置。其中，这里所说的计算相关性的方式例如可以为k-邻近法。
以室内扶梯为例，当上述定位装置在根据加速度数据确定终端设备位于室内扶梯上时，上述定位装置可以进一步地结合室内地图，确定终端设备所在的建筑物中存在几部室内扶梯。其中，上述定位装置结合室内地图，确定终端设备所在的建筑物中存在几部室内扶梯的实现方式可以参见上述实施例的描述，对此不再赘述。当上述定位装置根据室内地图确定建筑物室内存在多部室内扶梯时，可以进一步的获取终端设备所在位置的Wi-Fi指纹。然后，定位装置可以根据终端设备所在位置的Wi-Fi指纹，以及，多部室内扶梯所在的位置的Wi-Fi指纹，确定终端设备在建筑物的室内位置。
以上述定位装置将终端设备所在位置的Wi-Fi指纹与预设获取的多个位置的Wi-Fi指纹中差值最小的位置，作为终端设备在建筑物的室内位置为例，假定上述定位装置根据室内地图确定建筑物室内存在3部室内扶梯，其中，第2部室内扶梯所在的位置的Wi-Fi指纹与终端设备所在位置的Wi-Fi指纹差值最小，则定位装置可以将第2部室内扶梯所在的位置作为终端设备在建筑物的室内位置。
其中，本实施例不限定上述定位装置预先获取室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹的方式。
当上述定位装置存储有该建筑物的各室内结构类型，与，各室内结构类型对应的所有位置的Wi-Fi指纹时，上述定位装置可以根据室内结构类型，获取终端设备所在的室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹。
当上述定位装置中设置有Wi-Fi指纹数据库时，其中，该Wi-Fi指纹数据库可以包括：至少一个建筑物的各室内结构类型对应的所有位置的Wi-Fi指纹。则上述定位装置可以根据建筑物标识和室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中查找与该建筑物标识，以及，室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹。
当上述定位装置为终端设备时，上述Wi-Fi指纹数据库可以设置在服务器侧。则在该实现方式下，上述定位装置还可以向服务器发送携带有建筑物标识和室内结构类型的请求消息。服务器在接收到该请求消息之后，可以在Wi-Fi指纹数据库中查找与该建筑物标识，以及，室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，并将该多个位置的Wi-Fi指纹发送给终端设备。通过这种方式，可以使定位装置在获取到多个位置的Wi-Fi指纹的同时，降低定位装置的内存占用率。
本发明提供的定位方法，定位装置在确定终端设备所在的室内结构类型对应多个位置时，定位装置可以进一步地根据终端设备所在位置的Wi-Fi指纹和该多个位置的Wi-Fi指纹，精确的定位终端设备在建筑物的室内位置。由于不同的室内结构类型对应的加速度数据明显不同，且同一室内结构类型对应的多个位置的Wi-Fi指纹也不同，所以通过上述方法定位终端设备在建筑物的室内位置时，定位的精度较高。因此，在室内进行惯性定位时，可以使用该定位的室内位置更新惯性定位的初始位置，能够提高惯性定位的定位精度，进而能够提高用户的体验。
下面结合几个具体的示例来对本发明提供的定位方法进行详细的介绍。
图2为本发明提供的另一种定位方法的流程示意图。在本示例中，上述定位装置为终端设备。上述传感器数据包括：加速度数据。本实施例涉及的是上述终端设备根据所采集的终端设备的多个时刻的加速度数据，以及，终端设备所在建筑物的室内地图，定位终端设备在建筑物的室内位置的具体过程。
在实施本实施例之前，需要做如下准备工作：
1、上述终端设备根据每种室内结构类型的位置，以及，每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型。其中，每种室内结构类型的位置的采集数据为，在每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据。
具体实现时，上述终端设备可以将每种室内结构类型的位置的采集数据作为预设的定位模型的训练数据，将每种室内结构类型的位置作为预设的定位模型的测试数据，以通过训练数据和测试数据对预设的定位模型进行训练，从而使得预设的定位模型可以建立加速度数据与室内结构类型的对应关系。
可选的，当多个建筑物的每种室内结构类型的位置的采集数据之间的误差可以忽略不计时，该多个建筑物的每种室内结构类型的位置的采集数据可以相互复用。因此，上述终端设备所使用的每种室内结构类型的位置的采集数据可以为，在建筑物的每种室内结构类型的位置，或者，在其他建筑物的每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据。其中，上述采集数据可以为终端设备或其他具有加速度传感器的设备所采集的。当上述采集数据为其他设备所采集的时，上述采集数据可以为其他设备发送给终端设备的。
可选的，当多个建筑物的每种室内结构类型的位置的采集数据不能相互复用时，上述终端设备所使用的每种室内结构类型的位置的采集数据可以为，在终端设备所在建筑物的每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据。
在一些实施例中，上述根据每种室内结构类型的位置，以及，每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型还可以由服务器来处理，以降低终端设备的运算开销。服务器在训练完预设的定位模型之后，可以将该预设的定位模型发送给终端设备来使用。
2、终端设备将建筑物的标识、建筑物的每种室内结构类型的位置，以及，每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹的对应关系，存储至Wi-Fi指纹数据库；其中，每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹为，在该建筑物的每种室内结构类型所在的位置，根据所采集的Wi-Fi信号生成的Wi-Fi指纹。其中，上述Wi-Fi指纹可以为终端设备或其他能够扫描Wi-Fi信号的设备所采集的。当上述Wi-Fi指纹为其他设备所采集的时，上述Wi-Fi指纹可以为其他设备发送给终端设备的。
可选的，上述Wi-Fi指纹数据库可以设置在终端设备侧，也可以设置在服务器侧，以降低终端设备的内存占用率。在本示例中，上述Wi-Fi指纹数据库设置在服务器侧。
如图2所示，该方法可以包括：
S201、终端设备获取终端设备多个时刻的传感器数据；其中，传感器数据包括加速度数据。
S202、终端设备向服务器发送请求消息，其中，请求消息中携带终端设备所在的建筑物标识。
S203、终端设备接收服务器发送的建筑物的室内地图。
S204、终端设备将加速度数据输入预设的定位模型，得到预设的定位模型的输出结果；其中，输出结果用于指示终端设备所在的室内结构类型。
S205、终端设备根据室内地图，确定终端设备所在的室内结构类型是否对应一个位置。若是，则执行S206，若否，则执行S207。
S206、终端设备将终端设备所在的室内结构类型对应的位置，作为终端设备在建筑物的室内位置。
S207、终端设备获取终端设备所在位置的Wi-Fi指纹。
S208、终端设备向服务器发送请求消息，其中，请求消息中携带终端设备所在的建筑物标识和终端设备所在的室内结构类型。
S209、终端设备接收服务器发送的终端设备所在的室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹。
S210、终端设备将终端设备所在位置的Wi-Fi指纹与该多个位置的Wi-Fi指纹中差值最小的位置作为终端设备在建筑物的室内位置。
可选的，在上述S206或S210之后，该方法还可以包括：
上述终端设备在建筑物的室内地图上标记终端设备在建筑物的室内位置。具体实现时，上述终端设备可以在建筑物的室内地图上，查找终端设备在建筑物的室内位置坐标。然后，终端设备可以在该位置坐标上添加标签，以在建筑物的室内地图上标记终端设备在建筑物的室内位置。其中，这里所说的标签可以为任一能够在室内地图上标记位置的标签，例如一个五角星，或者一个定位符号，或者一片旗帜等。
进一步地，上述终端设备还可以将标记终端设备在建筑物的室内位置的室内地图推送给用户，以使得用户可以通过该室内地图及时的获知自己所在的位置，提高了用户体验。
可选的，在一些实施例中，上述传感器数据包括：加速度数据和角速度数据。其中，上述角速度数据可以由传感器陀螺仪采集，能够反映终端设备在空间上改变角度时的加速度。上述加速度数据能够反映终端设备的运动加速度。将上述角速度数据和加速度数据组合在一起，能够更好的得到终端设备在三维空间的完整运动，因此，上述终端设备可以使用角速度数据更新所确定的终端设备所在的室内结构类型。
具体实现时，上述终端设备可以在训练预设的定位模型时，直接使用在每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数所采集的多个时刻的角速度数据和加速度数据，训练预设的定位模型。通过这种方式，使得预设的定位模型可以得到角速度数据、加速度数据与室内结构类型的对应关系。这样，终端设备在将所获取到的多个时刻的角速度数据、多个时刻的加速度数据输入预设的定位模型后，该预设的定位模型可以依据终端设备在三维空间的完整运动确定终端设备所在的室内位置，提高了确定的终端设备所在的室内结构类型的精确性。
需要说明的是，上述终端设备还可以通过安装在终端设备上的应用程序(Application，APP)来实现本实施例所提供的定位方法。其实现方式与实现原理与上述类似，对此不再赘述。
本发明提供的定位方法，终端设备可以根据获取的终端设备多个时刻的加速度数据，确定终端设备所在的室内结构类型，进而可以根据所获取的终端设备所在的建筑物的室内地图中，该室内结构类型对应的室内结构所在的位置，定位终端设备在建筑物的室内位置。由于不同的室内结构类型对应的加速度数据明显不同，且建筑物中的室内结构固定，所以通过上述方法定位终端设备在建筑物的室内位置时，定位的精度较高。因此，终端设备在室内进行惯性定位时，可以使用该定位的室内位置更新惯性定位的初始位置，能够提高惯性定位的定位精度，进而能够提高用户的体验。
图3为本发明提供的又一种定位方法的流程示意图。在本示例中，上述定位装置为服务器。本实施例涉及的是上述服务器根据终端设备发送的多个时刻的传感器数据，以及，建筑物的室内地图，定位终端设备在建筑物的室内位置的具体过程。如图3所示，该方法可以包括：
在实施本实施例之前，需要做如下准备工作：
1、上述服务器根据每种室内结构类型的位置，以及，每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型。其中，每种室内结构类型的位置的采集数据为，在每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据。
其中，上述服务器根据每种室内结构类型的位置，以及，每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型的描述可以参见上述实施例中关于终端设备根据每种室内结构类型的位置，以及，每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型的描述，对此不再赘述。
需要强调的是，上述每种室内结构类型的位置的采集数据可以为采集这些数据的设备发送给服务器的。
2、服务器将建筑物的标识、建筑物的每种室内结构类型的位置，以及，每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹的对应关系，存储至Wi-Fi指纹数据库；其中，每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹为，在该建筑物的每种室内结构类型所在的位置，根据所采集的Wi-Fi信号生成的Wi-Fi指纹。其中，上述Wi-Fi指纹可以为终端设备或其他能够扫描Wi-Fi信号的设备所采集的。当上述Wi-Fi指纹为其他设备所采集的时，上述Wi-Fi指纹可以为其他设备发送给服务器的。
如图3所示，该方法可以包括：
S301、服务器接收终端设备发送的多个时刻的传感器数据，其中，上述多个时刻的传感器数据为终端设备所采集的，该传感器数据包括加速度数据。
S302、服务器获取终端设备所在的建筑物的室内地图。
S303、服务器将加速度数据输入预设的定位模型，得到预设的定位模型的输出结果；其中，输出结果用于指示终端设备所在的室内结构类型。
S304、服务器根据室内地图，确定终端设备所在的室内结构类型是否对应一个位置。若是，则执行S305，若否，则执行S306。
S305、服务器将终端设备所在的室内结构类型对应的位置，作为终端设备在建筑物的室内位置。
S306、服务器接收终端设备发送的终端设备所在位置的Wi-Fi指纹。
S307、服务器根据终端设备所在的建筑物标识、终端设备所在的室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取终端设备所在的室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹。
S308、服务器将终端设备所在位置的Wi-Fi指纹与多个位置的Wi-Fi指纹中差值最小的位置作为终端设备在建筑物的室内位置。
可选的，在上述S305或S308之后，该方法还可以包括：
上述服务器在建筑物的室内地图上标记终端设备在建筑物的室内位置。其中，上述服务器在建筑物的室内地图上标记终端设备在建筑物的室内位置的实现方式可以参见上述终端设备在建筑物的室内地图上标记终端设备在建筑物的室内位置的描述，对此不再赘述。
进一步地，上述服务器还可以将标记终端设备在建筑物的室内位置的室内地图发送给终端设备，以使得终端设备可以将该室内地图推送给用户，从而使得用户可以通过该室内地图及时的获知自己所在的位置，提高了用户体验。
可选的，在一些实施例中，上述传感器数据包括：加速度数据和角速度数据。其中，上述角速度数据可以由终端设备的陀螺仪采集，能够反映终端设备在空间上改变角度时的加速度。上述加速度数据能够反映终端设备的运动加速度。将上述角速度数据和加速度数据组合在一起，能够更好的得到终端设备在三维空间的完整运动，因此，上述服务器还可以使用角速度数据更新所确定的终端设备所在的室内结构类型。
具体实现时，上述服务器可以在训练预设的定位模型时，直接使用在每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数所采集的多个时刻的角速度数据和加速度数据，训练预设的定位模型。通过这种方式，使得预设的定位模型可以得到角速度数据、加速度数据与室内结构类型的对应关系。这样，上述服务器在将所获取到终端设备的多个时刻的角速度数据、多个时刻的加速度数据输入预设的定位模型后，该预设的定位模型可以依据终端设备在三维空间的完整运动确定终端设备所在的室内位置，提高了确定的终端设备所在的室内结构类型的精确性。
本发明提供的定位方法，服务器可以根据获取到的终端设备多个时刻的加速度数据，确定终端设备所在的室内结构类型，进而可以根据所获取的终端设备所在的建筑物的室内地图中，该室内结构类型对应的室内结构所在的位置，定位终端设备在建筑物的室内位置。由于不同的室内结构类型对应的加速度数据明显不同，且建筑物中的室内结构固定，所以通过上述方法定位终端设备在建筑物的室内位置时，定位的精度较高。因此，服务器在室内进行惯性定位时，可以使用该定位的室内位置更新惯性定位的初始位置，能够提高惯性定位的定位精度，进而能够提高用户的体验。
需要强调的是，虽然上述实施例以定位装置为终端设备或服务器为例，对本发明提供的定位方法进行了介绍。但是本领域技术人员可以理解的是，上述定位装置还可以为可穿戴设备，还可以为手持定位设备或车载定位设备等，对此不再赘述。相应地，在一些实施例中，上述定位对象“终端设备”还可以为可穿戴设备、手持定位设备或车载定位设备等，对此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
图4为本发明提供的一种定位装置的结构示意图，如图4所示，该定位装置可以包括：第一获取模块11、第二获取模块12和处理模块13。其中，
第一获取模块11，用于获取终端设备多个时刻的传感器数据，所述传感器数据包括：加速度数据；
第二获取模块12，用于获取所述终端设备所在的建筑物的室内地图；
处理模块13，用于根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在所述建筑物的室内位置。
可选的，当上述定位装置为服务器时，上述第一获取模块11，可以具体用于接收所述终端设备发送的所述多个时刻的传感器数据。
可选的，当上述定位装置为终端设备时，上述第二获取模块12，可以具体用于向服务器发送请求消息，并接收所述服务器发送的所述建筑物的室内地图；其中，所述请求消息中携带所述终端设备所在的建筑物标识。
可选的，上述处理模块13，可以具体用于在根据所述室内地图确定所述室内结构类型对应一个位置时，将所述位置作为所述终端设备在建筑物的室内位置；
可选的，上述处理模块13，具体用于在根据所述室内地图确定所述室内结构类型对应多个位置时，获取所述终端设备所在位置的Wi-Fi指纹；并根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置。例如，上述处理模块13可以将所述Wi-Fi指纹与所述多个位置的Wi-Fi指纹中差值最小的位置作为所述终端设备在建筑物的室内位置。
则在该实现方式下，上述处理模块13，还用于在根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置之前，根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹。相应地，上述处理模块13，还用于在根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹之前，将所述建筑物的标识、所述建筑物的每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹的对应关系，存储至所述Wi-Fi指纹数据库；其中，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹为，在所述建筑物的所述每种室内结构类型的位置，根据所采集的Wi-Fi信号生成的Wi-Fi指纹。
可选的，当上述传感器数据还包括角速度数据时，上述处理模块13，还用于根据所述角速度数据更新所确定的所述室内结构类型。
本发明提供的定位装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
在一些实施例中，上述处理模块13，具体用于根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型。
图5为本发明提供的另一种定位装置的结构示意图。如图5所示，在该实现方式下，该定位装置还可以包括：训练模块14。
上述训练模块14，用于在所述处理模块13根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型之前，根据每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型，所述定位模型用于确定所述加速度数据与室内结构类型的对应关系，所述每种室内结构类型的位置的采集数据为，在所述每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据。其中，这里所说的定位模型例如可以为下述任一种模型：随机森林模型、支持向量机SVM模型、神经网络模型等。
则上述处理模块13，可以具体用于将所述加速度数据输入所述预设的定位模型，得到所述预设的定位模型的输出结果；所述输出结果用于指示所述终端设备所在的室内结构类型。
本发明提供的定位装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
在一些实施例中，上述处理模块13，还用于在根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在所述建筑物的室内位置之后，在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置。
则在该实现方式下，当上述定位装置为终端设备时，上述处理模块13，还用于在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图推送给用户。
图6为本发明提供的又一种定位装置的结构示意图。如图6所示，在上述实现方式下，当上述定位装置为服务器时，上述装置还可以包括：发送模块15。
上述发送模块15，用于在所述处理模块13在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图发送给所述终端设备。
本发明提供的定位装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (25)

1.一种定位方法，其特征在于，包括：
获取终端设备多个时刻的传感器数据，所述传感器数据包括：加速度数据；
向服务器发送请求消息，所述请求消息中携带所述终端设备所在的建筑物标识；
接收所述服务器发送的与所述建筑物标识对应的建筑物的室内地图，所述室内地图存储于所述服务器的室内地图数据库中；
根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，在根据所述室内地图确定所述室内结构类型对应多个位置时，获取所述终端设备所在位置的Wi-Fi指纹；
根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应的多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应的多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，包括：
根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型之前，所述方法还包括：
根据每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型，所述定位模型用于确定所述加速度数据与室内结构类型的对应关系，所述每种室内结构类型的位置的采集数据为，在所述每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据；
根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型，具体包括：
将所述加速度数据输入所述预设的定位模型，得到所述预设的定位模型的输出结果；所述输出结果用于指示所述终端设备所在的室内结构类型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述定位模型为下述任一种模型：随机森林模型、支持向量机SVM模型、神经网络模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取终端设备多个时刻的传感器数据，具体包括：
接收所述终端设备发送的所述多个时刻的传感器数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器数据还包括：角速度数据；所述方法还包括：
根据所述角速度数据更新所确定的所述室内结构类型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置，包括：
将所述Wi-Fi指纹与所述多个位置的Wi-Fi指纹中差值最小的位置作为所述终端设备在建筑物的室内位置。
8.根据权利要求1或7所述的方法，其特征在于，所述根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置之前，还包括：
根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹之前，所述方法还包括：
将所述建筑物标识、所述建筑物的每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹的对应关系，存储至所述Wi-Fi指纹数据库；
其中，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹为，在所述建筑物的所述每种室内结构类型的位置，根据所采集的Wi-Fi信号生成的Wi-Fi指纹。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在所述建筑物的室内位置之后，所述方法还包括：
在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，所述方法还包括：
将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图发送给所述终端设备。
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，所述方法还包括：
将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图推送给用户。
13.一种定位装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取终端设备多个时刻的传感器数据，所述传感器数据包括：加速度数据；
第二获取模块，用于向服务器发送请求消息，并接收所述服务器发送的与建筑物标识对应的建筑物的室内地图；其中，所述请求消息中携带所述终端设备所在的建筑物标识，所述室内地图存储于所述服务器的室内地图数据库中；
处理模块，用于根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，在根据所述室内地图确定所述室内结构类型对应多个位置时，获取所述终端设备所在位置的Wi-Fi指纹；
根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应的多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应的多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
训练模块，用于在所述处理模块根据所述加速度数据，以及，预设的加速度数据与室内结构类型的对应关系，确定所述终端设备所在的室内结构类型之前，根据每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的采集数据，训练预设的定位模型，所述定位模型用于确定所述加速度数据与室内结构类型的对应关系，所述每种室内结构类型的位置的采集数据为，在所述每种室内结构类型的位置，根据预设的采集次数，在每个采集次数采集的多个时刻的加速度数据；
所述处理模块，具体用于将所述加速度数据输入所述预设的定位模型，得到所述预设的定位模型的输出结果；所述输出结果用于指示所述终端设备所在的室内结构类型。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述定位模型为下述任一种模型：随机森林模型、支持向量机SVM模型、神经网络模型。
17.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，具体用于接收所述终端设备发送的所述多个时刻的传感器数据。
18.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述传感器数据还包括：角速度数据；
所述处理模块，还用于根据所述角速度数据更新所确定的所述室内结构类型。
19.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于将所述Wi-Fi指纹与所述多个位置的Wi-Fi指纹中差值最小的位置作为所述终端设备在建筑物的室内位置。
20.根据权利要求13或19所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于在根据所述Wi-Fi指纹与预先获取的所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹，在所述室内结构类型对应多个位置中确定所述终端设备在建筑物的室内位置之前，根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹。
21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于在根据所述建筑物标识和所述室内结构类型，在Wi-Fi指纹数据库中获取所述室内结构类型对应多个位置的Wi-Fi指纹之前，将所述建筑物的标识、所述建筑物的每种室内结构类型的位置，以及，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹的对应关系，存储至所述Wi-Fi指纹数据库；
其中，所述每种室内结构类型的位置的Wi-Fi指纹为，在所述建筑物的所述每种室内结构类型的位置，根据所采集的Wi-Fi信号生成的Wi-Fi指纹。
22.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于在根据所述加速度数据确定所述终端设备所在的室内结构类型，并根据所述室内地图定位所述终端设备在所述建筑物的室内位置之后，在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置。
23.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
发送模块，用于在所述处理模块在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图发送给所述终端设备。
24.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于在所述建筑物的室内地图上标记所述终端设备在建筑物的室内位置之后，将标记所述终端设备在建筑物的室内位置的室内地图推送给用户。
25.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-12任一项所述的方法。
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