CN113923596B - 室内定位方法、装置、设备及介质 - Google Patents
室内定位方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113923596B CN113923596B CN202111391578.0A CN202111391578A CN113923596B CN 113923596 B CN113923596 B CN 113923596B CN 202111391578 A CN202111391578 A CN 202111391578A CN 113923596 B CN113923596 B CN 113923596B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- positioning
- information
- terminal
- bluetooth
- positioning terminal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 123
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 48
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 31
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 16
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 claims description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 5
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 abstract 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 9
- 230000004064 dysfunction Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 3
- 206010047571 Visual impairment Diseases 0.000 description 2
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 208000016354 hearing loss disease Diseases 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 208000029257 vision disease Diseases 0.000 description 2
- 230000004393 visual impairment Effects 0.000 description 2
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 1
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000005021 gait Effects 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000037230 mobility Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/021—Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/023—Services making use of location information using mutual or relative location information between multiple location based services [LBS] targets or of distance thresholds
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/024—Guidance services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/33—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for indoor environments, e.g. buildings
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/80—Services using short range communication, e.g. near-field communication [NFC], radio-frequency identification [RFID] or low energy communication
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本申请公开了一种室内定位方法、装置、设备及介质,该方法包括:基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定定位终端的蓝牙定位信息;获取定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;对视觉定位信息和蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至定位终端;获取定位终端发送的惯导航迹数据;基于蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位,确定定位终端的融合定位坐标。该方案能够将定位精度提升至亚米级水平,无需在航站楼内对定位基站全覆盖,降低了系统建设成本,有助于提高机场对有功能障碍特殊旅客的无障碍服务质量,从而为特殊旅客提供精确地定位导航服务。
Description
技术领域
本发明一般涉及定位技术领域,具体涉及一种室内定位方法、装置、设备及介质。
背景技术
在民航技术快速发展的过程中,其为越来越多的人们的出行带来了极大的便利,随之出现了越来越多的听障、视障、行动不便等功能障碍的特殊旅客选择航空出行,对机场航站楼内的无障碍服务要求也日趋升高,为了更好的为这些特殊旅客提供便利,使其获得空间信息,实现信息查询的功能,因此,如何进行室内定位显得尤为重要。
目前,相关技术中有两种定位方式对航站楼内进行室内定位,一种是通过蓝牙Beacon或Wifi定位的方式进行室内定位,其中,蓝牙Beacon定位方式是通过在航站楼区域内布设已标记坐标位置的Beacon,接收器通过测量到的Beacon广播信号强度,从而测算出当前所处位置坐标,同理Wifi定位方式与蓝牙Beacon定位方式类似,然而该定位方式的普通定位距离在2-5米范围内,使得定位精度较差;另一种是采用UWB定位方式,通过区域内至少三个UWB定位基站接收信标定时发出的脉冲信号,基于信号到达不同基站的时间实现精准定位,然而该定位方式基站布设数量多,且成本高昂,且会通过窄脉冲信号频谱扩散带来电磁干扰风险,导致定位精度差。
发明内容
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足,期望提供一种室内定位方法、装置、设备及介质。
第一方面,本发明提供了一种室内定位方法,该方法包括:
基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息;
获取所述定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
对所述视觉定位信息和所述蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至所述定位终端;
获取所述定位终端发送的惯导航迹数据,所述惯导航迹数据是基于所述定位终端接收的实时位置坐标和所述定位终端内的惯性传感器的输出数据确定的;
基于所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据进行融合定位,确定所述定位终端的融合定位坐标。
在其中一个实施例中,所述定位基站包括至少三组接收天线,所述基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息,包括:
基于定位基站中每组天线采集的定位终端发送的蓝牙信号的相位和天线间距,确定每组天线相对于所述定位终端的到达角;
根据每组天线的到达角、每组天线的位置坐标、所述定位基站的架设高度和所述定位终端相对于地面的高度,确定所述定位终端的第一位置坐标;
获取楼层信息和发送所述第一位置坐标时的时间戳;
结合所述第一位置坐标、所述楼层信息和所述时间戳,以获得所述定位终端的蓝牙定位信息。
在其中一个实施例中,基于所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据进行融合定位,确定所述定位终端的融合定位坐标,包括:
将所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据输入预先构建好的神经网络拓扑结构模型中,以输出所述定位终端的融合定位坐标。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
将所述融合定位坐标发送至所述定位终端,以使得所述定位终端基于所述融合定位坐标对所述惯导航迹数据进行修正。
在其中一个实施例中,所述神经网络拓扑结构模型通过如下方式构建:
获取历史蓝牙定位信息、历史视觉定位信息、历史惯导航迹数据和历史位置坐标真值;
将所述历史蓝牙定位信息、所述历史视觉定位信息和所述历史惯导航迹数据输入初始神经网络拓扑模型中,得到位置坐标预期值,所述初始神经网络拓扑模型包括输入层、隐含层和输出层;
基于所述位置坐标预期值和所述历史位置坐标真值,构建损失函数;
采用梯度下降法按照损失函数最小化对所述初始神经网络拓扑模型中的权重值进行优化处理,以构建神经网络拓扑结构模型。
第二方面,本申请实施例提供了一种室内定位方法,该方法包括:
开启蓝牙广播模式,以使得定位服务器基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号确定所述定位终端的蓝牙定位信息;
采集空间视觉特征信息并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器基于所述空间视觉特征信息和预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
接收定位服务器发送的实时位置坐标,所述实时位置坐标是通过融合所述视觉定位信息和所述蓝牙定位信息获得的;
基于所述实时位置坐标和所述定位终端内的惯性传感器的输出数据,确定的惯导航迹数据并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器通过融合所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据获得所述定位终端的融合定位坐标。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
当达到校准时间时,基于所述融合定位坐标对所述惯导航迹数据进行修正。
第三方面,本申请实施例提供了一种室内定位装置,该装置包括:
第一确定模块,用于基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息;
第二确定模块,用于获取所述定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
融合处理模块,用于对所述视觉定位信息和所述蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至所述定位终端;
获取模块,用于获取所述定位终端发送的惯导航迹数据,所述惯导航迹数据是基于所述定位终端接收的实时位置坐标和所述定位终端内的惯性传感器的输出数据确定的;
融合定位模块,用于基于所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据进行融合定位,确定所述定位终端的融合定位坐标。
第四方面,本申请实施例提供了一种室内定位装置,该装置包括:
开启模块,用于开启蓝牙广播模式,以使得定位服务器基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号确定所述定位终端的蓝牙定位信息;
采集模块,用于采集空间视觉特征信息并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器基于所述空间视觉特征信息和预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
接收模块,用于接收定位服务器发送的实时位置坐标,所述实时位置坐标是通过融合所述视觉定位信息和所述蓝牙定位信息获得的;
确定模块,用于基于所述实时位置坐标和所述定位终端内的惯性传感器的输出数据,确定的惯导航迹数据并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器通过融合所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据获得所述定位终端的融合定位坐标。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述室内定位方法。
第六方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序用于实现如第一方面所述的室内定位方法。
综上所述,本申请实施例提供的室内定位方法、装置、设备及介质,通过基于定位基站信息采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定定位终端的蓝牙定位信息,并获取定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息,然后对视觉定位信息和蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至定位终端,并获取定位终端发送的惯导航迹数据,基于蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位,确定定位终端的融合定位坐标。该方案通过将蓝牙数据、视觉数据信息数据和惯导航迹数据进行融合定位,从而精准地确定定位终端的融合定位坐标,能够将定位精度提升至亚米级水平,无需在在航站楼内进行定位基站全覆盖,进一步降低了系统建设成本,有助于提高机场对有功能障碍特殊旅客的无障碍服务质量,从而为特殊旅客提供精确地定位导航服务。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例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它的附图。
图1为本申请实施例提供的室内定位的实施环境的架构示意图;
图2为本申请实施例提供的室内定位方法的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的蓝牙定位信息方法的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的定位基站、接收天线和定位终端的结构示意图;
图5为本申请实施例提供的神经网络拓扑结构模型的结构示意图;
图6为本申请实施例提供的室内定位方法的流程示意图;
图7为本发明实施例提供的室内定位装置的结构示意图;
图8为本发明实施例提供的室内定位装置的结构示意图;
图9为本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合;并且,基于本公开中的实施例,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,都属于本公开保护的范围。
需要说明的是,下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见,本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中,且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开,所属领域的技术人员应了解,本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施,且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说,可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外,可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
可以理解,随着越来越多的听障、视障、行动不便等功能障碍的特殊旅客选择航空出行,对机场航站楼内的无障碍服务要求也日趋升高,需要使得该类旅客获得空间信息,实现信息查询的功能,因此,如何进行室内定位显得尤为重要。
目前,航站楼内室内定位主要有两种方式,一种是通过蓝牙Beacon或Wifi定位的方式,其中,蓝牙Beacon定位方式是通过在航站楼区域内布设已标记坐标位置的Beacon,接收器通过测量到的Beacon广播信号强度,从而测算出当前所处位置坐标,同理Wifi定位方式与蓝牙Beacon定位方式类似,然而该定位方式的普通定位距离在2-5米范围内,使得定位精度较差;另一种是采用UWB定位方式,通过区域内至少三个UWB定位基站接收信标定时发出的脉冲信号,基于信号到达不同基站的时间实现精准定位,然而该定位方式基站布设数量多,且成本高昂,且会通过窄脉冲信号频谱扩散带来电磁干扰风险,导致定位精度差。
基于上述缺陷,本发明实施例提供了一种室内定位方法,与现有技术相比,通过该方案通过将蓝牙数据、视觉数据信息数据和惯导航迹数据进行融合定位,从而精准地确定定位终端的融合定位坐标,能够将定位精度提升至亚米级水平,无需在在航站楼内进行定位基站全覆盖,进一步降低了系统建设成本,有助于提高机场对有功能障碍特殊旅客的无障碍服务质量,从而为特殊旅客提供精确地定位导航服务。
图1是本申请实施例提供的一种室内定位方法的系统架构图。如图1所示,该系统架构包括:定位终端100、定位服务器200、定位基站300、至少三组接收天线310,定位服务器200通过至少三组接收天线310与定位基站300连接,定位终端100与定位服务器200连接。
上述定位终端100可以是智能手机、平板电脑以及电子书阅读器等移动式便携终端,或者,该定位终端100可以是智能眼镜、智能手表等智能可穿戴设备,本实施例对此不进行具体限定。其中,该定位终端100可以是特殊旅客随身携带的,该定位终端100中包括蓝牙模块、IMU(惯性传感器)模块、通信模块和控制模块。
定位服务器200可以是一台服务器,也可以是由若干台服务器构成的服务器集群,或者定位服务器200可以包含一个或多个虚拟化平台,或者定位服务器200可以是一个云计算服务中心。
其中,定位服务器200可以是为上述定位终端100提供后台服务的服务器设备。
上述定位基站300可以是AOA定位基站。上述定位基站中可以包括多组不同的接收天线,用于接收定位终端发送的脉冲信号。例如可以包括三组不同的接收天线。
进一步地,上述系统还包括无线通信网关400和交换机500。
上述无线通信网关400支持不同协议之间的转换,能够实现不同协议网络之间的互联。
上述交换机500为电信号转发的网络设备,可以为接入交换机的定位基站和定位服务器提供独享的电信号通路。
定位终端100与定位服务器200之间通过无线通信网关400建立通信连接。定位服务器200分别与无线通信网关400、交换机500建立通信连接。定位基站300与交换机500建立通信连接。可选的,上述的无线网络可以使用标准通信技术和/或协议。网络通常为因特网、但也可以是任何网络,包括但不限于局域网(Local Area Network,LAN)、城域网(Metropolitan Area Network,MAN)、广域网(Wide Area Network,WAN)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合。
定位终端100用于打开蓝牙广播模式,以发送蓝牙信号,使得定位基站300通过三组不同的接收天线310接收到蓝牙信号,并将蓝牙信号通过交换机500发送至定位服务器200,并用于采集空间视觉特征信息并发送至定位服务器,接收定位服务器发送的实时位置坐标,基于实时位置坐标和定位终端内的惯性传感器的输出数据,确定的惯导航迹数据并发送至定位服务器;并用于当达到校准时间时,基于融合定位坐标对惯导航迹数据进行修正。
定位服务器200用于基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息,并获取定位终端采集的空间视觉特征信息,然后对视觉定位信息和蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至定位终端;以及用于获取定位终端发送的惯导航迹数据,基于蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位,确定定位终端的融合定位坐标并发送至定位终端。
为了便于理解和说明,下面通过图2至图9详细阐述本申请实施例提供的室内定位方法、装置、设备及介质。
需要说明的是,下述方法实施例的执行主体可以是室内定位系统,该系统可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为终端设备的部分或者全部。
图2为本发明实施例提供的室内定位方法的流程示意图,如图2所示,该方法由定位服务器执行,该方法包括:
S101、基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定定位终端的蓝牙定位信息。
可以理解的是,用户在需要进行室内定位时,可以携带定位终端,该定位终端中由蓝牙模块、摄像头模块、IMU模块和无线通信模块组成。其中,蓝牙模块配置了不可连接的广播模式,无线通信模块可以通过公网与外部设备进行通信,也可以通过选择通过WLAN,LoRar等形式与外部设备进行通信。
用户在进入航站楼内时,定位终端可以通过蓝牙模块自动配置为蓝牙广播模式,定时发送包含定位终端标识、状态的数据的蓝牙信号,该蓝牙信号可以是脉冲信号形式,并视觉摄像头拍摄所处的位置的航站楼空间的视觉信息并上报至定位服务器,定位服务器控制定位基站接收和解析蓝牙信号,这时,定位基站通过至少三组接收天线接收到蓝牙信号,其中每组接收天线的位置坐标不同,相邻两组天线之间的间距相同。定位基站在接收到该蓝牙信号后,可以通过交换机将蓝牙信号发送至定位服务器。
本步骤中,定位服务器在接收到蓝牙信号后,可以部署定位引擎,采用到达角度测距(Angle-of-Arrival:AOA)算法计算定位终端的位置坐标。
可以理解的是,上述AOA算法是一种典型的基于测距的定位算法,通过某些硬件设备感知发射节点信号的到达方向,计算接收节点和锚节点之间的相对方位或角度,然后再利用三角测量法或其他方式计算出未知节点的位置。基于信号到达角度(AOA)的定位算法是一种常见的无线传感器网络节点自定位算法,算法通信开销低,定位精度较高。可选的,上述接收节点为定位基站,锚节点为定位终端。
可选的,在上述实施例的基础上,如图3所示,图3为本申请实施例提供的确定定位终端的蓝牙定位信息方法的流程示意图,该方法包括:
S201、基于定位基站中每组天线采集的定位终端发送的蓝牙信号的相位和天线间距,确定每组天线相对于定位终端的到达角。
本步骤中,以三组接收天线为例,请参见图4所示,可以基于定位基站中每组天线采集的定位终端发送的蓝牙信号的相位和天线间距,确定每组天线相对于定位终端的到达角θ,该到达角可以通过如下公式所示:
其中,θ1为第一组天线相对于定位终端的到达角,θ2为第二组天线相对于定位终端的到达角,θ3为第三组天线相对于定位终端的到达角,d为天线间距,c=3e8m/s为光速,f=2.4GHz为工作蓝牙频率,分别为第一组天线、第二组天线和第三组天线接收的蓝牙信号的相位。
S202、根据每组天线的到达角、每组天线的位置坐标、定位基站的架设高度和定位终端相对于地面的高度,确定定位终端的第一位置坐标。
具体地,定位服务器可以获取三组天线中每组天线的位置坐标,分别为A1(Xm,Ym),A2(Xm,Ym+d),A3(Xm,Ym+2d),并获取定位基站的架设高度H、定位终端相对于地面的高度h、相邻两根天线之间的间距d,以及每组天线的到达角θ,可以根据三组天线中每组天线的位置坐标、定位基站的架设高度H、定位终端相对于地面的高度h、相邻两根天线之间的间距d建立每个到达角与每个定位终端的中间位置坐标之间的关系,通过如下公式表示:
其中,H为定位基站的架设高度,d为相邻两根天线之间的间距,h为定位终端相对于地面的高度,三组天线中每组天线的位置坐标分别为A1(Xm,Ym),A2(Xm,Ym+d),A3(Xm,Ym+2d),θi为脉冲信号到达第i组天线的到达角,i的取值范围为[1,N],N为定位基站包含的天线组数,三组天线对应的定位终端的中间位置坐标分别为P01(x01、y01),P02(x02,y02),P03(x03,y03)。
在确定出上述每组天线的到达角和定位终端的每个中间位置坐标之间的关系之后,可以对三个中间位置坐标的横坐标值的平和加均值计算第一位置坐标的横坐标值,并对三个中间位置坐标的纵坐标值的平和加均值计算第一位置坐标的纵坐标值,以确定定位终端的第一位置坐标,可以通过如下公式确定定位终端的第一位置坐标:
其中,三组天线对应的定位终端的中间位置坐标分别为
P01(X01,Y01),P02(X02,Y02),P03(X03,Y03),定位终端的第一位置坐标为P0(X0,Y0)。
S203、获取定位终端所在的楼层信息和确定出第一位置坐标时的时间戳。
其中,楼层信息包含定位终端所在的楼层。
S204、结合第一位置坐标、楼层信息和时间戳,以获得定位终端的蓝牙定位信息。
定位服务器在确定出定位终端的第一位置坐标后,可以获取定位终端所在的楼层信息和定位服务器确定出所述第一位置坐标时的时间戳,并将第一位置坐标添加对应的时间戳后,得到定位终端的蓝牙定位信息,如该时间戳为T0,楼层信息为L,则得到的蓝牙定位信息为P0(X0,Y0,L,T0)然后通过无线通信网关发送至定位终端。
S102、获取定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息。
具体地,可以预先获取航站楼室内地图、定位基站位置信息和航站楼内的视觉特征信息,以构建室内定位数据库。可以按照旅客是否可以进入将航站楼区域分为旅客可以进入的区域和无法进入的区域,然后将旅客无法进入的区域,标记为S0;将旅客可以进入的区域,标记为S1。并在航站楼内假设高精度定位基站,并标注在室内地图的楼层和平面位置,采集航站楼内行动路径上的视觉特征信息,该视觉特征信息可以是行动路径上的关键节点,例如包括出入口、路径分叉处、楼梯口、拐弯处的信息,然后基于航站楼室内地图、定位基站位置信息和航站楼内的视觉特征信息构建室内定位数据库。
可选地,还可以在机场内设置人眼可见或不可见的标志,每个标志对应一个经纬度坐标,通过视觉识别技术可以识别这些标志物,可以将其作为视觉特征信息,进而获得该标志物的坐标。还可以根据图像中标志物的大小,确定旅客到标志物的距离和定位,结合标志物坐标,精准计算出旅客的当前坐标。
具体地,定位终端可以通过摄像头拍摄镜头前方图像,提取空间视觉特征信息并通过无线网络上报至定位服务器,以使得定位服务器根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息,可以通过将视觉特征信息与室内定位数据库中的特征数据进行比对,从而确定视觉定位信息。其中,空间视觉特征信息是指摄像头所拍摄的对应空间内的图像信息。
S103、对视觉定位信息和蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至定位终端。
S104、获取定位终端发送的惯导航迹数据,惯导航迹数据是基于定位终端接收的实时位置坐标和定位终端内的惯性传感器的输出数据确定的。
在确定出视觉定位信息后,可以将视觉定位信息和蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至定位终端。定位终端在获取到该实时位置坐标后,启动定时器,每隔200ms发射一次蓝牙脉冲信号,并上传一次视觉特征信息。并且采集惯导航迹数据,该惯导航迹数据可以通过内部的IMU模块获取,可以包括行人行进时的加速度值、步行方向角度值和磁力计值。可以根据惯导航迹数据,完成步态检测、步长估计、方向角度识别、建议线性步长模型,并完成航迹推演。
其中,该IMU模块可以包括加速度计、陀螺仪、磁力计,加速度计用于实时采集行人在行进时的加速度值,陀螺仪用于实时采集行人在行进时的步行方向角度值,磁力计用于分辨行人行进时的朝向,以获取磁力计值。
在获取行人行进时的加速度值、步行方向角度值和磁力计值后,基于行人行进时的加速度值、步行方向角度值和磁力计值,建立线性步长模型。
可选的,上述线性步长模型包括行人步长和行人步频,该行人步长和行人步频分别通过如下公式表示:
L=λ+bF(k)+cV(a)+δ
V(a)=E(a2)-(E(a))2
其中,L表示行人步长,F(k)表示行人步频,a为行人行进时的加速度值,V(a)表示加速度方差,E(a)为加速度值期望,tk为第k个时刻值,λ表示常量,b、c为对应变量参数,δ为线性步长模型噪声,δ=0。
S105、基于蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位,确定定位终端的融合定位坐标。
具体地,可以将蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据输入预先构建好的神经网络拓扑结构模型中,以输出定位终端的融合定位坐标,神经网络拓扑结构模型用于对蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位处理,然后将位置坐标真值添加对应的时间戳,得到融合定位坐标并发送至定位终端,以使得定位终端在达到校准时间时,基于融合定位坐标对惯导航迹数据进行修正。
其中,神经网络拓扑结构模型通过如下方式构建:先获取历史蓝牙定位信息、历史视觉定位信息、历史惯导航迹数据和历史位置坐标真值,然后将历史蓝牙定位信息、历史视觉定位信息和历史惯导航迹数据输入初始神经网络拓扑模型中,得到位置坐标预期值,该初始神经网络拓扑模型包括输入层、隐含层和输出层,并基于位置坐标预期值和历史位置坐标真值,构建损失函数,然后采用梯度下降法按照损失函数最小化对初始神经网络拓扑模型中的权重值进行优化处理,以构建神经网络拓扑结构模型。
需要说明的是,请参见图5所示,该神经网络拓扑结构模型可以包括三层,分别为输入层、隐含层和输出层,其中,X1,Y1,Z1分别为蓝牙定位信息、视觉定位信息、惯导航迹数据推演卡尔曼滤波的位置,隐含层有四个节点,输出层有一个节点,输出位置坐标真值P1。输入层与隐含层之间权重为Wji,隐含层与输出层之间的阈值为Wkj。输入信号通过隐含层运算传给输出层,与输出层的预期结果作比较计算误差,得到损失函数,并反向传播误差,更新权重,从而缩小误差,得到神经网络拓扑结构模型。并将获取的蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据输入预先构建好的神经网络拓扑结构模型中,以输出定位终端的位置坐标真值P1。
与现有技术相比,当在空间中无法架设AOA基站时,可以通过采集空间视觉特征实现高精度定位,有效解决了基站安装问题。并且通过将蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位,从而保证了整个系统运行时位置误差小于1米。
在确定出位置坐标真值后,可以将位置坐标真值添加对应的时间戳,得到融合定位坐标并发送至定位终端,以使得定位终端在达到校准时间时,接收融合定位坐标,基于融合定位坐标对惯导航迹数据进行修正,并重新刷新定时器,更新室内定位的位置信息。
本申请实施例提供的室内定位方法,通过基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定定位终端的蓝牙定位信息,并获取定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息,然后对视觉定位信息和蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至定位终端,并获取定位终端发送的惯导航迹数据,基于蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位,确定定位终端的融合定位坐标。该方案通过将蓝牙数据、视觉数据信息数据和惯导航迹数据进行融合定位,从而精准地确定定位终端的融合定位坐标,能够将定位精度提升至亚米级水平,无需在在航站楼内进行定位基站全覆盖,进一步降低了系统建设成本,有助于提高机场对有功能障碍特殊旅客的无障碍服务质量,从而为特殊旅客提供精确地定位导航服务。
请参见图6所示,定位终端可以开启蓝牙广播模式,定时发送包含定位终端标识、状态的数据的蓝牙脉冲信号,视觉摄像头拍摄所处的位置的航站楼空间的视觉信息并上报至定位服务器,定位服务器控制定位基站接收和解析蓝牙信号,以获取对应的数据,然后部署定位引擎,采用AOA算法计算定位终端的第一位置坐标,并获取楼层信息和发送所述第一位置坐标时的时间戳,并将第一位置坐标添加对应的时间戳后,得到定位终端的蓝牙定位信息。并获取定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息,然后采用加权算法将视觉定位信息和蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并通过无线网络发送至定位终端,使得定位终端接收到该实时位置坐标,然后在实时位置坐标处启动定时器,定时通过蓝牙广播模式发送蓝牙信号和空间视觉特征信息至定位服务器,并采集惯导航迹数据,基于惯导航迹数据进行航迹推演,然后当到达校准时间后,可以从定位服务器接收融合定位坐标,该融合定位坐标是定位服务器采用神经网络算法对蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位得到的。定位终端在确定出融合定位坐标后,基于融合定位坐标对惯导航迹数据进行修正,并重新刷新定时器时间,更新融合定位坐标。
其中,在基于惯导航迹数据进行航迹推演的过程中,可以基于惯导航迹数据,确定行人行进时的加速度值、步行方向角度值和磁力计值,然后基于行人行进时的加速度值、步行方向角度值和磁力计值,建立线性步长模型,并基于线性步长模型,进行航迹推演。
本实施例中通过将蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位处理,通过神经网络算法完成多种数据的融合,可快速缩小误差,与现有的可实现米级精度定位相比,本申请可以实现系统级纳米级高精度定位,并且当在空间中无法架设aoa定位基站时候,通过采集空间视觉特征实现高精度定位,可以有效解决安装问题。
应当注意,尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作,或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反,流程图中描绘的步骤可以改变执行顺序。附加地或备选地,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
另一方面,图7为本发明实施例提供的室内定位装置的结构示意图。如图5所示,该装置可以实现如图2-3所示的方法,该装置可以包括:
第一确定模块10,用于基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定定位终端的蓝牙定位信息;
第二确定模块20,用于获取定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
融合处理模块30,用于对视觉定位信息和蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至定位终端;
获取模块40,用于获取定位终端发送的惯导航迹数据,惯导航迹数据是基于定位终端接收的实时位置坐标和定位终端内的惯性传感器的输出数据确定的;
融合定位模块50,用于基于蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位,确定定位终端的融合定位坐标。
可选的,第一确定模块10,具体用于:
基于定位基站中每组天线采集的定位终端发送的蓝牙信号的相位和天线间距,确定每组天线相对于定位终端的到达角;
根据每组天线的到达角、每组天线的位置坐标、定位基站的架设高度和定位终端相对于地面的高度,确定定位终端的第一位置坐标;
获取楼层信息和发送第一位置坐标时的时间戳;
结合第一位置坐标、楼层信息和时间戳,以获得定位终端的蓝牙定位信息。
可选的,融合定位模块50,具体用于:
将蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据输入预先构建好的神经网络拓扑结构模型中,以输出定位终端的融合定位坐标。
可选的,上述装置,还用于:
将融合定位坐标发送至定位终端,以使得定位终端基于融合定位坐标对惯导航迹数据进行修正。
可选的,神经网络拓扑结构模型通过如下方式构建:
获取历史蓝牙定位信息、历史视觉定位信息、历史惯导航迹数据和历史位置坐标真值;
将历史蓝牙定位信息、历史视觉定位信息和历史惯导航迹数据输入初始神经网络拓扑模型中,得到位置坐标预期值,初始神经网络拓扑模型包括输入层、隐含层和输出层;
基于位置坐标预期值和历史位置坐标真值,构建损失函数;
采用梯度下降法按照损失函数最小化对初始神经网络拓扑模型中的权重值进行优化处理,以构建神经网络拓扑结构模型。
本实施例提供的室内定位装置,可以执行上述方法的实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
另一方面,图8为本发明实施例提供的室内定位装置的结构示意图。如图5所示,该装置可以实现上述的方法,该装置可以包括:
开启模块60,用于开启蓝牙广播模式,以使得定位服务器基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号确定所述定位终端的蓝牙定位信息;
采集模块70,用于采集空间视觉特征信息并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器基于所述空间视觉特征信息和预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
接收模块80,用于接收定位服务器发送的实时位置坐标,所述实时位置坐标是通过融合所述视觉定位信息和所述蓝牙定位信息获得的;
确定模块90,用于基于所述实时位置坐标和所述定位终端内的惯性传感器的输出数据,确定的惯导航迹数据并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器通过融合所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据获得所述定位终端的融合定位坐标。
本实施例提供的室内定位装置,可以执行上述方法的实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
图9为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图9所示,其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统700的结构示意图。
如图9所示,计算机系统700包括中央处理单元(CPU)701,其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM703中,还存储有系统700操作所需的各种程序和数据。CPU701、ROM702以及RAM703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
以下部件连接至I/O接口705:包括键盘、鼠标等的输入部分706;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707;包括硬盘等的存储部分708;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器710上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考图2描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序,所述计算机程序包含用于执行图2的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质711被安装。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,前述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括第一确定模块、第二确定模块、融合处理模块、获取模块和融合定位模块。其中,这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定,例如,第一确定模块还可以被描述为“用于基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息”。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施例中前述装置中所包含的计算机可读存储介质;也可以是单独存在,未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,前述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的室内定位方法。
综上所述,本申请实施例提供的室内定位方法、装置、设备及介质,通过基于定位基站信息采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定定位终端的蓝牙定位信息,并获取定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息,然后对视觉定位信息和蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至定位终端,并获取定位终端发送的惯导航迹数据,基于蓝牙定位信息、视觉定位信息和惯导航迹数据进行融合定位,确定定位终端的融合定位坐标。该方案通过将蓝牙数据、视觉数据信息数据和惯导航迹数据进行融合定位,从而精准地确定定位终端的融合定位坐标,能够将定位精度提升至亚米级水平,无需在在航站楼内进行定位基站全覆盖,进一步降低了系统建设成本,有助于提高机场对有功能障碍特殊旅客的无障碍服务质量,从而为特殊旅客提供精确地定位导航服务。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (9)
1.一种室内定位方法,其特征在于,用于航站楼内室内定位,所述方法包括:
基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息;
获取所述定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
对所述视觉定位信息和所述蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至所述定位终端;
获取所述定位终端发送的惯导航迹数据,所述惯导航迹数据是基于所述定位终端接收的实时位置坐标和所述定位终端内的惯性传感器的输出数据确定的;
基于所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据进行融合定位,确定所述定位终端的融合定位坐标;
所述方法还包括:
将所述融合定位坐标发送至所述定位终端,以使得所述定位终端基于所述融合定位坐标对所述惯导航迹数据进行修正;
所述定位基站包括至少三组接收天线,所述基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息,包括:
基于定位基站中每组天线采集的定位终端发送的蓝牙信号的相位和天线间距,确定每组天线相对于所述定位终端的到达角;
根据每组天线的到达角、每组天线的位置坐标、所述定位基站的架设高度和所述定位终端相对于地面的高度,确定所述定位终端的第一位置坐标;
获取楼层信息和发送所述第一位置坐标时的时间戳;
结合所述第一位置坐标、所述楼层信息和所述时间戳,以获得所述定位终端的蓝牙定位信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据进行融合定位,确定所述定位终端的融合定位坐标,包括:
将所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据输入预先构建好的神经网络拓扑结构模型中,以输出所述定位终端的融合定位坐标。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述融合定位坐标发送至所述定位终端,以使得所述定位终端基于所述融合定位坐标对所述惯导航迹数据进行修正。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述神经网络拓扑结构模型通过如下方式构建:
获取历史蓝牙定位信息、历史视觉定位信息、历史惯导航迹数据和历史位置坐标真值;
将所述历史蓝牙定位信息、所述历史视觉定位信息和所述历史惯导航迹数据输入初始神经网络拓扑模型中,得到位置坐标预期值,所述初始神经网络拓扑模型包括输入层、隐含层和输出层;
基于所述位置坐标预期值和所述历史位置坐标真值,构建损失函数;
采用梯度下降法按照损失函数最小化对所述初始神经网络拓扑模型中的权重值进行优化处理,以构建神经网络拓扑结构模型。
5.一种室内定位方法,其特征在于,用于航站楼内室内定位,所述方法包括:
开启蓝牙广播模式,以使得定位服务器基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号确定所述定位终端的蓝牙定位信息;
采集空间视觉特征信息并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器基于所述空间视觉特征信息和预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
接收定位服务器发送的实时位置坐标,所述实时位置坐标是通过融合所述视觉定位信息和所述蓝牙定位信息获得的;
基于所述实时位置坐标和所述定位终端内的惯性传感器的输出数据,确定的惯导航迹数据并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器通过融合所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据获得所述定位终端的融合定位坐标;所述定位基站包括至少三组接收天线,所述基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息,包括:
基于定位基站中每组天线采集的定位终端发送的蓝牙信号的相位和天线间距,确定每组天线相对于所述定位终端的到达角;
根据每组天线的到达角、每组天线的位置坐标、所述定位基站的架设高度和所述定位终端相对于地面的高度,确定所述定位终端的第一位置坐标;
获取楼层信息和发送所述第一位置坐标时的时间戳;
结合所述第一位置坐标、所述楼层信息和所述时间戳,以获得所述定位终端的蓝牙定位信息。
6.一种室内定位装置,其特征在于,用于航站楼内室内定位,所述装置包括:
第一确定模块,用于基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息;
第二确定模块,用于获取所述定位终端采集的空间视觉特征信息,根据预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
融合处理模块,用于对所述视觉定位信息和所述蓝牙定位信息进行融合处理,得到定位终端的实时位置坐标并发送至所述定位终端;
获取模块,用于获取所述定位终端发送的惯导航迹数据,所述惯导航迹数据是基于所述定位终端接收的实时位置坐标和所述定位终端内的惯性传感器的输出数据确定的;
融合定位模块,用于基于所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据进行融合定位,确定所述定位终端的融合定位坐标;所述定位基站包括至少三组接收天线,所述第一确定模块具体用于:
基于定位基站中每组天线采集的定位终端发送的蓝牙信号的相位和天线间距,确定每组天线相对于所述定位终端的到达角;
根据每组天线的到达角、每组天线的位置坐标、所述定位基站的架设高度和所述定位终端相对于地面的高度,确定所述定位终端的第一位置坐标;
获取楼层信息和发送所述第一位置坐标时的时间戳;
结合所述第一位置坐标、所述楼层信息和所述时间戳,以获得所述定位终端的蓝牙定位信息。
7.一种室内定位装置,其特征在于,用于航站楼内室内定位,所述装置包括:
开启模块,用于开启蓝牙广播模式,以使得定位服务器基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号确定所述定位终端的蓝牙定位信息;
采集模块,用于采集空间视觉特征信息并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器基于所述空间视觉特征信息和预先构建的室内定位数据库确定视觉定位信息;
接收模块,用于接收定位服务器发送的实时位置坐标,所述实时位置坐标是通过融合所述视觉定位信息和所述蓝牙定位信息获得的;
确定模块,用于基于所述实时位置坐标和所述定位终端内的惯性传感器的输出数据,确定的惯导航迹数据并发送至所述定位服务器,以使得所述定位服务器通过融合所述蓝牙定位信息、所述视觉定位信息和所述惯导航迹数据获得所述定位终端的融合定位坐标;
所述定位基站包括至少三组接收天线,所述基于定位基站采集的定位终端发送的蓝牙信号,确定所述定位终端的蓝牙定位信息,包括:
基于定位基站中每组天线采集的定位终端发送的蓝牙信号的相位和天线间距,确定每组天线相对于所述定位终端的到达角;
根据每组天线的到达角、每组天线的位置坐标、所述定位基站的架设高度和所述定位终端相对于地面的高度,确定所述定位终端的第一位置坐标;
获取楼层信息和发送所述第一位置坐标时的时间戳;
结合所述第一位置坐标、所述楼层信息和所述时间戳,以获得所述定位终端的蓝牙定位信息。
8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4任一项或权利要求5所述的室内定位方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序用于被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项或权利要求5所述的室内定位方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111391578.0A CN113923596B (zh) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 室内定位方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111391578.0A CN113923596B (zh) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 室内定位方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113923596A CN113923596A (zh) | 2022-01-11 |
CN113923596B true CN113923596B (zh) | 2024-01-30 |
Family
ID=79247880
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111391578.0A Active CN113923596B (zh) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 室内定位方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113923596B (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114114369B (zh) * | 2022-01-27 | 2022-07-15 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 自动驾驶车辆定位方法和装置、电子设备和存储介质 |
CN114513748B (zh) * | 2022-03-15 | 2024-01-30 | 北京远特科技股份有限公司 | 室内高精度定位的方法、装置和电子设备 |
CN114979945A (zh) * | 2022-05-20 | 2022-08-30 | 上海航天测控通信研究所 | 一种基于到达角与rssi值的异步融合定位方法 |
CN114894196B (zh) * | 2022-05-20 | 2023-09-19 | 上海航天测控通信研究所 | 一种航迹推算辅助的离开角测向定位方法 |
CN116887400A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-10-13 | 深圳腾信百纳科技有限公司 | 一种基于蓝牙通讯的室内定位方法、智能终端及存储介质 |
CN116824923A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-09-29 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种动态优化ads-b航迹质量的方法 |
CN117177174B (zh) * | 2023-11-03 | 2024-01-26 | 江苏达海智能系统股份有限公司 | 一种基于机器视觉与wsn的室内定位方法及系统 |
CN118310523B (zh) * | 2024-04-01 | 2024-09-10 | 广东经纬天地科技有限公司 | 一种室内定位方法、系统、设备及存储介质 |
CN118316562B (zh) * | 2024-06-07 | 2024-08-20 | 浙江正泰仪器仪表有限责任公司 | 一种双模通信模块的时钟同步方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107356256A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-17 | 中国矿业大学 | 一种多源数据混合的室内高精度定位系统和方法 |
CN209605835U (zh) * | 2019-04-08 | 2019-11-08 | 上海申通地铁集团有限公司 | 定位导航系统 |
CN111511017A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-08-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 定位方法及装置、设备、存储介质 |
CN111623765A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-09-04 | 清华大学 | 基于多模态数据的室内定位方法及系统 |
CN113108775A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-07-13 | 北京奇岱松科技有限公司 | 基于蓝牙和视觉的室内定位系统 |
CN113405545A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-09-17 | 阿里巴巴新加坡控股有限公司 | 定位方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN113587928A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 导航方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品 |
CN113587917A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 室内定位方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品 |
-
2021
- 2021-11-23 CN CN202111391578.0A patent/CN113923596B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107356256A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-17 | 中国矿业大学 | 一种多源数据混合的室内高精度定位系统和方法 |
CN209605835U (zh) * | 2019-04-08 | 2019-11-08 | 上海申通地铁集团有限公司 | 定位导航系统 |
CN111511017A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-08-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 定位方法及装置、设备、存储介质 |
CN111623765A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-09-04 | 清华大学 | 基于多模态数据的室内定位方法及系统 |
CN113108775A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-07-13 | 北京奇岱松科技有限公司 | 基于蓝牙和视觉的室内定位系统 |
CN113405545A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-09-17 | 阿里巴巴新加坡控股有限公司 | 定位方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN113587928A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 导航方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品 |
CN113587917A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 室内定位方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113923596A (zh) | 2022-01-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113923596B (zh) | 室内定位方法、装置、设备及介质 | |
US10165422B2 (en) | Scalable indoor navigation and positioning systems and methods | |
US9194933B2 (en) | Context and map aiding for self-learning | |
CN104781686B (zh) | 路径匹配 | |
JP5740537B2 (ja) | デバイス位置のための位置表示制御 | |
KR102087452B1 (ko) | 위치지문맵의 생성 및 이용 | |
US9544740B2 (en) | Method, apparatus and computer program product for orienting a smartphone display and estimating direction of travel of a pedestrian | |
CN107036597A (zh) | 一种基于智能手机内置惯性传感器的室内定位导航方法 | |
CN108225304A (zh) | 基于多源传感器室内快速定位方法与系统 | |
CN112887899B (zh) | 一种基于单基站软位置信息的定位系统及定位方法 | |
CN104977003A (zh) | 基于共享轨迹的室内寻人方法、云端服务器及系统 | |
US9658313B2 (en) | Terrestrial positioning assistance serving based on receiver device context | |
CN104181500A (zh) | 一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法 | |
CN107110652A (zh) | 处理空间特征 | |
US10123176B2 (en) | Location estimation apparatus and method using combination of different positioning resources | |
Iwase et al. | Infra-free indoor positioning using only smartphone sensors | |
CN106197418B (zh) | 一种基于滑动窗口的指纹法与传感器融合的室内定位方法 | |
Zhou et al. | Anonymous crowdsourcing-based WLAN indoor localization | |
Ehrlich et al. | Pedestrian localisation inside buildings based on multi-sensor smartphones | |
Khanh et al. | The practice of cloud-based navigation system for indoor robot | |
KR20220047491A (ko) | 융합형 WIFI-rtt/rssi 신호를 이용한 실내 위치 확인 시스템 | |
KR20220077542A (ko) | 무선통신 신호에 기반한 실내 위치 확인 시스템 | |
Liu et al. | A calibrated-RSSI/PDR/Map intergrated system based on a novel particle filter for indoor navigation | |
Kessel et al. | Automated WLAN calibration with a backtracking particle filter | |
Ramaneti et al. | IoT based 2D indoor navigation system using BLE beacons and Dijkstra's algorithm |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |