TWI411803B - 室內目標定位裝置及方法 - Google Patents

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Description

室內目標定位裝置及方法
本發明是有關於一種室內目標定位裝置及方法,特別是指一種可追蹤多目標(Multi-Object)的室內目標定位裝置及方法。
在目前的大樓或居家中,通常利用溫度感測器的資訊來調整空調設備,及利用煙霧偵測器(Smoke Detector)的資訊來判斷是否有火災發生並發出警報,以達到節能與保全之目的;若能進一步配合室內的人員位置資訊,可使得空調設備更有效率的調節所需能量,例如,在室內無人時關閉空調設備或使其維持最低需求狀態;而且,當火災發生時也可以根據人員位置資訊快速地對受困火場的人員進行救援。因此,精確地追蹤室內的人員位置資訊,在節能與保全的效能提昇上,扮演著極為重要的角色。
一習知的室內定位技術,如文獻「Suk Lee;Kyoung Nam Ha;Kyung Chang Lee;“A pyroelectric infrared sensor-based indoor location-aware system for the smart home,”IEEE Transactions on Consumer Electronics ,Volume 52,Issue 4,Nov. 2006 Page(s):1311-1317.」所示,提供了一種基於熱電紅外線(Pyroelectric Infrared,PIR)感測器的室內位置感知系統(PIR Sensor-based Indoor Location-Aware System,PILAS),其係利用複數個PIR感測器產生的感測信號並配合該等PIR感測器之感測範圍,對室內的一待追蹤人員進行定位。
參閱圖1~3,以三個PIR感測器為例,標示為PIR感測器a、b、c,分別對應感測範圍A、B、C。如圖1所示,當僅有PIR感測器a產生ON信號,且其餘產生OFF信號,則判定該待追蹤人員的位置為:PIR感測器a對應之感測範圍A的幾何中心11(該待追蹤人員實際上在位置12)。如圖2所示,當PIR感測器a及b產生ON信號,且PIR感測器c產生OFF信號,則判定該待追蹤人員的位置為:PIR感測器a及b對應之感測範圍A及B的交集範圍AB(斜線標示範圍)的幾何中心13(該待追蹤人員實際上在位置14)。該PILAS所使用之定位方法,在只有單一待追蹤人員的情況下,的確可以判定出一個具有合理誤差的位置;但是,若室內分散了複數個待追蹤人員,該PILAS不但無法正確判斷出待追蹤人員的數目,亦無法確保能夠判定出具有合理誤差的位置。如圖3所示,舉例來說,若室內分散了兩個待追蹤人員,其等實際上分別在位置15及位置16,此時,該PILAS依然只判定出一個位於交集範圍AB的幾何中心13之待追蹤人員。
另一習知的室內定位技術,係根據無線網路環境中,複數個已知位置之參考節點(Reference Node)與一待測節點間的接收信號強度(Received Signal Strength,RSS),來對該待測節點進行定位。
利用RSS進行定位之技術已發展了許多年,由於無線電信號(Radio Signal)本身特性,其信號強度主要受到下列因子的影響:室內之障礙物(例如,家具、牆壁、人員)造成無線電信號的吸收與遮蔽(Shadowing)效應;傳送端發送之無線電信號經由障礙物之反射、折射與繞射等多路徑(Multi-Path)到達接收端,造成其信號強度產生加乘、減弱或抵銷等效應;室內各種電子設備的干擾影響無線電信號的穩定度。雖然已有相關研究在探討如何規劃該等參考節點的架設位置,以減少家具、牆壁造成的影響;但是,當室內人數變多(即,待測節點數變多)或人員活動頻繁時,無線電信號的變動率亦會隨之加大,而降低了定位結果的準確度。
由此可知,上述的習知技術,在室內有多個待追蹤人員(或待測節點)的情況下,並無法提供可靠的定位結果。
因此,本發明之目的,即在提供一種室內目標定位裝置。
於是,本發明室內目標定位裝置,適用於對室內的至少一目標進行定位,該裝置包含一無線射頻定位單元、一移動感測器定位單元,及一資料融合單元。該無線射頻定位單元用以產生對應該目標的一無線射頻預估座標。該移動感測器定位單元包括一移動感測器模組,及一定位模組,該移動感測器模組用以根據該目標之移動產生至少一感測信號,該定位模組用以根據該感測信號及該無線射頻預估座標,產生對應該目標的一移動感測器預估座標。該資料融合單元包括一權重產生模組,及一融合座標計算模組,該權重產生模組用以提供一第一融合權重,該融合座標計算模組用以根據該第一融合權重、該無線射頻預估座標,及該移動感測器預估座標,產生對應該目標的一融合座標。
本發明之另一目的,即在提供一種室內目標定位方法。
於是,本發明室內目標定位方法,適用於對室內的至少一目標進行定位,該方法包含下列步驟:(a)提供一第一融合權重;(b)產生對應該目標的一無線射頻預估座標;(c)根據該目標之移動產生至少一感測信號;(d)根據該感測信號及該無線射頻預估座標,產生對應該目標的一移動感測器預估座標;及(e)根據該第一融合權重、該無線射頻預估座標,及該移動感測器預估座標,產生對應該目標的一融合座標。
有關本發明之前述及其他技術內容、特點與功效,在以下配合參考圖式之一個較佳實施例的詳細說明中,將可清楚的呈現。
參閱圖4與圖5,本發明室內目標定位裝置2之較佳實施例適用於對室內的至少一目標進行定位,且整合於一監控(Surveillance)系統3,其中,該目標係指於室內活動的人員。
該監控系統3包含該室內目標定位裝置2、一環境感測 單元31、一無線收發單元32,以及一控制單元33。該室內目標定位裝置2用以產生對應該目標的一融合座標。該環境感測單元31具有一煙霧偵測器311,及一溫度感測器312;其中,該煙霧偵測器311用以產生一煙霧偵測信號,該溫度感測器312用以產生一溫度資訊。該無線收發單元32用以接收該融合座標、該煙霧偵測信號,及該溫度資訊其中至少一者,並將其傳送給該控制單元33,其中,該無線收發單元32可為基於ZigBee/IEEE 802.15.4的無線射頻(Radio Frequency,RF)收發器(Transceiver)。該控制單元33用以根據已接收的該融合座標、該煙霧偵測信號、該溫度資訊進行判斷,以產生對應的一控制信號或資訊。舉例來說,該控制單元33可由該融合座標判斷室內是否有人,當判斷出室內無人時,該控制單元33可進一步根據該溫度資訊產生該控制信號給對應的空調設備,以關閉空調設備或使其維持最低需求狀態,達到節能減碳的目的。又,當該控制單元33由該煙霧偵測信號判斷出有火災發生時,可進一步提供該融合座標給救災人員,以協助其快速地對受困火場的目標(人員)進行救援。
本發明室內目標定位裝置2包括一無線射頻定位單元21、一移動感測器(Motion Sensor)定位單元22,及一資料融合(Data Fusion)單元23。
該無線射頻定位單元21包括一參考節點無線射頻收發器模組211、至少一待測節點無線射頻收發器212,及一定位模組213。該參考節點無線射頻收發器模組211具有至少 三個參考節點無線射頻收發器(圖未示),每一參考節點無線射頻收發器位於一已知節點位置。該待測節點無線射頻收發器212係配帶於該目標,即,每一目標對應配帶各自的待測節點無線射頻收發器212,所以,該待測節點無線射頻收發器212的數目等於該目標的數目。該定位模組213根據該等參考節點無線射頻收發器與該待測節點無線射頻收發器212之間的複數個已接信號強度索引值(Received Signal Strength Index,RSSI),及該等已知節點位置之座標,以產生對應該目標的一無線射頻預估座標。在本較佳實施例中,該無線射頻定位單元21主要係以德州儀器(TI)的CC2431來實施,其中,CC2431為內建定位引擎且基於ZigBee/IEEE 802.15.4的無線射頻定位單晶片系統(System on Chip,SOC),但該無線射頻定位單元21亦可以現有的無線射頻收發器結合微處理器控制單元(Microprocessor Control Unit,MCU)來實現,並不限於本較佳實施例所揭露。由於該無線射頻定位單元21之組成元件、定位原理,及其詳細實作方式係為熟習此項技術者所熟知,故不在此贅述。
該移動感測器定位單元22包括一移動感測器模組221,及一定位模組222。該移動感測器模組221具有至少一移動感測器(圖未示),該移動感測器根據該目標之移動產生一感測信號。該定位模組222根據該無線射頻定位單元21產生的無線射頻預估座標及該感測信號,以產生對應該目標的一移動感測器預估座標。在本較佳實施例中,該移動 感測器係採用松下(Panasonic)的AMN34112來實施,其中,AMN34112係為一種PIR感測器,其對應一感測範圍,當該目標於該感測範圍內移動時,則該感測信號為一已偵測信號(以‘ON’表示),否則,該感測信號為一未偵測信號(以‘OFF’表示);該移動感測器亦可為其他具有類似功能的感測器,所以,本發明之實施並非受限於本較佳實施例之例示。
該資料融合單元23包括一權重產生模組231,及一融合座標計算模組232。該權重產生模組231用以提供一第一融合權重。該融合座標計算模組232根據該第一融合權重、無線射頻定位單元21產生的無線射頻預估座標,及該移動感測器定位單元22產生的移動感測器預估座標,產生對應該目標的該融合座標。
其中,有關該移動感測器定位單元22,及該資料融合單元23之詳細運作方式,將在以下本發明室內目標定位方法之較佳實施例中作進一步之說明。
參閱圖5、圖6與圖7,本發明室內目標定位方法之較佳實施例,包含下列步驟。
如步驟41所示,該資料融合單元23之權重產生模組231先以協差交集(Covariance Intersection,CI)演算法,離線地訓練出該第一融合權重,本發明採用協差交集演算法的原因為:協差交集演算法不需關於欲融合之資料(即,該無線射頻定位單元21及該移動感測器定位單元22分別產生之資料)的相關假設(Assumption),而仍然可具有合理而一致(Consistent)的融合結果。其中,該步驟41包括下列子步驟。
在子步驟411中,提供複數個訓練樣本實際座標、複數個訓練樣本無線射頻預估座標,及複數個訓練樣本移動感測器預估座標。其中,該等訓練樣本實際座標是對室內的複數個訓練目標進行實地量測所得之座標,該等訓練樣本無線射頻預估座標係由該無線射頻定位單元21針對該等訓練目標預估而得,該等訓練樣本移動感測器預估座標係由該移動感測器定位單元22針對該等訓練目標預估而得。
在子步驟412中,根據該等訓練樣本實際座標,與該等訓練樣本無線射頻預估座標(以表示),求出一無線射頻座標協方差矩陣;並根據該等訓練樣本實際座標,與該等訓練樣本移動感測器預估座標(以表示),求出一移動感測器座標協方差矩陣。其中,協方差矩陣的計算如式(1)~(2)所示。
其中,以該等訓練樣本實際座標取代變數,並以該等訓練樣本無線射頻預估座標取代變數,代入式(1)~(2),可求得該無線射頻座標協方差矩陣(以P a a 表示);類似地,以該等訓練樣本實際座標取代變數,並以該等訓練樣本移動感測器預估座標取代變數,代入式(1)~(2),可求得該移動感測器座標協方差矩陣(以P bb 表示)。
在子步驟413~414中,根據該無線射頻座標協方差矩陣P aa ,及該移動感測器座標協方差矩陣P bb ,以求出最佳化的一融合座標協方差矩陣(以P cc 表示),其中,對應最佳化的該融合座標協方差矩陣P cc 之權重值(以W 1 表示)即為該第一融合權重。用以計算該融合座標協方差矩陣P cc 之協方差預測方程式(CI Estimator)定義如式(3)~(4)所示。
其中,,最佳化的流程如下:選擇不同的權重值W 1 重複計算式(3)~(4),以使該融合座標協方差矩陣P cc 滿足預定的一最佳化條件。在本較佳實施例中,該最佳化條件為:使得該融合座標協方差矩陣P cc 的行列式值(Determinant)為最小;但該最佳化條件亦可為:使得該融合座標協方差矩陣P cc 的跡(Trace)為最小,所以,本發明之實施並非受限於本較佳實施例之例示。
經過子步驟411~414求出該第一融合權重W 1 後,即可以其進行後續的資料融合。
值得一提的是,雖然,在本較佳實施例中,係以協差交集演算法求得該第一融合權重W 1 ,不過,該第一融合權重W 1 的值也可為一介於0與1之間的預設值,舉例來說,若假設該無線射頻預估座標與該移動感測器預估座標之融合參考價值相同時,則該第一融合權重W 1 可預設為0.5,並不限於本較佳實施例所揭露。
如步驟42所示,該無線射頻定位單元21產生對應該目標的該無線射頻預估座標;若室內有複數個目標,則該無線射頻定位單元21產生對應每一目標的無線射頻預估座標。
如步驟43所示,該移動感測器定位單元22之該定位模組222根據該無線射頻定位單元21產生的無線射頻預估座標,及該移動感測器模組221產生的感測信號,以產生對應每一目標的移動感測器預估座標。
參閱圖8~10,分別以室內有一、二、三個目標的情況進行說明,當室內有三個以上的目標時,其等移動感測器預估座標的產生方式可依此類推。為了便於描述,假設該移動感測器模組221包括三個移動感測器d、e、f,分別對應感測範圍D、E、F。
參閱圖5與8,當該無線射頻定位單元21僅產生一個無線射頻預估座標51時,代表室內僅有一個目標;此時,移動感測器d及e的感測信號為‘ON’,且移動感測器f的感測信號為‘OFF’;該定位模組222根據該無線射頻預估座標51及移動感測器d、e(即,感測信號為‘ON的移動感測器)對應的感測範圍D、E,判斷目標位於感測範圍D、E之交集範圍DE,並以交集範圍DE的幾何中心52作為對應此一目標的移動感測器預估座標。
參閱圖5與9,當該無線射頻定位單元21產生二個無線射頻預估座標53、54時,代表室內有二個目標;此時,移動感測器d、e的感測信號為‘ON’,且移動感測器f的感測信號為‘OFF’;該定位模組222根據該無線射頻預估座標53、54及移動感測器d、e對應的感測範圍D、E,判斷其中一目標位於交集範圍DE,另一目標位於感測範圍D,並以交集範圍DE的幾何中心52作為對應其中一目標的移動感測器預估座標,以感測範圍D的幾何中心55作為對應另一目標的移動感測器預估座標。
參閱圖5與10,當該無線射頻定位單元21產生三個無線射頻預估座標56、57、58時,代表室內有三個目標;此時,移動感測器d、e、f的感測信號皆為‘ON’;該定位模組222根據該無線射頻預估座標56、57、58及移動感測器d、e、f對應的感測範圍D、E、F,判斷該等目標分別位於交集範圍DE、感測範圍D,及感測範圍F,並分別以交集範圍DE的幾何中心52、感測範圍D的幾何中心55,及感測範圍F的幾何中心59作為對應該等目標的移動感測器預估座標。
如步驟44所示,對於每一目標,該資料融合單元23之融合座標計算模組232將其無線射頻預估座標(以[x RF_i y RF_i ] T 表示)與該第一融合權重W 1 的乘積,加上其移動感測器預估座標(以[x Motion_i y Motion_i ] T 表示)與一第二融合權重W 2 的乘積,以產生其融合座標(以[x Fused_i y Fused_i ] T 表示),其中,W 1 +W 2 =1,其計算如式(5)所示。
綜上所述,本發明係藉由融合該無線射頻定位單元21產生之無線射頻預估座標,及該移動感測器定位單元22產生之移動感測器預估座標,以求出更為精確的定位結果(融合座標);而且,不論是單一目標或是多目標,皆可以利用本發明之室內目標定位裝置2及方法進行定位;而精確的定位結果,的確有助於提昇該監控系統3在節能與保全上之效能,故確實能達成本發明之目的。
惟以上所述者,僅為本發明之較佳實施例而已,當不能以此限定本發明實施之範圍,即大凡依本發明申請專利範圍及發明說明內容所作之簡單的等效變化與修飾,皆仍屬本發明專利涵蓋之範圍內。
11、13...幾何中心
12...位置
14~16...位置
2...室內目標定位裝置
21...無線射頻定位單元
211...參考節點無線射頻收發器模組
212...待測節點無線射頻收發器
213...定位模組
22...移動感測器定位單元
221...移動感測器模組
222...定位模組
23...資料融合單元
231...權重產生模組
232...融合座標計算模組
3...監控系統
31...環境感測單元
311...煙霧偵測器
312...溫度感測器
32...無線收發單元
33...控制單元
41~44...步驟
411~414...子步驟
51...無線射頻預估座標
52...幾何中心
53~54...無線射頻預估座標
55...幾何中心
56~58...無線射頻預估座標
59...幾何中心
a~c...PIR感測器
A~C...感測範圍
AB...交集範圍
d~f...移動感測器
D~F...感測範圍
DE...交集範圍
圖1是一示意圖,說明在一習知PILAS中,單一待追蹤人員的定位結果;
圖2是一示意圖,說明在該習知PILAS中,單一待追蹤人員的定位結果;
圖3是一示意圖,說明在該習知PILAS中,二個待追蹤人員的定位結果;
圖4是一方塊圖,說明包含本發明室內目標定位裝置之一較佳實施例的一監控系統;
圖5是一方塊圖,說明本發明室內目標定位裝置之該較佳實施例;
圖6是一流程圖,說明本發明室內目標定位方法之一較佳實施例;
圖7是一流程圖,說明在本發明室內目標定位方法中,一第一融合權重的離線訓練程序;
圖8是一示意圖,說明在本發明室內目標定位方法中,單一目標對應的一無線射頻預估座標,及一移動感測器預估座標;
圖9是一示意圖,說明在本發明室內目標定位方法中,二個目標分別對應的二個無線射頻預估座標,及二個移動感測器預估座標;以及
圖10是一示意圖,說明說明在本發明室內目標定位方法中,三個目標分別對應的三個無線射頻預估座標,及三個移動感測器預估座標。
2...室內目標定位裝置
21...無線射頻定位單元
211...參考節點無線射頻收發器模組
212...待測節點無線射頻收發器
213...定位模組
22...移動感測器定位單元
221...移動感測器模組
222...定位模組
23...資料融合單元
231...權重產生模組
232...融合座標計算模組

Claims (16)

  1. 一種室內目標定位裝置,適用於對室內的至少一目標進行定位,該裝置包含:一無線射頻定位單元,用以產生對應該目標的一無線射頻預估座標;一移動感測器定位單元,包括一移動感測器模組,及一定位模組,該移動感測器模組用以根據該目標之移動產生至少一感測信號,該定位模組用以根據該感測信號及該無線射頻預估座標,產生對應該目標的一移動感測器預估座標;以及一資料融合單元,包括一權重產生模組,及一融合座標計算模組,該權重產生模組用以提供一第一融合權重,該融合座標計算模組用以根據該第一融合權重、該無線射頻預估座標,及該移動感測器預估座標,產生對應該目標的一融合座標。
  2. 依據申請專利範圍第1項所述之室內目標定位裝置,其中,該權重產生模組係根據一無線射頻座標協方差矩陣,及一移動感測器座標協方差矩陣,並利用一協方差交集演算法離線地訓練出該第一融合權重。
  3. 依據申請專利範圍第2項所述之室內目標定位裝置,其中,該權重產生模組係根據複數個訓練樣本實際座標,及複數個訓練樣本無線射頻預估座標,以求得該無線射頻座標協方差矩陣,該權重產生模組還根據該等訓練樣本實際座標,及複數個訓練樣本移動感測器預估座標,以求得該移動感測器座標協方差矩陣。
  4. 依據申請專利範圍第1項所述之室內目標定位裝置,其中,該融合座標計算模組係將該無線射頻預估座標與該第一融合權重及一第二融合權重其中一者的乘積,加上該移動感測器預估座標與該第一融合權重及該第二融合權重其中另一者的乘積,以產生該融合座標,其中。該第一融合權重及該第二融合權重的總合為1。
  5. 依據申請專利範圍第1項所述之室內目標定位裝置,其中,該無線射頻定位單元包括一參考節點無線射頻收發器模組、一待測節點無線射頻收發器,及一定位模組,該定位模組用以根據該參考節點無線射頻收發器模組,及該待測節點無線射頻收發器之間的複數個已接收信號強度索引值,以產生該無線射頻預估座標。
  6. 依據申請專利範圍第5項所述之室內目標定位裝置,其中,該參考節點無線射頻收發器模組具有至少三個參考節點無線射頻收發器,且每一參考節點無線射頻收發器係位於一已知節點位置,該待測節點無線射頻收發器係位於該目標上,該無線射頻定位單元之定位模組係根據該等參考節點無線射頻收發器,與該待測節點無線射頻收發器之間的該等已接收信號強度索引值,及該等已知節點位置之座標,以產生該無線射頻預估座標。
  7. 依據申請專利範圍第1項所述之室內目標定位裝置,其中,該移動感測器模組具有至少一移動感測器,該移動感測器對應一感測範圍,當該目標於該感測範圍內移動時,則該感測信號為一已偵測信號,否則,該感測信號為一未偵測信號。
  8. 依據申請專利範圍第7項所述之室內目標定位裝置,其中,該移動感測器為一熱電紅外線感測器。
  9. 依據申請專利範圍第7項所述之室內目標定位裝置,其中,該移動感測器定位單元之定位模組係根據產生該已偵測信號的移動感測器所對應之感測範圍,及該無線射頻預估座標,以產生該移動感測器預估座標。
  10. 一種室內目標定位方法,適用於對室內的至少一目標進行定位,該方法包含下列步驟:(a)提供一第一融合權重;(b)產生對應該目標的一無線射頻預估座標;(c)根據該目標之移動產生至少一感測信號;(d)根據該感測信號及該無線射頻預估座標,產生對應該目標的一移動感測器預估座標;及(e)根據該第一融合權重、該無線射頻預估座標,及該移動感測器預估座標,產生對應該目標的一融合座標。
  11. 依據申請專利範圍第10項所述之室內目標定位方法,其中,該步驟(a)係利用一協方差交集演算法離線地訓練出該第一融合權重。
  12. 依據申請專利範圍第11項所述之室內目標定位方法,其中,該步驟(a)包括下列子步驟:(a-1)根據複數個訓練樣本實際座標,及複數個訓練樣本無線射頻預估座標,求得一無線射頻座標協方差矩陣;(a-2)根據該等訓練樣本實際座標,及複數個訓練樣本移動感測器預估座標,求得一移動感測器座標協方差矩陣;以及(a-3)根據該無線射頻座標協方差矩陣,及該移動感測器座標協方差矩陣,並利用該協方差交集演算法以產生該第一融合權重。
  13. 依據申請專利範圍第10項所述之室內目標定位方法,其中,在該步驟(e)中,係將該無線射頻預估座標與該第一融合權重及一第二融合權重其中一者的乘積,加上該移動感測器預估座標與該第一融合權重及該第二融合權重其中另一者的乘積,以產生該融合座標,其中。該第一融合權重及該第二融合權重的總合為1。
  14. 依據申請專利範圍第10項所述之室內目標定位方法,其中,該步驟(b)包括下列子步驟:(b-1)提供對應複數參考節點無線射頻收發器之複數座標;以及(b-2)根據該等參考節點無線射頻收發器之座標,及該等參考節點無線射頻收發器與位於該目標之一待測節點無線射頻收發器之間的複數個已接收信號強度索引值,產生該無線射頻預估座標。
  15. 依據申請專利範圍第10項所述之室內目標定位方法,其中,在該步驟(c)中,係利用至少一移動感測器產生該感測信號,其中,該移動感測器對應一感測範圍,當該目標於該感測範圍內移動時,則該感測信號為一已偵測信號,否則,該感測信號為一未偵測信號。
  16. 依據申請專利範圍第15項所述之室內目標定位方法,其中,在該步驟(d)中,係根據產生該已偵測信號的移動感測器所對應之感測範圍,及該無線射頻預估座標,以產生該移動感測器預估座標。
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8174931B2 (en) 2010-10-08 2012-05-08 HJ Laboratories, LLC Apparatus and method for providing indoor location, position, or tracking of a mobile computer using building information
CN102740453B (zh) * 2011-04-14 2015-05-20 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 具定位功能的无线网络接入设备及定位方法
US9274208B2 (en) 2011-06-29 2016-03-01 Worcester Polytechnic Institute Enhanced RF location methods and systems
CN103728645B (zh) * 2012-10-10 2016-06-08 航天数联信息技术(深圳)有限公司 一种室内外定位系统及其定位方法
TW201422031A (zh) * 2012-11-20 2014-06-01 Novatek Microelectronics Corp 獲得權重幾何精度因子精確解之方法及電腦系統
CN103399298B (zh) * 2013-07-30 2015-12-02 中国科学院深圳先进技术研究院 一种基于光强度的多传感器室内定位装置与方法
ITBA20130065A1 (it) * 2013-10-02 2015-04-03 Domenico Colucci Sistema di localizzazione "indoor" ad alta affidabilita' e relative metodologie di utilizzo
US9173067B2 (en) 2013-12-02 2015-10-27 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for performing a passive indoor localization of a mobile endpoint device
US10254378B1 (en) * 2016-07-05 2019-04-09 Phunware, Inc. Mobile device localization based on relative received signal strength indicators
CN106597882B (zh) * 2016-11-29 2019-10-15 深圳市极成光电有限公司 基于传感器的智能定位感应示教方法、装置和系统
CN107610173B (zh) * 2017-08-11 2021-04-02 北京圣威特科技有限公司 一种实时定位方法和装置
WO2020012144A1 (en) * 2018-07-12 2020-01-16 Source to Site Accessories Limited Determining presence of a person
EP3624077B1 (en) 2018-09-17 2023-11-01 Zumtobel Lighting GmbH Object detection sensor network for calculating a motion path of an object

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040169587A1 (en) * 2003-01-02 2004-09-02 Washington Richard G. Systems and methods for location of objects
EP1742083A1 (en) * 2005-06-22 2007-01-10 Deere & Company Method and system for sensor signal fusion
WO2007018523A2 (en) * 2004-07-28 2007-02-15 Sarnoff Corporation Method and apparatus for stereo, multi-camera tracking and rf and video track fusion
US7257411B2 (en) * 2002-12-27 2007-08-14 Ntt Docomo, Inc. Selective fusion location estimation (SELFLOC) for wireless access technologies

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2353910A (en) * 1999-09-03 2001-03-07 Ibm Asset tracking using local beacons
US7904244B2 (en) * 2003-11-18 2011-03-08 Sarimo Technologies, LLC Determining a location or position using information from multiple location and positioning technologies and applications using such a determined location or position
US20090189810A1 (en) * 2008-01-24 2009-07-30 Broadcom Corporation Weighted aiding for positioning systems

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7257411B2 (en) * 2002-12-27 2007-08-14 Ntt Docomo, Inc. Selective fusion location estimation (SELFLOC) for wireless access technologies
US20040169587A1 (en) * 2003-01-02 2004-09-02 Washington Richard G. Systems and methods for location of objects
WO2007018523A2 (en) * 2004-07-28 2007-02-15 Sarnoff Corporation Method and apparatus for stereo, multi-camera tracking and rf and video track fusion
EP1742083A1 (en) * 2005-06-22 2007-01-10 Deere & Company Method and system for sensor signal fusion

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陳建仲,無線熱電及多重感測器融合技術應用於人機定位系統,國立中正大學,2012/6 *

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Publication number Publication date
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