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日志

导航技术的“最后一公里”——室内导航

已有 99 次阅读2018-1-2 11:43 |系统分类:通信网络| ibeacon, BLE, 蓝牙网关, 防丢器, 蓝牙模块

iBeacon是一项基本Bluetooth LE/BLE/Bluetooth Smart 的精准微定位技术,当你的手持设备靠近一个Beacon基站时,设备就能够感应到Beacon信号,范围可以从几毫米到50米。iBeacon相比于原来的蓝牙技术有几个特点:首先它不需要配对,普通的蓝牙设备之间的连接在每次交互前需要通过连接操作,而iBeacon就没有这些限制;准确与距离,普通的蓝牙一般的传输距离在0.1-10m,而iBeacon信号可以精确到毫米级别,并且最大可支持到50m的范围;功耗更低,其实iBeacon又叫低功耗蓝牙,一个普通的纽扣电池可供一个Beacon基站硬件使用两年。用一句话总结,iBeacon 那就是该技术就像是GPS,获得各种准确的定位信息。比如说当你驾驶到地下停车场,停车之后去购物。回来之后,iBeacon可以指导你找到自己机车的精确位置。但导航只是iBeacon技术的一部分而已,iBeacon还允许发出简单的类似“我在这”信号,这意味这着iBeacon技术可以完成更多事情,例如室内导航。

 

随着基于用户位置信息的相关技术的应用和发展,位置服务(LBS)已经成为人们日常工作、生活所必须的一项基本服务需求,尤其在大型复杂的室内环境中,如博物馆、机场、超市、医院、地下矿井等区域,人们对位置服务有迫切需求。在移动互联网迅速发展和位置服务应用需求的推动下,当前室内导航技术处于较快的发展阶段,研究者们提出了众多室内导航技术的理论与方法。导航技术可以分为室外导航技术和室内导航技术两种,在室外环境下,全球导航系统(GPS)、北斗导航系统(BDS)等全球导航卫星系统(GNSS)为用户提供米级的位置服务,基本解决了在室外空间中进行准确导航的问题,并在日常生活中得到了广泛的应用。然而,在占人类日常生活时间80%的室内环境中,受到建筑物的遮挡和多径效应的影响,GNSS导航精度急剧降低,无法满足室内位置服务需要,但室内导航在一些特定场合的迫切需求已经日趋显著,因此,室内导航技术已成为物联网应用的新的热点。

 

结合图1我们来介绍一下iBeacon在室内导航中的应用,办公室、会议室、洗手间、

大厅分别分布若干个iBeacon(红点),其中大厅分布包括3个的iBeacon,具体编号为1、2、3的iBeacon,假设某人在大厅的A点位置,那通过应用iBeacon的室内导航技术是如何定位出A点位置的呢,定位的核心技术其实是测距。给定空间中已知三点1、2、3的具体坐标,和一个未知点A到三点1、2、3的距离,即可算出未知点A的坐标。这通常叫做三点测量定位算法。具体可根据RSSI算法得出准确坐标值,基于信号强度(RSSI) 无线信号的信号强度随着传播距离的增加而衰减,接收方与发送方离得越近,则接收方的信号强度就越强;接收方离发送方越远,则接收到的信号强度就越弱。根据移动终端测量接收到的信号强度和已知的无线信号衰落模型,可以估算出收发方之间的距离,根据多个估算的距离值,可以计算出移动终端的位置。这一种方法相对简单,不需要对网络添加额外的硬件设备。

 

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我司(云里物里)为室内导航技术的发展提供了”路标“性的产品,即iBeacon产品,尤其是E5定位型iBeacon采用塑料外壳,圆形外观、手感细腻;使用旋扣方式组装,易于更换电池;可采用螺丝和贴胶两种方式固定。

 

用户运用我们的iBeacon产品到室内导航现场,大体遵循如下步骤:

第一步、iBeacon部署过程基站部署之前要完成地图绘制,通常用作室内定位导航的地图均为矢量地图,这种地图无论怎么缩放都不会影响地图的展现效果。矢量地图本身是带坐标信息的,地图上的每个点相对参考点都有一个相对坐标。iBeacon部署需要借助部署工具,即一个手机App软件,部署人员使用部署工具从服务器获取矢量地图。部署人员部署iBeacon时,在地图上选择和实际位置对应的点,App会自动从地图中抓取该点位的坐标,加上部署人员记录的iBeacon编号,将数据一并上传到服务器。用户开启应用时,就会从数据库获取到相关iBeacon的坐标数据,方便手机进行定位计算 。

 

第二步、手机定位过程:用户打开应用开启蓝牙扫描后,会获取周围iBeacon的ID和信号强度等数据,根据信号强度和高频信号的衰减公式可以计算出手机到周围每个iBeacon的距离。但是由于iBeacon是2.4G HZ高频信号,信号本身的稳定性很差,再加上室内环境的各种反射和折射,所以单次的信号强度是不能直接拿来使用的,否则会产生巨大的误差,所以必须引入相应的滤波和加权算法,来尽量减少信号噪音的干扰。 滤波算法可以采用简单的高斯滤波法,将不符合要求的信号数据直接过滤掉,剩余的有效数据按照时间先后顺序进入数据列表,并采用先进先出的队列数据刷新方式。在设定的队列长度范围内,时间尺度上越近的数据获得越高的权重。同时采用多角定位算法,并不局限于使用三角定位。

(部分资料整理自网络)

 

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