一種基于密集部署ap的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法與系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，一種基于密集部署發(fā)明涉及導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法和系統(tǒng)。本發(fā)明通過蹤跡采集模塊收集并記錄用戶在室內(nèi)活動時(shí)的數(shù)據(jù)信息；當(dāng)需要導(dǎo)航時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對參考蹤跡采集模塊采集的RSSI信息進(jìn)行處理并連同采集的用戶步數(shù)及用戶轉(zhuǎn)動的角度信息作為參考數(shù)據(jù)；對導(dǎo)航蹤跡采集模塊采集到的當(dāng)前位置數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理——作為輸入數(shù)據(jù)；通過匹配模塊將輸入數(shù)據(jù)與參考進(jìn)行匹配，根據(jù)用戶不同的位置狀態(tài)，系統(tǒng)給出相應(yīng)的導(dǎo)航提示。本發(fā)明充分利用了無線AP廣泛部署的事實(shí)，提出了一種新穎、簡單且高效的路徑匹配算法且在沒有室內(nèi)地圖或者平面圖的情況下，實(shí)現(xiàn)用戶的自我導(dǎo)航。
【專利說明】一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法與系統(tǒng) 所屬技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法 與系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 在日常的生活中，人很容易遺忘，如:將鑰匙、背包等落在某個(gè)陌生的地方;在大型 商場，人經(jīng)常會在一番比較后，回到某個(gè)先前去過的商鋪;盲人在沒有護(hù)理人的引導(dǎo)時(shí)，往 往會遇到諸多不便。諸如此類的情景都要求我們具備記憶復(fù)雜的路線圖的能力。但是，人類 的記憶力畢竟有限，所以我們常常在某個(gè)路口左右為難。此外，出于財(cái)產(chǎn)安全、隱私保護(hù)等 因素的考慮，我們并不能隨時(shí)獲取室內(nèi)的平面圖。所以如何在不依賴室內(nèi)平面圖或者地圖 的條件下實(shí)現(xiàn)自我導(dǎo)航變得越來越重要。
[0003] GPS、北斗等被廣泛應(yīng)用于室外的導(dǎo)航系統(tǒng)難于應(yīng)用于室內(nèi)。由于建筑物本身的遮 擋以及建筑物內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜多變性、人的隨機(jī)出現(xiàn)及走動等因素使得室內(nèi)的無線環(huán)境比 室外更加復(fù)雜多變。近十年來，許多的室內(nèi)定位技術(shù)被提出。這些技術(shù)主要分為兩類:一類 是依賴各式各樣的硬件設(shè)備，如RFID、藍(lán)牙、無線傳感器、特制硬件。另一類是利用WLAN信號 的定位技術(shù)，其中主要的方法是基于指紋的定位技術(shù)。
[0004] 基于WiFi信號的RSSI的室內(nèi)定位技術(shù)是被廣泛研究的技術(shù)之一。該方法需要利用 不同位置處采集的RSSI值映射到實(shí)際地圖上來構(gòu)建無線地圖（Radio Map，MR)實(shí)現(xiàn)定位。但 是，離線階段的數(shù)據(jù)采集需要專業(yè)操作人員，且大量的離線數(shù)據(jù)采集增加了人力成本，使得 基于RSSI指紋的室內(nèi)定位技術(shù)難以實(shí)際應(yīng)用。在機(jī)器人領(lǐng)域，導(dǎo)航和定位已得到廣泛的研 究。通過結(jié)合里程表輸出和慣性測量單元（IMU)的測量結(jié)果，完成準(zhǔn)確的定位，以及結(jié)合地 圖信息實(shí)現(xiàn)到目標(biāo)位置的導(dǎo)航。除了地圖限制外，人的運(yùn)動狀態(tài)更為復(fù)雜多變。手機(jī)有限的 傳感器能力及電池能量的限制使得機(jī)器人定位和導(dǎo)航算法無法實(shí)際應(yīng)用。
[0005] 因此，為了應(yīng)對上述方法的不足，提出了一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航 方法與系統(tǒng)。該系統(tǒng)可輕松部署并且即插即用，最關(guān)鍵的是系統(tǒng)地實(shí)現(xiàn)不需要依賴室內(nèi)平 面圖便能提供導(dǎo)航服務(wù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是為了解決無地圖狀態(tài)下的室內(nèi)導(dǎo)航問題，而提出的一種基于密集 部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法與系統(tǒng)。
[0007] 本發(fā)明的目的是通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
[0008] 一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:在無地圖狀態(tài)下，利用 室內(nèi)已經(jīng)密集部署的AP，實(shí)現(xiàn)用戶的自我室內(nèi)導(dǎo)航，包括如下步驟：
[0009] 步驟1、通過蹤跡采集模塊收集并記錄用戶在室內(nèi)活動時(shí)的數(shù)據(jù)信息；
[0010] 步驟2、當(dāng)用戶需要導(dǎo)航時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對參考蹤跡采集模塊采集的RSSI信息 進(jìn)行處理并連同采集的用戶步數(shù)及轉(zhuǎn)動的角度信息作為參考數(shù)據(jù)；
[0011] 步驟3、對導(dǎo)航蹤跡采集模塊采集到的當(dāng)前位置數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，作為輸入數(shù) 據(jù)；
[0012] 步驟4、通過匹配模塊將輸入數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配：如果用戶在正確的路徑 上，則執(zhí)行步驟5;否則，提示用戶在附近位置走動，然后繼續(xù)使用路徑匹配，直到用戶回到 正確的路徑上；
[0013] 步驟5、根據(jù)用戶當(dāng)前位置以及目標(biāo)位置，判斷用戶是否已經(jīng)到達(dá)目標(biāo)位置： 如果用戶沒有到達(dá)目標(biāo)位置，則根據(jù)輸入數(shù)據(jù)及參考數(shù)據(jù)對用戶的下一步行動做出導(dǎo) 航指示，并繼續(xù)執(zhí)行步驟3;
[0014]如果用戶已經(jīng)到達(dá)目標(biāo)位置，則導(dǎo)航結(jié)束。
[0015] -種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:步驟1中提到的蹤跡采 集模塊分為參考蹤跡采集模塊與導(dǎo)航蹤跡采集模塊，分別用于記錄用戶在前向路徑和折返 路徑中活動時(shí)的數(shù)據(jù)信息。
[0016] 上述的蹤跡采集模塊，其特征在于:記錄的數(shù)據(jù)信息包括:手機(jī)采集到的無線AP在 用戶所處位置的信號強(qiáng)度信息，即RSSI信息、用戶的步數(shù)以及用戶轉(zhuǎn)動的角度信息。
[0017] 上述的蹤跡采集模塊，其特征在于：用戶的步數(shù)以及轉(zhuǎn)動角度的測量使用的是商 用智能手機(jī)中集成的慣性傳感器。
[0018] -種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:步驟2中的數(shù)據(jù)預(yù)處理 模塊的處理指的是:對收集到的RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理以降低數(shù)據(jù)的波動性，使得采集到 的數(shù)據(jù)更接近于真實(shí)值。
[0019] -種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:在步驟3中所述的對當(dāng) 前位置采集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行的預(yù)處理包括:對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波并求其平均值，以其 平均值作為輸入數(shù)據(jù)。
[0020] -種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于：在步驟4中的導(dǎo)航模 塊，分為兩部分:預(yù)處理和匹配模塊，匹配模塊按用戶行走的時(shí)間點(diǎn)將前向路徑的參考數(shù)據(jù) 與折返路徑的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，判斷用戶是否在正確的回程路徑及當(dāng)前所處位置在整個(gè) 路徑中的大概位置。
[0021] 上述的匹配模塊，其特征在于：匹配結(jié)果和沿途采集的用戶步數(shù)及轉(zhuǎn)動角度相結(jié) 合，生成導(dǎo)航指令。
[0022] -種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:在步驟4中所提到的路 徑匹配算法如下：
[0023] 參考數(shù)據(jù)中的RSSI記錄集與輸入數(shù)據(jù)中的RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，計(jì)算掃描到的每個(gè) AP的積分，計(jì)算規(guī)則如下： 若AP僅在折返路徑與前向路徑中都被掃描到，則： Sm= |RSSIf[m,2N-t]-RSSIb(m,t) 假若僅在前向路徑中被掃描到，則 Sm=|RSSIf[m,2N-t]-(-100) 假若僅在回程中被掃描到，則 Sm= |RSSIb(m,t)-(-100) |*y 最后，計(jì)算總積分： t時(shí)刻用戶在正確路徑上的條件為
S< =a〇
[0024] 上述的路徑匹配算法，其特征在于:RSSIf [m，2N_t ]表示前向路徑中手機(jī)掃描到的 APA2N-t時(shí)刻的RSSI信息，即參考數(shù)據(jù)信息;RSSIb(m，t)表示折返路徑中，手機(jī)測到的APm 在t時(shí)刻的RSSI信息，即輸入數(shù)據(jù)信息;時(shí)Py是權(quán)重因子，本文采用了多次測試后的統(tǒng)計(jì)經(jīng) 驗(yàn)值。
[0025] 上述的路徑匹配算法，其特征在于:判定t時(shí)刻用戶是否在正確的路徑上的條件中 的a是一個(gè)統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)值。
[0026] 上述的路徑匹配算法，其特征在于:所述的公式中的字符表現(xiàn)形式可以改變。
[0027] -種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:使用圖形界面對用戶 進(jìn)行導(dǎo)航:當(dāng)用戶需要返回某一點(diǎn)時(shí)，在導(dǎo)航引擎上輸入目的地，然后按動start導(dǎo)航按鈕， 開始對用戶導(dǎo)航;在導(dǎo)航引擎上顯示到目的地需要總步數(shù)、剩余的步數(shù)以及當(dāng)前需要左轉(zhuǎn)、 右轉(zhuǎn)還是直行。
[0028] -種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于：系統(tǒng)可以構(gòu)建在移動 終端，比如裝有Andro i d或者I0S操作系統(tǒng)的移動終端。
[0029] 本發(fā)明對比已有技術(shù)具有以下創(chuàng)新點(diǎn)：
[0030] 在沒有室內(nèi)地圖或者平面圖的情況下，實(shí)現(xiàn)用戶的自我導(dǎo)航;充分利用了無線AP 廣泛部署的事實(shí)，提出了一種新穎、簡單且高效的路徑匹配算法。
[0031] 本發(fā)明對比已有技術(shù)具有以下顯著優(yōu)點(diǎn)：
[0032] -種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)極易部署;一種基于密集部署AP的無 地圖室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)是一種即插即用的導(dǎo)航系統(tǒng);不需要任何專業(yè)的硬件部署，只需要在商 業(yè)智能手機(jī)上部署該系統(tǒng)軟件就能完成導(dǎo)航過程，使得系統(tǒng)部署的成本極低且操作簡單快 捷。
【附圖說明】：
[0033] 圖1為本發(fā)明所述的室內(nèi)導(dǎo)航方法的流程圖；
[0034] 圖2為本發(fā)明所述的室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)的架構(gòu)不意圖；
[0035] 圖3為本發(fā)明所述的室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)測試的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過卡爾曼濾波處理的效果 圖；
[0036] 圖4為本發(fā)明所述的室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)測試的其中一次實(shí)驗(yàn)的用戶行走路線示意圖；
[0037] 圖5為本發(fā)明所述的室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)用戶界面示意圖；
【具體實(shí)施方式】：
[0038]下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步說明。
[0039] 本發(fā)明提供了一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法與系統(tǒng)，本發(fā)明方法的 流程圖如附圖1所示，包括如下步驟：
[0040] 步驟1、通過蹤跡采集模塊收集并記錄用戶在室內(nèi)活動時(shí)的數(shù)據(jù)信息；
[0041]步驟2、當(dāng)用戶需要導(dǎo)航時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對參考蹤跡采集模塊采集的RSSI信息 進(jìn)行處理并連同采集的用戶步數(shù)及轉(zhuǎn)動的角度信息作為參考數(shù)據(jù)；
[0042]步驟3、對導(dǎo)航蹤跡采集模塊采集到的當(dāng)前位置數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，作為輸入數(shù) 據(jù)；
[0043]步驟4、通過匹配模塊將輸入數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配：如果用戶在正確的路徑 上，則執(zhí)行步驟5;否則，提示用戶在附近位置走動，然后繼續(xù)使用路徑匹配，直到用戶回到 正確的路徑上；
[0044] 步驟5、根據(jù)用戶當(dāng)前位置以及目標(biāo)位置，判斷用戶是否已經(jīng)到達(dá)目標(biāo)位置： 如果用戶沒有到達(dá)目標(biāo)位置，則根據(jù)輸入數(shù)據(jù)及參考數(shù)據(jù)對用戶的下一步行動做出導(dǎo) 航指示，并繼續(xù)執(zhí)行步驟3;
[0045] 如果用戶已經(jīng)到達(dá)目標(biāo)位置，則導(dǎo)航結(jié)束。
[0046] 如附圖2為本發(fā)明所述的室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)的架構(gòu)示意圖，主要分為3個(gè)大的模塊，各 模塊詳細(xì)介紹如下：
[0047] (1)用戶操作界面，如本發(fā)明所述系統(tǒng)的用戶界面如附圖5所示，進(jìn)行導(dǎo)航時(shí)，當(dāng)用 戶需要返回某一點(diǎn)時(shí)，使用圖形界面對用戶進(jìn)行導(dǎo)航：
[0048] 在導(dǎo)航引擎上輸入目的地，點(diǎn)擊界面start鍵即可進(jìn)行回程導(dǎo)航，導(dǎo)航界面上實(shí)時(shí) 用箭頭提示用戶轉(zhuǎn)向以及到達(dá)目標(biāo)位置的剩余步數(shù)。
[0049] 轉(zhuǎn)向標(biāo)識包括:左拐、右拐、直行三種箭頭。此外，導(dǎo)航界面上還提示需要轉(zhuǎn)動的角 度，左轉(zhuǎn)會提示〇度到180度，右轉(zhuǎn)會提示0度到負(fù)180度。
[0050] (2)蹤跡采集模塊，本發(fā)明方法及系統(tǒng)的蹤跡采集模塊分為參考蹤跡采集模塊與 導(dǎo)航蹤跡采集模塊，分別用于記錄用戶在前向路徑和折返路徑中活動時(shí)的數(shù)據(jù)信息。
[0051]記錄的數(shù)據(jù)信息包括:手機(jī)采集到的無線AP在用戶所處位置的信號強(qiáng)度信息，即 RSSI、用戶的步數(shù)以及用戶轉(zhuǎn)動的角度信息。
[0052]其中安卓平臺上實(shí)現(xiàn)RSSI信息掃描采集的核心代碼如下： public List getWifIScanList() { List list = new ArrayList<ScanResult> (); WifiService. startScanO ; list = WifiService. getScanResults (); return list;
[0053]用戶的步數(shù)以及轉(zhuǎn)動角度的測量使用的是商用智能手機(jī)中集成的慣性傳感器，在 安卓平臺上實(shí)現(xiàn)的核心代碼如下： public void onSensorChanged(SensorEvent event) public class RotationDetector implements SensorEventListener； public StepDetector implements SensorEventListener；
[0054] (3)導(dǎo)航模塊，主要分為兩部分:預(yù)處理和匹配模塊。具體過程分別如下：
[0055]如附圖1所示在用戶點(diǎn)擊start按鈕開始導(dǎo)航時(shí)，會對蹤跡采集模塊采集到的數(shù)據(jù) 進(jìn)行預(yù)處理，處理過程如下：
[0056] 由于熱噪聲，非固定物體產(chǎn)生的干擾等影響，使得采集到的RSSI值波動比較大。此 外，不同的AP的信號質(zhì)量的差別變化很大。因此，本發(fā)明中對采集到的RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼 濾波處理?？柭鼮V波的狀態(tài)方程和測量方程如下： Xk - Ak-lXk-1+ 〇 k-1 y k - CkXk+Vk
[0057] 式中，xk表示k時(shí)刻的RSSI值;yk表示k時(shí)刻對xk進(jìn)行測量得到的觀測值，wk-：L，v k都 是均值為零的正態(tài)白噪聲，方差分別為Qk和Rk，并且耵叫士'/] = 〇其中Ak= 1，Ck= 1。將方程 〇 (1)和(2)聯(lián)立： 尤〇 =五 D% J 二 ~ ^T(-v〇 ~ A〇 H-v()--v〇) ] ~ 時(shí)間更新方程為： h=U-i.4r-i+K Xk+11 k - Ak-1 * Xk 測量更新方程為： xk=Ak-i ? xk-i+Kk ? (yk-Ak-i ? xk-i) Kk=Pk|k-1 ? (Pk|k-i+Rk)-1 Pk=(I_Kk) ? Pk|k-1
[0058]式中，Pk|k-i為一步預(yù)測均方誤差陣;Kk為增益矩陣;Pk為均方誤差陣;Xk為狀態(tài)值； Xk+l |k為狀態(tài)一步預(yù)測。
[0059]由說明書附圖3可以看出，未經(jīng)過濾波處理的數(shù)據(jù)，由于噪聲疊加造成的RSSI觀測 值偏離較大。經(jīng)過卡爾曼濾波處理后的RSSI值得波動有一定的改善，使得數(shù)據(jù)更接近真實(shí) 的RSSI值。
[0060] 匹配模塊即將經(jīng)過預(yù)處理的輸入數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配處理，具體是每走一步 就會向數(shù)據(jù)庫里面存入這個(gè)時(shí)間點(diǎn)的所有信息包括當(dāng)前的步數(shù)、角度、Wifi的mac地址及 RSSI信息。匹配時(shí)會用導(dǎo)航蹤跡采集模塊采集的數(shù)據(jù)，即步驟3所述的輸入數(shù)據(jù)，匹配參考 蹤跡采集模塊記錄的數(shù)據(jù)信息，即步驟2所述的參考數(shù)據(jù)，用于判斷用戶是否在正確的路徑 及當(dāng)前所處位置在整個(gè)路徑中的大概位置。
[0061] 安卓平臺下，匹配模塊中時(shí)間點(diǎn)匹配實(shí)現(xiàn)的核心代碼如下： Public static sint getCurTimeStamp(List Is,DataReader dr) public static int getDistance(List Is,int id,DataReader dr)
[0062]用戶變速運(yùn)動會導(dǎo)致"U"型路線中，用戶折返路徑與前向路徑中對于同一AP的測 量記錄的維度不一致。從而，使得在勻速直道導(dǎo)航中折返路徑中的輸入數(shù)據(jù)的RSSI信息與 前向路徑中采集到的參考數(shù)據(jù)的RSSI信息的一一對應(yīng)關(guān)系被打破。
[0063]如附圖1所示，本發(fā)明方法的路勁匹配模塊采取的解決策略如下：
[0064]將前向路徑中存在，但在折返路徑中未掃描到的AP加入到輸入數(shù)據(jù)RSSI記錄中， 一般AP的信號強(qiáng)度最低值為-95左右，所以為了計(jì)算方便，在此設(shè)其值為-100。與此類似，將 折返路徑中存在，但在前向路徑中未掃描到的AP加入到參考數(shù)據(jù)RSSI記錄集中，設(shè)其值為- 100。為了降低運(yùn)算的復(fù)雜度，將輸入數(shù)據(jù)RSSI記錄擴(kuò)展為與參考數(shù)據(jù)RSSI記錄集的維度相 同的矩陣，擴(kuò)展算法： Au： 4,；/ 4,t 1 t1... I，： ?: u -Jwxl L - -imxn
[0065]參考數(shù)據(jù)中的RSSI記錄集與輸入數(shù)據(jù)中的RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，計(jì)算掃描到的每個(gè) AP的積分，計(jì)算規(guī)則如下： 若AP僅在折返路徑與前向路徑中都被掃描到，則： Sm= |RSSIf[m,2N-t]-RSSIb(m,t) 假若僅在前向路徑中被掃描到，則 Sm=|RSSIf[m,2N-t]-(-100) 假若僅在回程中被掃描到，則 Sm= |RSSIb(m,t)-(-100) |*y 最后，計(jì)算總積分： M- s-Tsm tn-\ t時(shí)刻用戶在正確路徑上的條件為 S<=a
[0066] 其中，RSSIf[m，2N-t]表示前向路徑中手機(jī)掃描到的時(shí)刻的RSSI信息即 參考數(shù)據(jù);RSSIb(m，t)表示折返路徑中，手機(jī)測到的APm在t時(shí)刻的RSSI信息即輸入數(shù)據(jù);財(cái)口 Y是權(quán)重因子，本文采用了多次測試后的統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)值。判定t時(shí)刻用戶是否在正確的路徑上 的條件中的a是一個(gè)統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)值。
[0067]附圖5中顯示了在學(xué)校的教學(xué)樓二樓大小為27600m2的試驗(yàn)場中一次測試。藍(lán)線表 示測試時(shí)，用戶所走的"U"型回路中的前向路徑;紅線表示折返路徑。
[0068] 本次測試中：用戶從教室209附近樓梯口進(jìn)入二樓，開始尋找有合適空閑位置的教 室上自習(xí)，如附圖5所示。當(dāng)?shù)竭_(dá)教室201之后，發(fā)現(xiàn)之前走過的教室214和教室215相比較其 他教室而言空閑位置更多于是想回到之前到過的教室215。本發(fā)明系統(tǒng)的導(dǎo)航界面上點(diǎn)擊 start開始回程，界面會實(shí)時(shí)用箭頭提示用戶轉(zhuǎn)向以及剩余的步數(shù)，轉(zhuǎn)向包括左拐、右拐、直 行三種箭頭。此外，還提示需要轉(zhuǎn)彎的角度，角度從〇度到180度。通過導(dǎo)航引擎的實(shí)時(shí)提示， 順利的回到教室215找到需要的空閑位置。
[0069] 大量的實(shí)驗(yàn)評測發(fā)現(xiàn)，本發(fā)明提出的設(shè)計(jì)思路可以有效的解決無地圖導(dǎo)航問題。
[0070] 以上結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作了說明，但這些說明不能被理解為限制 了本發(fā)明的范圍，本發(fā)明的保護(hù)范圍由隨附的權(quán)利要求書限定，任何在本發(fā)明權(quán)利要求基 礎(chǔ)上的改動都是本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:在無地圖狀態(tài)下，利用室 內(nèi)已經(jīng)密集部署的AP，實(shí)現(xiàn)用戶的自我室內(nèi)導(dǎo)航，包括如下步驟： 步驟1、通過蹤跡采集模塊收集并記錄用戶在室內(nèi)活動時(shí)的數(shù)據(jù)信息； 步驟2、當(dāng)用戶需要導(dǎo)航時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對參考蹤跡采集模塊采集的RSSI信息進(jìn)行 處理并連同采集的用戶步數(shù)及轉(zhuǎn)動的角度信息作為參考數(shù)據(jù)； 步驟3、對導(dǎo)航蹤跡采集模塊采集到的當(dāng)前位置數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，作為輸入數(shù)據(jù)； 步驟4、通過匹配模塊將輸入數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配： 如果用戶在正確的路徑上，則執(zhí)行步驟5; 否則，提示用戶在附近位置走動，然后繼續(xù)使用路徑匹配，直到用戶回到正確的路徑 上； 步驟5、根據(jù)用戶當(dāng)前位置以及目標(biāo)位置，判斷用戶是否已經(jīng)到達(dá)目標(biāo)位置： 如果用戶沒有到達(dá)目標(biāo)位置，則根據(jù)輸入數(shù)據(jù)及參考數(shù)據(jù)對用戶的下一步行動做出導(dǎo) 航指示，并繼續(xù)執(zhí)行步驟3; 如果用戶已經(jīng)到達(dá)目標(biāo)位置，則導(dǎo)航結(jié)束。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:步 驟1中提到的蹤跡采集模塊分為參考蹤跡采集模塊與導(dǎo)航蹤跡采集模塊，分別用于記錄用 戶在前向路徑和折返路徑中活動時(shí)的數(shù)據(jù)信息。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的蹤跡采集模塊，其特征在于:記錄的數(shù)據(jù)信息包括:手機(jī)采集 到的無線AP在用戶所處位置的信號強(qiáng)度信息，即RSSI信息、用戶的步數(shù)以及用戶轉(zhuǎn)動的角 度信息。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的蹤跡采集模塊，其特征在于：用戶的步數(shù)以及轉(zhuǎn)動角度的測量 使用的是商用智能手機(jī)中集成的慣性傳感器。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:步 驟2中的數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的處理指的是:對收集到的RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理以降低數(shù)據(jù)的 波動性，使得采集到的數(shù)據(jù)更接近于真實(shí)值。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:在 步驟3中所述的對當(dāng)前位置采集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行的預(yù)處理包括:對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波 并求其平均值，以其平均值作為輸入數(shù)據(jù)。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:在 步驟4中的導(dǎo)航模塊，分為兩部分:預(yù)處理和匹配模塊，匹配模塊按用戶行走的時(shí)間點(diǎn)將前 向路徑的參考數(shù)據(jù)與折返路徑的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，判斷用戶是否在正確的回程路徑及當(dāng) 前所處位置在整個(gè)路徑中的大概位置。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的匹配模塊，其特征在于：匹配結(jié)果和沿途采集的用戶步數(shù)及轉(zhuǎn) 動角度相結(jié)合，生成導(dǎo)航指令。9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于密集部署AP的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航方法，其特征在于:在 步驟4中所提到的路徑匹配算法如下： 參考數(shù)據(jù)中的RSSI記錄集與輸入數(shù)據(jù)中的RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，計(jì)算掃描到的每個(gè)AP的 積分，計(jì)算規(guī)則如下： 若AP僅在折返路徑與前向路徑中都被掃描到，則： Sm= |RSSIf[m,2N-t]-RSSIb(m,t) 假若僅在前向路徑中被掃描到，則 Sm=|RSSIf[m,2N-t]-(-100)|*β 假若僅在回程中被掃描到，則 Sm= |RSSIb(m，t)-(-100) |*γ 最后，計(jì)算總積分：t時(shí)刻用戶在正確路徑上的條件為 S< =α〇10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的路徑匹配算法，其特征在于:RSSIf[m，2N-t]表示前向路徑中 手機(jī)掃描到的時(shí)刻的RSSI信息，即參考數(shù)據(jù)信息;RSSI b(m，t)表示折返路徑中，手 機(jī)測到的AP^t時(shí)刻的RSSI信息，即輸入數(shù)據(jù)信息;β和γ是權(quán)重因子，本文采用了多次測 試后的統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)值。11. 根據(jù)權(quán)利要求9、10所述的路徑匹配算法，其特征在于：判定t時(shí)刻用戶是否在正確 的路徑上的條件中的α是一個(gè)統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)值。12. 根據(jù)權(quán)利要求9、10、11所述的路徑匹配算法，其特征在于:所述的公式中的字符表 現(xiàn)形式可以改變。13. -種基于密集部署ΑΡ的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:使用圖形界面對用戶進(jìn) 行導(dǎo)航： 當(dāng)用戶需要返回某一點(diǎn)時(shí)，在導(dǎo)航引擎上輸入目標(biāo)位置，然后按動開始導(dǎo)航按鈕，開始 對用戶導(dǎo)航； 在導(dǎo)航引擎上顯示到目的地需要總步數(shù)、剩余的步數(shù)以及當(dāng)前需要左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)還是直 行。14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的一種基于密集部署ΑΡ的無地圖室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于： 系統(tǒng)可以構(gòu)建在移動終端，比如裝有Android或者IOS操作系統(tǒng)的移動終端。
【文檔編號】G01C21/34GK105928532SQ201610247083
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年4月20日
【發(fā)明人】李世寶, 路錦博, 王升志, 劉建航, 陳海華, 張鑫, 丁淑妍
【申請人】中國石油大學(xué)(華東)