本發(fā)明涉及室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于android智能終端設(shè)備的室內(nèi)定位簡易方法。

背景技術(shù)：

隨著無線通信技術(shù)的快速發(fā)展和人們對定位服務(wù)需求的日益增多，無線定位技術(shù)獲得越來越多的關(guān)注。全球定位系統(tǒng)gps(globalpositionsystem)是20世界70年代由美國國防部研制建立的一種具有全方位、全天候、全時段、高精度的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，能為全球用戶提供低成本、高精度的三維位置、速度和精確定時等導(dǎo)航信息。在信號比較容易到達(dá)的無遮擋的室外，可以通gps來獲取高精度的定位信息。對于室內(nèi)環(huán)境，由于gps信號強(qiáng)度受到室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境的影響而大為衰弱，降低了定位精度，無法取得有用的位置信息。

研究表明人們?nèi)粘Ｉ钪?0％的時間是在室內(nèi)，也就是說大部分時間都是gps定位照顧不到的，所以我們需要研究別的室內(nèi)定位技術(shù)。現(xiàn)如今，室內(nèi)定位技術(shù)受到了越來越多的關(guān)注，人們對室內(nèi)定位的需求不斷增長，如：地下車庫對車輛位置的定位管理，醫(yī)院對病人的跟蹤管理，家中兒童老人定位看護(hù)以及發(fā)生災(zāi)難時的人員追蹤與定位等等。根據(jù)室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜多變性，室內(nèi)定位的各種實現(xiàn)方法和解決方案也日益出現(xiàn)，比如依靠gnss技術(shù)實現(xiàn)室內(nèi)定位，或利用無線傳輸技術(shù)進(jìn)行室內(nèi)定位，以及利用航位推算、圖像分析、電腦視覺等技術(shù)進(jìn)行室內(nèi)定位。

現(xiàn)有的紅外線、rfid等定位技術(shù)的定位精度一般，而且需要預(yù)先在定位環(huán)境中鋪設(shè)精度較高的信號接收裝置，對信號接受裝置的擺放位置也有很高要求。而如超聲波和超寬帶等定位技術(shù)的定位精度較高，但定位裝置的成本造價太高，不便于技術(shù)推廣。如藍(lán)牙、zigbee等定位技術(shù)雖然應(yīng)用較為普及，實現(xiàn)成本較低，但定位精度受周圍環(huán)境影響較大。wifi技術(shù)是一種基于無線信號的定位技術(shù)，它對基礎(chǔ)設(shè)施的需求低，成本低廉，而且不需要安裝額外設(shè)備，是現(xiàn)在主流的室內(nèi)定位技術(shù)。但wifi室內(nèi)定位技術(shù)也存在著信號容易被室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境干擾的缺點。pdr(pedestriandeadreckoning)定位技術(shù)是一種基于傳感器的定位技術(shù)，是一種相對位置定位技術(shù)，能夠隨時提供運(yùn)動體連續(xù)的二維位置信息。與基于無線信號的定位技術(shù)相比，該技術(shù)的優(yōu)點在于它的定位精度，取決于傳感器實時測量的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，受周圍環(huán)境的干擾較小。但是pdr技術(shù)也有相應(yīng)的缺點，它容易產(chǎn)生累積誤差。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有的室內(nèi)定位技術(shù)存在的精確度不足，易于受環(huán)境干擾和成本高的缺點，本發(fā)明提出了一種能夠有效提高定位精度，減小環(huán)境干擾，成本低廉，技術(shù)原理簡單，易于推廣的室內(nèi)定位簡易方法。

本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案實現(xiàn)的：

一種基于wifi與pdr的室內(nèi)定位簡易方法，包括如下步驟：

s1：設(shè)定初始位置和步長；

s2：通過加速度傳感器測量的加速度值對行人的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行判定；

s3：通過rssi值進(jìn)行wifi定位方法，采集多個參考節(jié)點的rssi值，當(dāng)檢測到rssi值超過閾值時，運(yùn)用改進(jìn)后的算法計算出當(dāng)前位置，將當(dāng)前位置作為實際位置值；

s4：進(jìn)行pdr定位，對室內(nèi)行人進(jìn)行航跡推算得到位置估計。

上述技術(shù)方案中，步驟s2中，判斷行人的運(yùn)動狀態(tài)的方法如下：

通過android系統(tǒng)提供的系統(tǒng)接口獲取移動終端加速度傳感器的實時數(shù)據(jù)，得到數(shù)組ai＝(xi，yi，zi)，xi、yi、zi分別代表系統(tǒng)第i次測量時在三個方向上的加速度，與此同時通過對z軸加速度值zi進(jìn)行峰值檢測，得到z軸加速度峰值大小數(shù)據(jù)zp，間隔時間ti，持續(xù)時間td；

記錄當(dāng)前時刻的加速度傳感器數(shù)據(jù)an＝(xn，yn，zn)與100ms前的加速度傳感器數(shù)據(jù)an-1＝(xn-1，yn-1，zn-1)，將an與an-1的數(shù)據(jù)與間隔時間ti進(jìn)行處理可以得到震動幅度值value，value由以下的式子得出:

value＝(|xn-xn-1|+|yn-yn-1|+|zn-zn-1|)/ti*100，

對value的累積值values進(jìn)行檢測，當(dāng)values大于設(shè)定的震動閾值5時，才會判斷z軸加速度峰值大小數(shù)據(jù)zp是否大于1.5，當(dāng)300ms>持續(xù)時間td>90ms，間隔時間ti>100ms時，計步算法才會判定用戶的移動。

上述技術(shù)方案中，在步驟s3中的采集rssi值，當(dāng)檢測到有三個以上的rssi值超過閾值時，運(yùn)用rssi三角形質(zhì)心算法計算出當(dāng)前位置，將當(dāng)前位置作為實際位置值，實現(xiàn)rssi測距補(bǔ)償。

上述技術(shù)方案中，步驟s3具體通過以下步驟實現(xiàn)：

s301：設(shè)定rssii表示未知節(jié)點m接受固定錨節(jié)點b1信號的rssi平均值，pi表示未知節(jié)點m接收到固定錨節(jié)點bi的信號強(qiáng)度平均值，則兩者的轉(zhuǎn)換關(guān)系，如公式所示：

為固定錨節(jié)點bi和bj之間的距離，為以固定錨節(jié)點bi和bj計算得到的從未知節(jié)點m到固定錨節(jié)點bi的距離，如下式所示：

s302：所有錨節(jié)點以相同功率周期性地對外發(fā)出廣播信息，信息中包括自身坐標(biāo)及節(jié)點id，未知節(jié)點收集每一錨節(jié)點的rssi值，求出每個錨節(jié)點的平均值；

s303：當(dāng)普通節(jié)點收集到一定數(shù)量的錨節(jié)點信息時，求出普通節(jié)點到錨節(jié)點距離，由對應(yīng)公式計算出di，將計算得到的di值從小到大排列；

s304：普通節(jié)點根據(jù)rssi值從大到小對錨節(jié)點排序，并建立rssi值與節(jié)點到錨節(jié)點距離的映射，建立三個集合,

其中錨節(jié)點位置集合：p_set＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),}，

錨節(jié)點集合：b_set＝{a1,a2,…,an}，

未知節(jié)點到錨節(jié)點距離集合：d_set＝{d1,d2,…,dn}，三個集合根據(jù)di從小到大的順序進(jìn)行排列；

s305：在錨節(jié)點集合b_set中優(yōu)先選取rssi值大的前幾個錨節(jié)點，組成以下的錨節(jié)點集合：

tset＝{(a1,a2,a3),(a1,a2,a4)…..(a1,a3,a4),(a1,a3,a5)…}

對錨節(jié)點集合tset，根據(jù)傳統(tǒng)的三角形質(zhì)心算法，求出最終節(jié)點m坐標(biāo)，也就是最后的定位位置。

上述技術(shù)方案中，步驟s4具體包括對室內(nèi)行人進(jìn)行航跡推算，設(shè)定k是預(yù)先設(shè)定的步長，ai表示第i次測量的z軸加速度值，n表示行人在一步過程中一共采集到了n次z軸加速度值,根據(jù)以上的數(shù)值，估算位移stepsize，由下面的式子得出：

通過android智能設(shè)備提供的方位傳感器對應(yīng)api接口得到浮點型方向數(shù)據(jù)后，首先對東西南北四個方向進(jìn)行判斷，然后每隔45度分割，以此判斷東南、東北、西南和西北，然后再計算出具體的度數(shù)得到具體的方位，根據(jù)方位和估算位移，由初始位置p0得到推算位置p1，將推算位置p1的值賦給p0，做好下一次pdr定位的準(zhǔn)備。

上述技術(shù)方案中，所述android智能設(shè)備包智能手機(jī)、智能平板或者智能手表。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下有益效果：

由于本本發(fā)明使用的技術(shù)方案是采用基于rssi的wifi定位技術(shù)與pdr技術(shù)相融合的聯(lián)合定位策略，基于rssi的絕對定位克服了單獨(dú)使用pdr航位推算算法時步長不穩(wěn)定及容易產(chǎn)生積累誤差的缺陷，又可以通過pdr技術(shù)減小rssi定位的波動性。定位過程主要采用航位推算，規(guī)避了基于rssi室內(nèi)定位時信號易受環(huán)境干擾的缺點。同時，使用本發(fā)明的方法的系統(tǒng)不用安裝外部設(shè)備，對傳感器的精度要求低，從而在避免設(shè)計復(fù)雜度較高的系統(tǒng)的同時，還可減少硬件成本消耗，進(jìn)而使得室內(nèi)定位時耗費(fèi)的成本較低。本發(fā)明具有成本低廉，技術(shù)原理簡單，并且定位精度較高，受周圍環(huán)境干擾較小的優(yōu)點。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。

圖1為本發(fā)明的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明中的運(yùn)動狀態(tài)判斷原理圖；

圖3為本發(fā)明中基于pdr的計步算法流程圖；

圖4為本發(fā)明中基于rssi的三角形質(zhì)心定位原理圖；

圖5為本發(fā)明中運(yùn)用方位傳感器判斷方向流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合實施例及附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述，但本發(fā)明的實施方式不限于此。

如圖1所示，本發(fā)明提出一種基于wifi與pdr的室內(nèi)定位簡易方法，包括如下步驟：

s1：設(shè)定初始位置和步長；初始步長需要根據(jù)對應(yīng)模型設(shè)定。通過一個佩戴在行人身上的設(shè)備，由加速度傳感器實時收集數(shù)據(jù)，可以由收集的加速度信息和預(yù)先設(shè)定的閾值進(jìn)行初始化狀態(tài)判定。通過行人起步的時間和步行過程中的加速度值，通過步長算法求出行人的步長。

s2：通過加速度傳感器測量的加速度值對行人的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行判定；

s3：通過rssi值進(jìn)行wifi定位方法，采集多個參考節(jié)點的rssi值，當(dāng)檢測到rssi值超過閾值時，運(yùn)用改進(jìn)后的算法計算出當(dāng)前位置，將當(dāng)前位置作為實際位置值；

s4：進(jìn)行pdr定位，對室內(nèi)行人進(jìn)行航跡推算得到位置估計。

步驟s2中，判斷行人的運(yùn)動狀態(tài)的方法如下：

通過android系統(tǒng)提供的系統(tǒng)接口獲取移動終端加速度傳感器的實時數(shù)據(jù)，得到數(shù)組ai＝(xi，yi，zi)，xi、yi、zi分別代表系統(tǒng)第i次測量時在三個方向上的加速度，與此同時通過對z軸加速度值zi進(jìn)行峰值檢測，得到z軸加速度峰值大小數(shù)據(jù)zp，間隔時間ti，持續(xù)時間td,結(jié)果如圖2所示。

記錄當(dāng)前時刻的加速度傳感器數(shù)據(jù)an＝(xn，yn，zn)與100ms前的加速度傳感器數(shù)據(jù)an-1＝(xn-1，yn-1，zn-1)，將an與an-1的數(shù)據(jù)與間隔時間ti進(jìn)行處理可以得到震動幅度值value，value由以下的式子得出:

value＝(|xn-xn-1|+|yn-yn-1|+|zn-zn-1|)/ti*100，

對value的累積值values進(jìn)行檢測，當(dāng)values大于設(shè)定的震動閾值5時，才會判斷z軸加速度峰值大小數(shù)據(jù)zp是否大于1.5，當(dāng)300ms>持續(xù)時間td>90ms，間隔時間ti>100ms時，計步算法才會判定用戶的移動,如圖3所示。

在步驟s3中的采集rssi值，當(dāng)檢測到有三個以上的rssi值超過閾值時，運(yùn)用rssi三角形質(zhì)心算法計算出當(dāng)前位置，將當(dāng)前位置作為實際位置值，實現(xiàn)rssi測距補(bǔ)償。

步驟s3具體通過以下步驟實現(xiàn)：

s301：設(shè)定rssii表示未知節(jié)點m接受固定錨節(jié)點b1信號的rssi平均值，pi表示未知節(jié)點m接收到固定錨節(jié)點bi的信號強(qiáng)度平均值，則兩者的轉(zhuǎn)換關(guān)系，如公式所示：

為固定錨節(jié)點bi和bj之間的距離，為以固定錨節(jié)點bi和bj計算得到的從未知節(jié)點m到固定錨節(jié)點bi的距離，如下式所示：

s302：所有錨節(jié)點以相同功率周期性地對外發(fā)出廣播信息，信息中包括自身坐標(biāo)及節(jié)點id，未知節(jié)點收集每一錨節(jié)點的rssi值，求出每個錨節(jié)點的平均值；

s303：當(dāng)普通節(jié)點收集到一定數(shù)量的錨節(jié)點信息時，求出普通節(jié)點到錨節(jié)點距離，由對應(yīng)公式計算出di，將計算得到的di值從小到大排列；

s304：普通節(jié)點根據(jù)rssi值從大到小對錨節(jié)點排序，并建立rssi值與節(jié)點到錨節(jié)點距離的映射，建立三個集合,

其中錨節(jié)點位置集合：p_set＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),}，

錨節(jié)點集合：b_set＝{a1,a2,…,an}，

未知節(jié)點到錨節(jié)點距離集合：d_set＝{d1,d2,…,dn}，三個集合根據(jù)di從小到大的順序進(jìn)行排列；

s305：在錨節(jié)點集合b_set中優(yōu)先選取rssi值大的前幾個錨節(jié)點，組成以下的錨節(jié)點集合：

tset＝{(a1,a2,a3),(a1,a2,a4)…..(a1,a3,a4),(a1,a3,a5)…}

對錨節(jié)點集合tset，根據(jù)傳統(tǒng)的三角形質(zhì)心算法，求出最終節(jié)點m坐標(biāo)，也就是最后的定位位置，如圖4所示。

步驟s4具體包括對室內(nèi)行人進(jìn)行航跡推算，設(shè)定k是預(yù)先設(shè)定的步長，ai表示第i次測量的z軸加速度值，n表示行人在一步過程中一共采集到了n次z軸加速度值,根據(jù)以上的數(shù)值，估算位移stepsize，由下面的式子得出：

通過android智能設(shè)備提供的方位傳感器對應(yīng)api接口得到浮點型方向數(shù)據(jù)后，首先對東西南北四個方向進(jìn)行判斷，然后每隔45度分割，以此判斷東南、東北、西南和西北，然后再計算出具體的度數(shù)得到具體的方位，根據(jù)方位和估算位移，如圖5所示。由初始位置p0得到推算位置p1，將推算位置p1的值賦給p0，做好下一次pdr定位的準(zhǔn)備。

所述android智能設(shè)備包智能手機(jī)、智能平板或者智能手表。

上述方案使用的是基于rssi的wifi定位技術(shù)與pdr技術(shù)相融合的聯(lián)合定位策略，基于rssi的絕對定位克服了單獨(dú)使用pdr航位推算算法時步長不穩(wěn)定及容易產(chǎn)生積累誤差的缺陷，又可以通過pdr技術(shù)減小rssi定位的波動性。定位過程主要采用航位推算，規(guī)避了基于rssi室內(nèi)定位時信號易受環(huán)境干擾的缺點。同時，使用本發(fā)明的方法的系統(tǒng)不用安裝外部設(shè)備，對傳感器的精度要求低，從而在避免設(shè)計復(fù)雜度較高的系統(tǒng)的同時，還可減少硬件成本消耗，進(jìn)而使得室內(nèi)定位時耗費(fèi)的成本較低。

上述實施例為本發(fā)明較佳的實施方式，但本發(fā)明的實施方式并不受上述實施例的限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。