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  • 2021-06-03 17:27:35

    摘要:

    科技发展日新月异,信息则是科技发展的不竭动力.人们对于信息的捕捉,存储,传递连接成了巨大的交互网络,促进了社会进步,其中位置信息也越来越多地受到了关注.人们对于位置信息的需求大致分为两类,室外定位和室内定位.目前室外定位如GPS卫星定位系统,北斗卫星定位系统等已经趋于成熟,并得到广泛认可和使用,而室内定位领域由于成本,精度,实现复杂度等因素,尚未出现完美的解决方案,还有待进一步的关注和发展.室内定位技术包括RFID,超宽带,WiFi,蓝牙等,这些技术由于各种因素的制约,都未能得到广泛应用,而人们对于室内定位的需求却在日益增加,所以对于室内定位的研究刻不容缓.WiFi是一种将装有无线网卡的设备通过连接至同一无线网络接入点(Access Point, AP)从而进行通信的技术,WiFi定位技术是基于WiFi无线网络实现的,WiFi无线网络则主要由AP和无线网卡组成.如今,WiFi热点覆盖已经成为智慧城市建设最重要的一环,在各大旅游景点,火车站,机场,大型商场等基本都实现了WiFi覆盖,如果能有效利用这些设备,能最大化地降低系统成本,有助于推动室内WiFi定位技术的普及.传统WiFi定位技术,都采用了客户端/服务器端的系统架构,这种架构需要增加服务器端的设备成本和开发成本,而且在定位时需要通过网络通信与服务器连接,降低了实时性以及增加了定位结果的准确性.而在定位算法的选择上,位置指纹特征数据库匹配算法相较于其他算法有着明显的优势,但是,如果单纯地使用此算法,不能及时进行误差补偿,所以需要在此算法的基础上进行改进.为了在低成本基础上实现更为精确的定位,本文设计了一种轻型,可离线的室内WiFi定位系统,系统基于Android平台进行开发,利用的是现有的校园路由器设备和手机,并在K近邻值位置指纹特征数据库匹配算法的基础上加了后校验方法以避免定位坐标的过度偏移.与传统室内WiFi定位系统相比,本系统成本更低,且能避免网络通信不畅带来的定位延时和误差.经过测试,本系统能在楼道房间等场景中稳定工作且误差范围控制在3m以内,基本能满足室内移动定位的需求.

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    功能演示

    基于WiFi的室内定位系统展示

    详细代码及论文请联系vx

    概要:

           室内定位技术是一种在室内无法使用精确的GPS服务所衍生出来的技术。由于传统的卫星信号到达地面时,信号强度变弱,加上建筑物、室内复杂环境的影响,诸如GPS或者北斗等定位系统不能提供精确的位置服务。然而,人们对于室内定位的需求却日益增加,所以室内定位系统的研究是解决移动服务最后一米的机会。常见的无线定位技术有:WiFi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、ZigBee和超声波等。行人航位推算是通过测量目标的运动方向和运动速度来对目标当前位置进行估计的一种方法。这种方法来源于航海过程中,船员要知道自己目前所在的位置,船员通过起始点进行推算,使用罗盘等工具记录运动的方向和运动的速度,同时也通过标志建筑的纠正,来确定自己的当前位置。本系统就是采用基于Android平台的WiFi指纹技术和行人航位推算技术(PDR)设计实现的。通过WiFi室内定位系统获得目标的起始位置,之后通过PDR技术估算出现有位置,通过这种方式,得到更加精确的位置,弥补传统定位系统的不足。

    K近邻算法介绍

            K近邻算法是一种分类算法,它首先获得一个样本训练集,样本训练集中的每一组数据都有自己的标签,通过当前点的特征与样本训练集中数据对应特征进行比较,得到最相似的数据标签,最相似数据一般选用前K个,这就是K近邻算法中K的来源,最后选择相似数据中标签概率最大的,作为新数据的标签。其中衡量相似的标准常用的有:曼哈顿距离、欧氏距离等。

    公式中i表示标签,n表示AP的个数

    三、行人航位推算法介绍

    行人航位推算是通过测量目标的运动方向和运动速度来对目标当前位置进行估计的一种方法。这种方法来源于航海过程中,船员要知道自己目前所在的位置,船员通过起始点进行推算,使用罗盘等工具记录运动的方向和运动的速度,同时也通过标志建筑的纠正,来确定自己的当前位置。行人航位推算是通过测量目标的运动方向和运动速度来对目标当前位置进行估计的一种方法。这种方法来源于航海过程中,船员要知道自己目前所在的位置,船员通过起始点进行推算,使用罗盘等工具记录运动的方向和运动的速度,同时也通过标志建筑的纠正,来确定自己的当前位置。这种方法被推广使用在了室内定位领域中,有着很好的效果。这种方法被推广使用在了室内定位领域中,有着很好的效果。

    四、总体设计方案

    根据系统需求分析,我们可以将本系统分为四个功能模块,它们分别为数据采集模块、定位模块、轨迹跟踪、查找最短路径模块,相应的层次方框图如图所示:

    五、软件使用说明

    ​ 基于Android的室内定位系统是基于移动端的应用,下面将按照功能模块的划分对使用流程进行说明,具体分为一下模块:数据采集模块、定位模块、轨迹跟踪、查找最短路径模块。

    (1)数据采集模块

    在使用本模块时首先进入主页面,之后点击信息采集按钮,在信息采集页面填写采集当前采集信号的位置信息,最后点击采集按钮完成WiFi信息采集。在该界面中我们将看到每个参考AP点的信号强度,方便用户感知WiFi信号强度的变化。

    (2)定位模块

    在使用本模块时首先进入主页面,点击定位按钮,在定位页面中,我们将看到自定义地图,之后点击定位按钮,当前的位置信息将显示在界面上。

    (3)轨迹跟踪

    ​ 本模块和定位模块一起集成在定位页面中

    (4)查找最短路径模块

    ​ 在使用模块中首先进入主页面,点击路径规划按钮,在路径规划页面(图5.4)中,我们首先点击定位按钮,获得当前位置,之后输入想要到达的位置,点击导航按钮,完成查找路径功能。

    六、功能测试

    ​ 本系统测试和使用时不需要知道每个AP点摆放的位置,对室内环境也没有特别要求。在数据采集模块进行前我们首先对室内地图进行绘制如图所示,之后在每个点进行WiFi信号强的的采集,将采集的结果存入数据库中,其结果如图所示

    在定位模块中用户点击定位按钮之后,系统将采集当前位置的WiFi信号强度,将信号强度信息传送至服务器,服务器使用定位算法得到位置,将位置信息传送至Android客户端,并在自定义地图上进行显示,其测试结果如图所示。

    ​在轨迹跟踪模块中,系统首先完成定位功能,之后将调用Android的方向传感器和加速度传感器,获得运动步数以及运动方向,通过轨迹跟踪算法获得轨迹信息,其测试结果如图所示,图中蓝点的位置为用户走过的位置,通过这样的方式我们可以获得实时的动态位置和运动轨迹。

    在查找最短路径模块中,系统首先完成定位功能,之后用户在界面上输入想要到达的位置信息,系统将位置信息传送至服务器,服务器通过路径规划算法,获得路径信息,并将路径信息传送至Android客户端,客户端将其绘制在爱定义地图上,其测试结果如图所示。

     

     

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    UWB高精度室内定位系统

    1、系统建设背景

    以设备及人员进出室内的具体位置信息为切入点,提供更多数字化、信息化、智能化应用为传统管理模式升级改革,重构管理新模式,实现“集中管控+异常干预”的新形态。

    在室内通过部署UWB高精度室内定位系统,将定位标签集成至胸卡、手环等设备上,可提供集风险管控、人员管理、设备管理、实时显示、应急救援等功能。

    2、系统产品组成

    1)标签

    移动目标节点,安装于需要定位的人员、设备上。标签采用UWB无线测距通信技术,测量与锚节点之间的距离,并将测量结果发送至锚节点。

    系统标签部分功能参数:

    定位方式 :UWB

    定位算法 :TDOA/TOF

    尺寸 :定制

    供电 :定制

    电池续航 : >12个月

    2)锚节点

    是已知地理位置坐标节点,固定于已知地理位置处。接收标签发送的测距结果信息,并将测试结果通过RS485接口发送给基站,接收基站发送的报警命令,通过无线发送给标签,实现有、无线信息的交互。
    锚节点根据使用场景的不同采用定向或全向天线,采用定向天线时锚节点电路部分置于定向天线内部。采用全向天线时,天线与模块直接相连,可减小天线延时造成的精度误差,一个基本的2D定位单元至少需要3个锚节点。

    锚节点引出1根4线接口,2根RS485接口、2根电源接口,RS485接口和电源接口都采用总线方式,1根4芯电缆上最多可接4个锚节点。

    系统锚节点部分功能参数

    工作频率:3.2G-4.7GHZ;

    调制方式:PPM;

    发射功率:-50dBm~-30dBm;

    通信速率:7M/850Kbps;

    工作电压:9-36V;

    3)基站

    数据采集存储单元,通过RS485接收锚节点发送的测距信息,添加时间信息进行存储,通过RJ45接口与上位机通信,发送接收的测距信息供上位机进行地理位置的计算,同时接收上位机发送的报警命令并转发给锚节点。

    系统锚节点部分功能参数

    工作频率:3.2G-4.7GHZ;

    调制方式:PPM;

    发射功率:-50dBm~-30dBm;

    通信速率:7M/850Kbps;

    4)数据方式

    与锚节点之间通信方式:RS485(2路);每路RS485接口可带锚节点数量:2个;

    基站数据存储容量:10万条测距信息;

    通过超五类网线与POE通讯回传,与上位机通信方式:RJ45接口,以太网。

    5)显示设备

    在监控室调整工作间安放一台55寸电视,在电视上可以看到定位的情况和是否需要更换标签电源的提示,工业平板1台,定位标签充电系统一套。

    3、系统功能特点

    1)远距离低功耗无线通信

    系统无线通信距离远,UWB无线覆盖半径为定向天线500米(无遮挡),实测最远可达700米以上;全向天线250米,实测最远达到300米以上,如需提高无线覆盖范围还可以加功放,无线覆盖半径可达到1200米(无遮挡)以上。

    无功放定向天线测试视频,标签数量40张;测试距离700米。

    产品采用自有通信协议,通过降低测距通信时长,减小标签功耗;UWB测距通信使用2700mAh电池,2秒刷新率,可工作1.5年以上。充电电池1000mAh,可工作6个月以上。

    2)高精度定位

    产品采用UWB测距通信技术,实现了亚米级定位精度,对于部分特定使用场景还可以实现10厘米定位精度,为工业主公司冲压车间管理提供精确位置信息。

    3)超大并发数

    专有底层测距通信协议,保证了系统的超大并发数。可保证360张标签在一个锚节点下,20秒左右时间完成读卡。

    4)动态预测修正

    系统根据不同场景下算法自适应,根据算法来对人员及行为进行动态的预测以及对其进行修正。

    5)行为检测预警

    配合视频行为检测系统一起对人员的违规行为进行预判并进行报警,方便管理人员对工厂内所有的人员进行整体监控。

    6)远距离供电

    基站和锚节点之间,通过RS485及电源线,4芯电缆进行连接,使用1.5平方(MHYV147/0.52)通信电缆可传输3Km以上。

    7)安全性高

    作为通信系统的物理层技术,UWB技术具有天然的安全性能。

    4、效果

    1)解放管理人员的力量,减少公司管理成本。

    2)实时监控管理人员及车间内员工的位置信息变化。

    3)历史数据回溯功能,掌握监控范围内的运动轨迹,出现问题、分析问题。

    4)严格依照规章制度对公司内进行全面管理。

    5)结合项目的具体管理办法进行监控,为违规事件的处理提供决策依据。

    6、服务

    1)系统建设完成上线后,由我公司技术人员对项目进行陪产培训工作,并完成项目的终验收,此时系统进入运行维护阶段。

    2)终验后的一年内进入运维阶段,我方保证系统的软硬件设备正常运行,以确保达成第一阶段的目的,为后续的继续合作做准备工作。

    3)我公司对需方人员免费提供培训,培训方式:线上、上门、远程指导、电话、现场培训等多种方式。

    4)结束后的12个月是项目的质保期,质保期内,我公司技术人员负责保证项目的软硬件设备运行正常。

    5)对于特定非人为因素造成的软硬件设备引起的异常情况,我公司技术人员负责解决遗留问题。

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  • 室内定位与导航与如今人们常用的通过GPS或北斗卫星导航的室外导航技术不同,由于墙壁的阻挡与折射,室外卫星信号会出现较大的偏差,为了取得更准确的定位,需要使用室内传感器定位.而定位之后进行路径规划与导航同样重要...

    摘要:

    室内定位与导航技术是当前热门研究技术,随着大型建筑物的日益增多,此项技术愈发重要.室内定位与导航与如今人们常用的通过GPS或北斗卫星导航的室外导航技术不同,由于墙壁的阻挡与折射,室外卫星信号会出现较大的偏差,为了取得更准确的定位,需要使用室内传感器定位.而定位之后进行路径规划与导航同样重要,本文旨在建立一个快速,准确的室内定位与导航系统.本文的定位模块是为了获取导航网络的训练数据.定位技术基于射频与超声波测距原理,在室内搭建多个射频与超声波定位基点,测算定位基点与移动目标——智能小车之间的距离,其中射频定位基点完成智能小车的区域粗定位,超声波定位基点完成智能小车的精确定位.最终定位出智能小车的室内坐标误差不大于5cm,基本满足本系统要求的定位精度.本文的室内路径规划算法与定位模块相结合,定位得到移动设备当前位置后,通过路径规划算法得到当前位置的标签,得到导航算法的训练集.路径规划算法基于改进的参数自适应蚁群算法.蚁群算法是一种根据蚂蚁寻路原则开发的生物智能算法,蚂蚁在搜寻食物时会在路径上留下信息素,随着时间的积累,最短路径上的信息素浓度要高于其他路径,使得后续的蚂蚁有更大的几率选择该条路径.本文对蚁群算法的主要参数进行了改进,针对蚁群算法前期信息素匮乏而导致收敛速度慢的问题,对信息素和启发式信息的权重参数α和β进行改进,动态调整两种参数;针对迭代后期信息素浓度过高,使得蚁群易陷入局部最优问题,对信息素蒸发系数加以改进,使其成为动态全局自适应参数.仿真实验表明,改进后的蚁群算法有着更快的收敛速度.本文设计的导航原理基于计算机视觉技术,利用时下热门的卷积神经网络识别智能小车拍摄的图像.本文在VGG网络的基础上设计了一个十六层的卷积神经网络,网络的输入为智能小车在行驶过程中拍摄的图片,输出为图片的分类,不同的分类标志智能小车不同的转向角度.通过智能小车在已规划路线上的位置标注采集到的图片,对网络进行训练,最终得到该神经网络模型.实验表明本网络对测试集图片的分类精度高于VGG16.选择合适的硬件模块和软件系统,设计并组合以上三大模块,共同构成了本文最终设计的室内定位与导航系统.

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