基于数据融合的室内定位及位置服务软件工程分析

来源: www.sblunwen.com 发布时间:2020-03-13 论文字数:62333字
论文编号: sb2020030322001329744 论文语言:中文 论文类型:硕士毕业论文
本文是一篇软件工程论文,本文针对目前室内定位中存在的问题,提出并实现了一种基于数据融合的三维室内定位技术机制,该机制融合了Wi-Fi定位和惯性导航技术来对用户进行二维定位。
本文是一篇软件工程论文,本文针对目前室内定位中存在的问题,提出并实现了一种基于数据融合的三维室内定位技术机制,该机制融合了Wi-Fi定位和惯性导航技术来对用户进行二维定位,并在惯性导航的基础上,结合室内布局,设定一定的虚拟路标点,利用虚拟路标点对用户位置进行修正,减小惯导定位的累积误差,提高室内定位的精度,同时,结合惯性导航和气压计对用户的高度信息即楼层信息进行判定,从而完成用户的三维定位,进一步满足目前在室内定位方面的三维定位方面的需求,并通过真实环境下的一系列实验验证了本文实现的机制在三维定位时具有较高的准确性、实时性和低成本性。

第一章 绪论

1.1研究背景和意义
随着互联网的飞速发展和智能移动终端的广泛普及,基于位置的服务[1]  (Location-based Services, LBS)  不仅在军事、交通、物流等方面得到了广泛的应用,它在人们的生活中的应用也越来越多,LBS 可以根据对象的位置信息提供各种个性化的服务,例如路径规划、电子商务等,因此,近年来,越来越多的研究人员对位置服务进行了深入的研究并产出了一系列的成果。而随着 LBS 越来越广泛的应用,作为 LBS 的关键技术之一的定位技术也越来越得到人们的关注。
定位技术从整体上可分为两种:室内定位技术和室外定位技术[2],现在室外定位技术中使用较多的是全球卫星定位系统[3] (Global Positioning System, GPS),GPS 是由美国国防部设计和维护的,近年来随着定位的蓬勃发展,包括公共事业[4-5]在内的越来越多的行业都开始应用 GPS 定位。GPS 定位的原理很简单,它主要通过多颗卫星进行定位,待定位的对象只要可以接收到四颗以上的卫星的信号,GPS 都可以根据接收到这些卫星的信号的时间的差值,通过一定的算法计算得到待定位对象的位置。目前,民用的 GPS 系统定位精度误差大概有 15米。但是一旦到了室内,由于建筑物的遮挡,GPS 信号衰减迅速,根本无法为室内的对象提供精准的定位服务[6]。
而随着现代社会的飞速进步和经济的快速发展,城市化的现象越来越严重,越来越多的人来到城市中,随之而来的就是建筑越来越高、越来越大,大型建筑物越来越多,例如电影院、大型购物商场、体育馆等越来越密集。研究显示,现代社会人们越来越多地在室内进行活动,人们平均 80-90%的时间都是在室内的[7],因此室内定位技术和室内 LBS 拥有广阔的应用前景,如在大型仓库和超市、物流企业中使用室内定位技术可以实现物品的快速定位,节省存取物品的时间,达到科学管理的目的;而在商场、地下车库和展览会等大型室内场合,

人们对精准的室内定位和导航的需求日渐迫切,对一般用户而言,在陌生、复杂的室内环境中,精准的定位能够帮助用户实时获知自身所在的位置,有利于用户在已知目的地的情况下对前进路线进行规划,快速到达目的地和避免出现迷路的情况。
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1.2论文研究内容
本文主要研究了大型场馆内的三维室内定位和灾难或恐慌发生时的人群疏散和路径规划问题,主要的研究内容为:
(1)本文针对目前室内定位中存在的问题,提出并实现了一种基于数据融合的三维室内定位机制,该机制融合了Wi-Fi定位和惯性导航技术来对用户进行二维定位,并在惯性导航的基础上,结合室内布局,设定一定的虚拟路标点,利用虚拟路标点对用户位置进行修正,减小惯导定位的累积误差,提高室内定位的精度,同时,结合惯性导航和气压计对用户的高度信息即楼层信息进行判定,从而完成用户的三维定位,进一步满足目前在室内定位方面的三维定位方面的需求,并通过真实环境下的一系列实验验证了本文实现的机制在三维定位时具有较高的准确性、实时性和低成本性。
(2)为了节约定位成本,本文提出的机制仅需在定位行人初始位置时使用Wi-Fi定位,并且使用建筑中已存在的Wi-Fi节点且无需事先知道节点的具体位置,并且在后续对惯导定位误差的修正采用虚拟路标点,而不采用其他需要结合更多外部设备进行定位的方法,在最大程度上减少了定位所需的成本和复杂性。
(3)在对用户高度信息即楼层判定时,摒弃传统的精度不高的差分气压法,而利用惯导与气压计结合,实现了实时又准确的行人楼层切换判断。
(4)针对位置服务中的灾难环境下的行人疏散,本文在元胞自动机的基础上,提出并建立了基于元胞自动机的大型室内场馆的人群疏散模型,该模型考虑了出口对于行人的吸引力、行人之间、行人和墙壁与障碍物之间的排斥力、摩擦力、行人之间的从众行为对于人群疏散时的影响,并进一步细化了每个影响因素的计算算法,同时,在这些因素之外提出了行人一步损耗和累积竞争力两个因素,从而应用该模型可以解决大型建筑场馆内人群疏散和路径规划问题,在灾难或恐慌发生时,提高人群疏散的效率,避免人群拥挤、发生踩踏事件等。
(5)在人群疏散时,利用本文建立的模型可以对每个人疏散时的路径进行追踪,从而可以为每个人提供一个路径规划,引导每个人离开建筑或场馆,并避免与他人产生碰撞。同时,本文应用模型对拥有多个出口的超市进行了人员疏散模拟,与多个其他的元胞自动机模型进行了实验对比,验证了本文提出的模型在疏散时疏散效率更高,在所需疏散时间和行人平均疏散距离上都更为有优势,并且模型稳定性更好、对用户也更友好。
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第二章 相关工作

2.1室内定位
2.1.1 室内定位技术
由于环境的特殊性,室内定位与室外定位使用的技术有着明显的的区别。目前,常见的室内定位技术[13]有基于无线网络技术(Wireless-Fidelity,  Wi-Fi)定位、基于低功耗蓝牙(Bluetooth  Low  Energy,  BLE)技术定位、基于射频识别技术(Radio  Frequency  Identification, RFID)定位、基于红外线、超声波定位、基于超宽带(Ultra Wideband, UWB)技术定位等,这些定位都需要依靠特定的设备,而近几年,利用惯性导航进行定位与利用地磁信息进行定位变成了研究热点,因为这两种定位技术不需要依赖特定的设备,定位成本较低。
随着 IEEE 802.11 协议的完善以及 Wi-Fi 设备的广泛使用[14],基于 Wi-Fi 的室内定位技术也成为了很多室内定位系统的首选技术。当前,利用 Wi-Fi 进行定位的方法不断发展,但是利用这种技术进行定位的前提都是需要有 Wi-Fi 环境的,它们利用接收到的无线接入点(Access Point, AP)的信号强度(Received Signal Strength Indication, RSSI)来进行定位,与其他定位方法(如红外等)相比,这种定位方法的优势是定位范围广、定位效果更稳定,并且还可以利用如今建筑内已有的 Wi-Fi,可以在一定程度上降低定位成本,但是它也是会受到多径效应的影响的,因此有时候定位精度不是很理想。同时利用 Wi-Fi 进行定位还存在信号连接的稳定性、信号传播的稳定性等问题。
基于 BLE 技术的定位本质上也是利用接收到的蓝牙信号的强度进行定位的,它最大的优点是模块体积小且目前的智能设备中基本都集成了蓝牙模块,因此这种技术很容易推广,理论上只要待定位的对象上拥有蓝牙模块并且开启了蓝牙功能,基于 BLE 的定位系统就能确定该对象的位置。正因如此,科技巨头苹果公司早早就推出了 i Beacon 技术并不断推进室内定位方面的研究。但是因为蓝牙本身的信号范围就很小,所以利用 BLE 技术进行定位的最大缺点是定位范围小且距离短,而且很多用户为了让设备省电,根本不会随时开启蓝牙功能,因此目前基于蓝牙的定位还处于推广的初级阶段。
图 5.2  智能终端功能模块图
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2.2 位置服务
基于位置的服务,简称位置服务 LBS 是指利用通信网络获得用户的位置,并根据用户的位置信息为用户提供各种服务[1]。LBS 始于上世纪的美国,随着近年来互联网的快速发展和移动设备的不断普及,在本世纪开始飞速发展,被认为是互联网时代在继搜索、游戏、电子商务、博客等增长爆发点后的又一场革命。
正如定义中所述,定位和服务是位置服务中的两大核心,LBS 首先需要获取到用户的位置,这与本文中研究的定位技术息息相关,在此不再赘述,然后 LBS 需要根据用户的位置为用户提供他需要的服务。而根据用户获取这种服务的方式,可以将位置服务分为两种:主动式和被动式。主动式位置服务是指用户通过移动设备主动向服务提供商发送他的位置和要获取某种服务的请求,服务提供商根据用户的位置为其提供用户所需的服务,这种服务的典型代表就是地图应用中的导航功能。另一种被动式位置服务是指用户没有主动发送请求,而是服务提供商通过后台或者其他方式获取到用户所在的位置后,根据用户的位置为其推送相应的服务,这种服务的典型代表就包括如今常见的某些应用软件中的商场优惠信息推送。如今,在商业软件中,较为普遍的位置服务是被动式的。
早期的位置服务是美国用来在救援时定位求助者,主要涉及军事领域或者对国家较为重要的民用领域,后来随着不断地发展,很多典型的位置服务开始出现,其中包括定位导航的地图类的应用、各种折扣或优惠券的推送服务和社会网络等。在社交方面,通过位置服务人们可以根据自身位置查找附近的好友,巩固与各个好友的关系,还可以通过位置服务认识新朋友;在地图应用方面,位置服务可以为用户提供定位、导航等,大大方便了人们的出行,各大 IT 巨头都推出了自己的地图应用,如谷歌、百度等;在生活服务方面,位置服务还可以为用户提供信息查询功能,例如用户外出旅游时,可以实时查询要去的地方的天气、可以入住的酒店信息等;位置服务还可以在公共安全领域发挥重要作用,如紧急情况下的救援定位等。如今,位置服务已经在民生领域、医疗领域、公共安全领域等各个领域被广泛应用,可以说位置服务已经渗透到人们生活中的方方面面。
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第三章  基于数据融合的三维室内定位机制 ............................................ 25
3.1基于 Wi-Fi 的行人初始位置判定 ........................................ 26
3.1.1  算法原理 ................................... 27
3.1.2  算法流程 ..................................... 28
第四章  基于元胞自动机的人群疏散和路径规划 ........................................ 56
4.1模型思想及工作流程 .................................... 56
4.2元胞空间初始化 ......................................... 58
4.3行人位置初始化 ........................................ 59
第五章  系统设计与实现 ................................................. 84
5.1系统设计 .......................................... 84
5.1.1  系统架构 .................................... 84
5.1.2  系统功能模块 ...................................... 85

第五章 系统设计与实现

5.1系统设计
5.1.1 系统架构
本文构建的系统的主要功能和目标是为用户提供精度较高、成本较低、较为友好的室内定位功能和疏散时路径规划的功能,同时为管理中心提供一个疏散信息展示和查询功能,其系统架构如图 5.1 所示。
图 5.1  系统架构图
由于本文中的室内定位机制在 Wi-Fi 定位时采用的是指纹定位法,并且在疏散时会给管理中心提供疏散信息展示功能、给行人提供路径规划功能,因此考虑到指纹数据存储和处理、疏散时信息的存储和处理以及以后的扩展问题,根据本文提出的定位和疏散方案完成的系统分为了客户端、服务器端和管理中心监控端三部分,该系统主要由四部分组成:智能终端、用来定位和通信的 Wi-Fi 无线接入点、用来进行数据存储和计算的服务器和用来进行数据展示的监控端。
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第六章   总结与展望

6.1总结
随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,密集化的大型建筑场馆给人们的生活带来了很多便利的同时,也给人们带来了很多安全隐患。近年来,各种室内安全问题、突发事件层出不穷,如何在大型场馆内发生灾难或恐慌时,对人群进行准确地室内定位和及时地疏散,为每个受灾群众提供疏散路线规划和定位追踪,尽最大可能挽救人民生命和财产成为了一个值得研究并解决的问题,这也正是室内定位和室内位置服务最重要的研究方面。
目前,精准高效、低成本的三维室内定位技术和灾难情况下大型场馆内高效而用户友好的人群疏散问题依旧是学术界和产业界研究的重点,本文针对大型场馆内的三维室内定位和灾难或恐慌发生时的人群疏散和路径规划问题展开研究,主要的研究工作如下:
(1)本文针对目前室内定位中存在的问题,提出并实现了一种基于数据融合的三维室内定位技术机制,该机制融合了Wi-Fi定位和惯性导航技术来对用户进行二维定位,并在惯性导航的基础上,结合室内布局,设定一定的虚拟路标点,利用虚拟路标点对用户位置进行修正,
减小惯导定位的累积误差,提高室内定位的精度,同时,结合惯性导航和气压计对用户的高度信息即楼层信息进行判定,从而完成用户的三维定位,进一步满足目前在室内定位方面的三维定位方面的需求,并通过真实环境下的一系列实验验证了本文实现的机制在三维定位时具有较高的准确性、实时性和低成本性。
(2)为了节约定位成本,本文提出的机制仅需在定位行人初始位置时使用Wi-Fi定位,并且使用建筑中已存在的Wi-Fi节点且无需事先知道节点的具体位置,并且在后续对惯导定位误差的修正采用虚拟路标点,而不采用其他需要结合更多外部设备进行定位的方法,在最大程度上减少了定位所需的成本和复杂性。
(3)在对用户高度信息即楼层判定时,摒弃传统的精度不高的差分气压法,而利用惯导与气压计结合,实现了实时又准确的行人楼层切换判断。
(4)针对位置服务中的灾难环境下的行人疏散,本文在元胞自动机的基础上,提出并建立了基于元胞自动机的大型室内场馆的人群疏散模型,该模型考虑了出口对于行人的吸引力、行人之间、行人和墙壁与障碍物之间的排斥力、摩擦力、行人之间的从众行为对于人群疏散时的影响,并进一步细化了每个影响因素的计算算法,同时,在这些因素之外提出了行人一步损耗和累积竞争力两个因素,从而应用该模型可以解决大型建筑场馆内人群疏散和路径规划问题,在灾难或恐慌发生时,提高人群疏散的效率,避免人群拥挤、发生踩踏事件等。
参考文献(略)


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