基于WiFi指纹的室内定位系统及其停取车导航系统的制作方法

本发明涉及室内定位技术领域，特别涉及一种基于WiFi指纹的室内定位系统以及一种包括该室内定位系统的停取车导航系统。

背景技术：

在2000年，微软公司提出一个名叫RADAR的室内定位系统，该系统是最早的使用WiFi信号作为定位依据的定位系统。该系统在WiFi信号覆盖范围内，在某一些参考位置点采集各个WiFi节点的接收信号强度值，把参考节点坐标和各个接收信号强度值组成一个指纹，最终把很多个指纹存放入到数据库中，形成指纹数据库。当指纹数据库构建完成之后，在在线定位阶段，由待定位终端收集周围可见WiFi节点的接收信号强度值，形成一组相关联的信号观察值。最后使用NN算法与指纹数据库中的数据进行匹配，选出最匹配的估计位置，即为定位位置。

基于接收信号强度的WiFi位置指纹室内定位方法在室内定位中应用广泛，不少学者也对基于接收信号强度的WiFi位置指纹室内定位算法做了不少研究。目前，基于接收信号强度的WiFi位置指纹室内定位的算法主要有NN和KNN算法。它们的定位过程都是先在离线阶段进行采样参考节点的WiFi信号强度和建立指纹数据库，然后在在线阶段时进行位置匹配。但是，现有的WiFi室内定位技术只能够保证50％～60％的可能误差在2m内，在精度上还有待提高，存在误差较大的缺陷。

技术实现要素：

本发明的目的在于：解决现有技术中所存在的定位精度不高的技术问题。

为了实现上述发明目的，本发明提供一种基于WiFi指纹的室内定位系统，其包括服务器、交换机、至少一个路由器和多个AP；其中，

所述AP具有多个天线，并且每个天线通过预编码处理而发送相应的WiFi信号，并且所述AP将终端连接各个WiFi信号的RSSI信息发送至相应的路由器；

所述路由器接收与其连接的各个AP发送的RSSI信息，并通过所述交换机转发至所述服务器；

所述服务器用于通过预设的机器学习算法，对接收的RSSI信息进行响应，以及根据所述机器学习算法的响应结果，分别得到相应终端的位置信息；其中所述机器学习算法基于WiFi指纹数据库训练生成，所述WiFi指纹数据库基于室内WiFi信号的传播特性与室内空间位置的关系而建立。

根据一种具体的实施方式，每个路由器将与其连接的各个AP发送的RSSI信息合并为一个增强RSSI信息，并通过所述交换机将所述增强RSSI信息转发至所述服务器。

根据一种具体的实施方式，与同一个路由器连接的多个AP设置在室内的同一区域内。

基于同一发明构思，本发明还提供一种包括本发明定位系统的停取车导航系统，其停车场室内设置有多个车位信息采集模块，其中，

所述车位信息采集模块用于采集车位信息，并通过AP将相应的车位信息上传至所述服务器；

所述服务器预设有车位数据库，并根据所述车位信息采集模块上传的车位信息，更新所述车位数据库；其中所述车位数据库包括停车场内所有车位的位置信息以及相应车位信息；

所述服务器根据所述终端发送的泊车请求，而分配给所述终端一个空闲车位，并将从对所述终端定位的位置前往所述空闲车位所在位置的导航信息发送给所述终端；以及根据所述终端发送的取车请求，将从对所述终端定位的位置前往分配给所述终端的车位所在位置的导航信息发送给所述终端。

根据一种具体的实施方式，所述车位信息采集模块采集的车位信息为图像信息，并且，所述服务器通过对所述图像信息进行识别，判断车位是否被占用，并相应地更新所述车位数据库。

根据一种具体的实施方式，所述服务器将分配给所述终端的车位的位置信息与所述终端的MAC地址关联，并根据所述终端的MAC地址，读取分配给所述终端的车位的位置信息。

与现有技术相比，本发明的有益效果：。

1、本发明定位系统中的AP具有多个天线，每个天线经预编码处理后分别发送WiFi信号，并获取终端连接相应WiFi信号的RSSI信息。因此，本发明通过成倍地提高RSSI信息的采集数量，使服务器通过匹配运算得到的定位位置更精确。

2、本发明停取车导航系统中，车位信息采集模块采集车位信息，服务器根据车位信息更新车位数据库，而且服务器根据对终端定位的位置，生成从定位位置到分配的车位所在位置的导航信息，并将导航信息发送给终端，以响应终端的泊车请求和取车请求。本发明通过终端对车辆进行精确的定位与导航，不仅方便用户停车和取车，还减少停车场管理资源的投入。

附图说明：

图1是本发明室内定位系统的结构示意图；

图2是本发明室内定位系统的另一种实施结构示意图

图3是本发明停取车导航系统的结构示意图。

1-服务器，2-交换机，3-路由器，4-AP，5-车位信息采集模块。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

如图1所示，本发明基于WiFi指纹的室内定位系统，包括服务器1、交换机2、至少一个路由器3和多个AP(无线接入点)。AP的数量与需要覆盖室内空间的面积相关，即室内空间的面积越大，所需AP的数量就越多。并且，路由器的数量与AP的数量相关，即AP的数量越多，所需路由器的数量越多。

本发明室内定位系统中的AP具有多个天线，其中，AP的天线通过预编码处理而发出相应的WiFi信号，而且，当需要进行室内定位的终端通过WiFi信号与AP的天线连接后，AP获取该终端与相应天线WiFi连接的RSSI信息，同时，AP对该终端分别与各个天线WiFi连接的RSSI信息进行汇总，并将汇总后的RSSI信息发送给与其连接的路由器3。最后，路由器3将与其连接的AP发送的RSSI信息发送至交换机2，并通过交换机2将接收的RSSI信息转发至服务器1。本发明中对AP天线预编码处理的方式基于智能天线利用多天线(MIMO)来进行信号加强的处理方案。

具体的，终端通过WiFi信号与AP的天线建立无线通信连接时，终端需要在AP的天线注册其MAC地址，并在服务器中记录该MAC地址。AP获取该终端与天线WiFi连接的RSSI信息，并且该RSSI信息携带该终端的MAC地址信息。由于AP的天线同时可以与多个终端建立无线通信连接，因此AP根据MAC地址，对该MAC地址对应的终端与AP中天线WiFi连接的RSSI信息进行汇总，并将汇总后的RSSI信息发送给服务器1。

本发明室内定位系统中的服务器1预先建立有WiFi指纹数据库，并基于室内WiFi信号的传播特性与室内空间位置的关系而建立该WiFi数据库，同时基于该WiFi指纹数据库训练生成机器学习算法，该机器学习算法工作原理是对输入的RSSI信息进行响应，并对应地输出一个响应结果。

服务器1将其接收到的RSSI信息作为机器学习算法的输入，机器学习算法完成响应后，输出相应的响应结果，再根据机器学习算法的响应结果，得到相应终端的位置信息。当服务器1得到相应终端的位置信息后，根据相应终端的MAC地址，将位置信息发送给相应的终端。

进一步地，本发明的室内定位系统中，每个路由器3将与其连接的各个AP发送的RSSI信息合并为一个增强RSSI信息，并通过交换机2将增强RSSI信息转发至服务器1。在此过程中，由于终端也可以同时连接多个AP的天线，即不同的AP会获取同一个终端分别与其天线WiFi连接的RSSI信息，那么，路由器3在接收与其连接的AP发送的RSSI信息时，根据MAC地址，将同一个终端分别与各个AP的天线WiFi连接的RSSI信息合并，构成一个增强RSSI信息。

在此基础上，结合图2所示的本发明室内定位系统的另一种实施结构示意图；本发明将多个AP设置在同一个区域内，并由同一个路由器3连接该区域内的AP。那么，当终端位于该区域内，终端与各个AP的天线WiFi连接后，该区域内的AP获取的该终端与相应AP的天线WiFi连接的RSSI信息的数量将成倍增加，而且通过这样对AP的布置方式，将室内空间划分为多个面积更小的区域，提高了定位精确度。

本发明中，服务器中预设的机器学习算法采用人工神经网络算法，训练人工神经网络算法之前，首先需要在室内采集足够多的WiFi指纹数据，由于在室内AP布置情况不变动的前提下，室内的不同位置与各个AP的天线WiFi连接的RSSI信息是相对应的，通过对室内的空间建立地图模型，每个位置对应一个位置坐标，通过将不同位置采集到的多个RSSI信息与位置坐标关联起来，以构建WiFi指纹数据库。然后，通过构建一个神经网络，以WiFi指纹数据库的同一位置坐标对应的RSSI信息为输入，根据该位置坐标，对神经网络的里面的节点和权重进行求解，具体的求解过程，可以采用典型的深度学习算法，可以对每个节点的响应权重因子得到一个解。当遍历地训练完整个WiFi指纹数据库中的WiFi指纹数据或是达到预设的训练要求，则训练完成，即可以将训练完成的人工神经网络算法投入使用。

结合图3所示的本发明停取车导航系统的结构示意图；本发明提供的停取车导航系统包括设置在停车场内的室内定位系统和若干个车位信息采集模块5。

其中，车位信息采集模块5用于采集车位信息，并通过AP将相应的车位信息上传至服务器1。同时，服务器1预设有车位数据库，车位数据库包括停车场内所有车位的位置信息以及相应车位信息，并且服务器1根据车位信息采集模块上传的车位信息，更新车位数据库。其中，车位信息用于表示车位是否被占用。

当用户驾车进入停车场，终端与停车场内的AP连接，由于终端位于车内，对终端定位即实现车辆的定位。用户通过终端向服务器1发送泊车请求，服务器1响应终端发送的泊车请求，而分配给终端一个空闲车位，同时根据终端与AP相WiFi连接的RSSI信息，得到终端定位的位置，再根据分配的车位的位置信息和终端当前的定位位置，规划一条导航路径，并将该导航路径对应的导航信息发送给终端。具体的，服务器根据车位数据库中的各个车位的车位信息，并结合终端当前的定位位置而分配一个就近的车位，同时车位被分配后，该车位的车位信息被标记为占用状态。而且在导航过程中，根据终端与AP相WiFi连接的RSSI信息，对终端进行实时定位，若终端偏离导航路径，则重新规划路径，从而避免用户在停车场中绕路，花费更多的时间停车。

另一方面，用户携带终端返回停车场取车，终端与停车场内的AP连接，用户通过终端向服务器1发送取车请求，服务器1响应终端发送的取车请求，而根据终端与AP相WiFi连接的RSSI信息，得到终端定位的位置。同时根据之前分配给终端的车位的位置和终端当前的定位位置，规划一条导航路径，并将该导航路径对应的导航信息发送给终端。然后，用户根据导航信息到达停车的车位，完成取车。

具体的，车位信息采集模块5采集的车位信息为图像信息，并且，服务器1通过图像信息进行识别，判断车位是否被占用，并相应地更新车位数据库。

进一步地，服务器1将分配给终端的车位的位置信息与终端的MAC地址关联，并根据终端的MAC地址，读取分配给终端的车位的位置信息。

上面结合附图对本发明的具体实施方式进行了详细说明，但本发明并不限制于上述实施方式，在不脱离本申请的权利要求的精神和范围情况下，本领域的技术人员可以作出各种修改或改型。