专利名称：一种基于rfid的室内定位装置的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及一种室内定位装置，尤其是涉及一种基于RFID的室内定位装置。
背景技术：
射频识别技术(RFID，Radio Frequency Identification的缩写)是利用无线电 波对目标进行识别和读写。跟其他的识别技术相比，例如条形码和声音识别，使用RFID技 术的最大优点是不需要人工干预。RFID读取器会自动获取RFID标签上的数据并传送到计 算机系统中进行进一步应用。在过去十年间，RFID技术取得了高速的发展，广泛应用于超 市，物流，管理等领域，被认为是二十一世纪最有发展前途的信息技术之一。RFID定位是利用RFID技术来实时跟踪目标对象的位置。获得目标的实时信息在 很多领域具有重大意义。例如医院在急救时需要及时知道医疗人员和设备的位置，幼教老 师在外出时必须准确掌握孩子的活动范围。在室外，GPS定位技术(全球卫星定位系统)已 成功应用于汽车导航。在室内，各种定位新技术正不断得到关注，例如红外线，超声波，RFID 和UWB(Ultra Wideband，超宽带)。跟其他室内定位技术相比，RFID定位具有成本低，环境 要求低的优点，具有巨大的发展潜力。RFID标签的不同影响了定位方式。无源标签价格低廉，但只能从读卡器发出的电 磁场获得能量，因此通信距离短且可靠性弱。当需要定位一个大区域，基于无源标签的定位 系统往往需要让标签或者读卡器的天线以某种方式覆盖整个区域，实施难度较高。而使用 有源标签是RFID定位的主流技术。有源标签包含电池，通信距离长，可靠性强。通过将有 源标签和目标进行绑定，可对大区域进行定位分析。在一个典型的有源RFID定位系统中，RFID标签发射无线信号，RFID读卡器接收 标签的信号并传送到计算机系统中进行定位分析。定位算法可根据不同的信号属性，常用 的包括 RSSI (Radio Signal Strength Information，信号强度)和 TDOA (Time Difference of Arrival，到达时间差)。基于TDOA的定位将信号传播时间转化为距离，不受环境条件 影响，精度高。但需要对时间进行精确的同步，对硬件的要求非常高，相应成本也高。基于 RSSI的定位利用信号强度随距离衰减的属性来测量。信号强度的特点是很容易从各种设备 获得，对读卡器的要求比较低，但容易受环境影响。例如不同的湿度或墙壁反射情况会导致 信号强度以不同的方式衰减。因此不同环境，甚至同一环境的不同时段，都需要差别对待。 发明一种基于RSSI且能有效适应各种环境的定位技术是一个挑战。发明专利(专利号ZL 200501224623. 1)提出了一种利用短距离天线矩阵的定位 方法。天线排列成矩阵平面，当跟目标绑定的无源RFID标签靠近某天线单元时，该天线就 能识别。该方案需要铺设大量的天线，在室内面积大的情况下实施成本大。发明专利(申请号200910027885. 9)公布了一种基于信号强度的RFID定位方法。 室内布置若干主动式的RFID参考标签，并采集其信号强度和实际位置信息。利用基于线形 插值的虚拟定位算法，参考点的信号强度特征用来计算出整个监控区域中虚拟参考点的信 号强度。目标标签的实际信号强度和虚拟参考点进行比较，从而获得目标的位置信息。该定位方法能达到高精度，然而虚拟定位算法对不同环境无法动态调整。因此无法知道虚拟 定位算法如何适用于不同的室内环境。发明专利(申请号200910051180. 5)公开了一种用正三角标签网来对移动机器人 进行定位的方法。机器人的底部安装了四个有正方形天线的RFID读卡器，四个天线拼成大 正方形。地面铺设了按正三角形镶嵌的RFID无源标签网，其中三角形边长恰好为大正方形 的边长。通过分析标签点相对天线组成的大正方形的不同位形计算机器人的位置。有局限 性，不适用于人员维护。
发明内容本实用新型的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种成本低、精 度高、适应性高的基于RFID的室内定位装置。本实用新型的目的可以通过以下技术方案来实现一种基于RFID的室内定位装置，其特征在于，该装置包括有源RFID标签、RFID 读卡器、CAN总线、交换机、以太网、计算机，所述的计算机设有智能定位模块，所述的有源 RFID标签通过无线链路与RFID读卡器连接，所述的RFID读卡器与CAN总线连接，所述的 CAN总线与交换机连接，所述的交换机通过以太网与计算机连接。所述的有源RFID标签为多个，每个有源RFID标签设有唯一的标识符。所述的RFID读卡器为多个。与现有技术相比，本实用新型具有以下优点成本低廉、精度高以及对环境的适应性高，当环境发生较大变化，例如家具重新摆 设或者人员有很大增长，可以通过重新训练神经网络来适应环境的变化。
图1为本实用新型的结构示意图；图2为本实用新型的三维空间被划分成离散的等价位置类图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本实用新型进行详细说明。实施例如图1所示，一种基于RFID的室内定位装置，该系统包括有源RFID标签1、RFID 读卡器2、CAN总线4、交换机3、以太网6、计算机5，所述的计算机5设有智能定位模块，所 述的有源RFID标签1设有标识符，所述的有源RFID标签1定时发送标识符，所述的RFID 读卡器2读取标识符信号并测量信号强度，将标识符信号及信号强度通过CAN总线4传送 给交换机3，该交换机3对接收的数据进行汇总并通过以太网将其发送给计算机5，该计算 机5中的智能定位模块通过神经网络建立的等价位置计算模型来分析标识符的信号强度， 输出等价位置类。计算机5中的智能定位模块进行基于RSSI (信号强度)值的定位分析。首先利用 我们提出的等价位置模型将定位问题转化为模式识别问题。在等价位置模型中，连续的三 维空间被划分成离散的等价位置类。例如，如图2可以将空间划分为一米见方的格子，每个格子是一个等价位置类。系统仅关心标签是落在哪个类，而不关心标签在类中的具体位置， 也就是说同类中的各个位置是等价的。在图2中，位置A和B是等价的，属于同一类，而C 和D分属另外两类。具体如何建立等价位置模型要根据应用要求来确定。利用等价位置模型，定位问题就巧妙地转换为识别等价位置类问题。具体表述 为根据某标签所测得的RSSI 向量 Xi = (xil，xi2，…，xid) T (i = 1，2，...，N)，将 该标签归入C个等价位置类《1，《2，…，coc中。其中，T表示转置；N为样本点数；d为 样本特征数。等价位置类的识别是利用人工神经网络来实现的，具体使用BP神经网络，BP(Back Propagation)神经网络，也叫多层前馈网络。前一层神经元单向馈入后一层神经元，而后面 的神经元没有反馈到之前的神经元；网络的训练算法是反向传播算法，即神经元的链接权 重的训练是从最后一层(输出层)开始，然后反向依次更新前一层的链接权重。相对其他 模式识别的方法，例如判别函数法，k近邻分类法和特征分析法，BP网络简便有效，因此被 本系统采用。智能定位BP神经网络的输入是标签的RSSI值，输出是等价位置类。BP神经网络在进行识别前首先要学习训练数据。训练数据的获取很直观，只需将 标签放在各个已知的位置点，已知位置的等价位置类和各读卡器测量的RSSI值就构成了 训练数据。选取已知位置点的方法有多种技巧，例如画格子和勻速移动。若使用画格子的 方法，可将区域划成格子，放在格点上的标签的实际位置就是该格点的位置。若采用勻速移 动的方法，则可让连接标签的某物体进行勻速走动，通过时间来计算其实际位置。完成学习的BP神经网络可用来进行定位分析。只要输入各RSSI值，神经网络就 输出等价位置类。可用等价位置类的特定点，例如中心位置，来近似表示具体位置。这样， 系统就完成了基于RSSI的定位分析。
权利要求一种基于RFID的室内定位装置，其特征在于，该装置包括有源RFID标签、RFID读卡器、CAN总线、交换机、以太网、计算机，所述的计算机设有智能定位模块，所述的有源RFID标签通过无线链路与RFID读卡器连接，所述的RFID读卡器与CAN总线连接，所述的CAN总线与交换机连接，所述的交换机通过以太网与计算机连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于RFID的室内定位装置，其特征在于，所述的有源 RFID标签为多个，每个有源RFID标签设有唯一的标识符。
3.根据权利要求1所述的一种基于RFID的室内定位装置，其特征在于，所述的RFID读 卡器为多个。
专利摘要本实用新型涉及一种基于RFID的室内定位装置，该装置包括有源RFID标签、RFID读卡器、CAN总线、交换机、以太网、计算机，所述的计算机设有智能定位模块，所述的有源RFID标签通过无线链路与RFID读卡器连接，所述的RFID读卡器与CAN总线连接，所述的CAN总线与交换机连接，所述的交换机通过以太网与计算机连接。与现有技术相比，本实用新型具有成本低、精度高、适应性高等优点。
文档编号G01S19/38GK201654239SQ20102011009
公开日2010年11月24日 申请日期2010年2月8日 优先权日2010年2月8日
发明者赖毅 申请人:上海和为科技有限公司