一种室内定位引导方法及系统与流程

本发明属于定位技术领域，具体涉及一种室内定位引导方法及系统。

背景技术：

手机的地理位置定位能力是导航和LBS(Location Based Service基于位置的服务)应用的技术基础，可实现各种与位置相关的服务，例如查看附近的餐馆等。

手机的室外定位主要依靠GPS完成。但是在室内GPS信号受建筑物的遮蔽而大大衰减，所以传统室外定位技术在室内几乎不可用。

目前存在的室内定位方式主要有：WIFI、蓝牙、LED灯泡、激光、UWB。

(1)WIFI、蓝牙、LED灯泡，这三种方式可以直接利用手机内现有的硬件进行室内定位，获得了较大的关注，很多公司投入其中研究如何提高定位精度。但是受相关物理特性的影响，目前这些方式的定位精度太低，普遍在数米以上，且稳定性和抗干扰能力弱，无法满足精确室内LBS的需求。而且截止目前也没有看到能大幅度提高定位精度的迹象。

(2)激光定位的精确度最高，可以到厘米级，但激光雷达的成本也最高。因为不能直接对手机定位，所以激光定位主要用于机器人、无人车等成本相对不很敏感的设备定位。

(3)UWB(Ultra-Wideband超宽带)定位精度最高可到<10cm。但因为手机未集成UWB收发器，所以目前主要在特定领域对佩戴了UWB标签的人员和设备进行定位，例如对厂区人员和资产的室内定位。这种技术在商业领域应用的探索较少。

基于手机传感器的室内定位方法及系统(申请号201310234240.3)公开了一种基于手机传感器的室内定位系统，手机传感器包括陀螺仪传感器、方向传感器与加速度传感器。此种仅依靠手机集成的惯性传感器做室内定位的方法，无法解决累积误差大的问题，不实用。

现有的手机室内定位方案，普遍存在定位精度低、易受干扰的问题，实际定位误差通常在数米以上。这样的定位精度只能满足有限的LBS应用，例如在一个购物中心内勉强找到某个餐馆的大致位置范围。如果将定位精度进一步稳定提高到分米级(<0.5m)，则可以满足定位到超市货架的精度，具有更大的商业想象空间。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明提供一种室内定位引导方法，所述方法通过手机获得UWB定位标签的唯一序列号，完成手机与该UWB定位标签的虚拟绑定，UWB定位标签将坐标信息通过UWB定位基站网络发送给后台服务器或云端，手机从云端或后台服务器获得位置信息；

进一步地，所述方法包括：

S1：通过手机扫描UWB定位标签上的二维码获得标签的唯一序列号，实现虚拟绑定；

S2：UWB定位基站网络中的UWB定位基站，通过对应连接UWB定位标签，采集RRSI值，并采用均值法和高斯分布法对其进行参数处理；

S3：通过三角质心法计算获得第一坐标参数；

S4：对S3中所述第一数据进行加权质心计算，获取第二坐标参数；

S5：对S4中获取的第三坐标参数进行整合获取GPS数据，并进行GPS数据压缩；

S6：将S5中的压缩数据传输到后台服务器或云端；

S7：后台服务器或云端进行GPS数据解压，获取定位信息；

进一步地，所述S2具体为采集RRSI值并计算：

其中，d为接收端与发射端之间的距离；d₀为参考距离；Pr(d)为接收端的接收信号功率；Pr(d₀)为参考距离d₀点对应的接收信号功率；X_dBm是一个平均值为0的高斯随机变量，n为路径损耗指数，其与环境相关，室内视距n为1.6～1.8，有阻挡障碍的空间n为4～6；

进一步地，所述S3具体为：已知移动节点到三个信标节点的物理距离，用这三个信标节点做三个圆的圆心，到移动节点的物理距离为半径，画三个圆，这三个圆与移动节点相交的，三个圆的公共交点为移动节点MS的位置；

进一步地，所述S4具体为：

其中，P_i(x,y)为未知节点估计位置的坐标，B_j(x,y)为锚节点j的坐标，w_ij为权值；

进一步地，其中w_ij为权值，d_ij为未知节点i与锚节点之间的距离，g是根据实际环境进行调节的参数；

进一步地，所述S6中数据压缩方法具体为对有效GPS位置数据按采集时间进行排序，每n个时间点的数据组成一个数据包，然后对每个数据包进行压缩；

进一步地，所述S7中数据解压方法具体为：

S71:计算每个时间点整形格式方向角和速度；

S72：计算各点相对笛卡尔坐标；

S73：各点笛卡尔坐标进行平滑处理；

S74:计算各时点GPS经纬度；

进一步地，一种室内定位引导系统，所述系统包括布置于室内的UWB定位基站网络、UWB定位标签和后台服务器，所述UWB定位标签连接所述UWB定位基站网络，所述UWB定位基站网络与后台服务器或云端连接，手机连接后台服务器或云端，所述UWB定位基站网络包括多个UWB定位基站，所述多个UWB定位基站布置于室内位置固定的已知点；

进一步地，所述UWB定位标签的形状为手环式、卡片式或盒式；

本发明的有益效果如下：

1)将手机室内定位精度从数米通过计算和加权平均整合提高到小于30cm，可服务于普通消费者；

2)系统结构简单、工作性能稳定，抗干扰能力强，是搭建室内LBS的基础设施，具有巨大的商业应用前景；

3)通过该压缩解压方法中的压缩和解压过程，一个数据包内n个时间点的数据压缩前大小为个25n字节，压缩之后的大小为4n+12个字节，压缩率的大小为(4n+12)/25n，假设每20秒形成一个数据包，则压缩率为18.4％，不仅在数据传输过程中至少节省了的80％数据传输流量，而且通过离线平台的处理，能够很好的恢复每个时间点的GPS位置数据，同时达到了节省数据传输成本和效率两方面的目的。

附图说明

图1为本发明所述系统的结构图；

图2为本发明所述方法的圆周模型图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为对本发明的限定。下面为本发明的举出最佳实施例：

如图1-图2所示，一种室内定位引导方法，所述方法通过手机获得UWB定位标签的唯一序列号，完成手机与该UWB定位标签的虚拟绑定，UWB定位标签将坐标信息通过UWB定位基站网络发送给后台服务器或云端，手机从云端或后台服务器获得位置信息，所述方法包括：

S1：通过手机扫描UWB定位标签上的二维码获得标签的唯一序列号，实现虚拟绑定；

S2：UWB定位基站网络中的UWB定位基站，通过对应连接UWB定位标签，采集RRSI值，并采用均值法和高斯分布法对其进行参数处理；

S3：通过三角质心法计算获得第一坐标参数；

S4：对S3中所述第一数据进行加权质心计算，获取第二坐标参数；

S5：对S4中获取的第三坐标参数进行整合获取GPS数据，并进行GPS数据压缩；

S6：将S5中的压缩数据传输到后台服务器或云端；

S7：后台服务器或云端进行GPS数据解压，获取定位信息。

所述S2具体为采集RRSI值并计算：已知发射功率，接受节点通过接收功率，计算传播损耗，再通过理论或者经验的传播模型将传播损耗转换为距离。在自由空间中，距发射d处的天线接收到的信号强度由下公式可得：

其中，d为接收端与发射端之间的距离；d₀为参考距离；Pr(d)为接收端的接收信号功率；Pr(d₀)为参考距离d₀点对应的接收信号功率；X_dBm是一个平均值为0的高斯随机变量，n为路径损耗指数，其与环境相关，室内视距n为1.6～1.8，有阻挡障碍的空间n为4～6，一旦可以得到参考节点与未知节点之间的距离信息，就可以采用三边测量法或者最大似然估计法计算出未知节点的位置。在三维空间中，三边测量法指的己知一个未知节点到三个以上参考节点的距离，就可以确定该点的坐标；三边测量法在二维空间里可以用几何图形表示为:当得到未知节点到一个参考节点的距离时，就可以确定，此未知节点在以此参考节点为圆心，以距离为半径的圆上；如果得到未知节点到3个参考节点的距离，则3个圆的交点就是该未知节点的位置。在圆周定位模型中，理论上如果知道移动节点到三个信标节点的物理距离，用这三个信标节点做三个圆的圆心，到移动节点的物理距离为半径，画三个圆，这三个圆与移动节点都应该是相交的，即三个圆的公共交点就是移动节点MS的位置。但在实际中，由于噪声的影响，信号遇到障碍物以后的急剧衰落，测量工具带来的误差等原因，在圆周模型中的三个圆是不可能相交于一点的。由于在室内环境下，周围的障碍物等对电磁波信号的吸收，一般使得接收机接收到的信号强度值会小于预计的信号强度值，反映到推导出来的移动节点到信标节点的估计距离上，结果就是所画的三个圆的半径都偏大。这一种情况应该算是最为常见的情况，如图2所示，图2中画出来的三个圆一共有三个交点，形成一个三角形区域。所求的移动节点MS的位置就在这三个圆的公共交集区域内。通过取三角形的质心，作为移动节点MS的估计位置已知移动节点到三个信标节点的物理距离，用这三个信标节点做三个圆的圆心，到移动节点的物理距离为半径，画三个圆，这三个圆与移动节点相交的，三个圆的公共交点为移动节点MS的位置。随后对这个位置进行加权质心计算，提高定位精度，具体为：

其中，P_i(x,y)为未知节点估计位置的坐标，B_j(x,y)为锚节点j的坐标，w_ij为权值，其中w_ij为权值，d_ij为未知节点i与锚节点之间的距离，g是根据实际环境进行调节的参数，所述S6中数据压缩方法具体为对有效GPS位置数据按采集时间进行排序，每n个时间点的数据组成一个数据包，然后对每个数据包进行压缩，包括：

S61：只保留第一个时间点的浮点格式GPS经度、GPS纬度、GPS方向角以及GPS速度原始值，并将第一个时间点的采集时间转化为UTC时间，以长整形格式储存；

S62：对数据包内所有时间点的GPS速度向下取整，然后按时间顺序进行差分运算，用增量表示速度的变化值，记为速度详情，以整形格式储存；

S63：对数据包内所有时间点的GPS方向角向下取整，然后按时间顺序进行差分运算，用增量表示方向角的变化值；对无法读取到方向角的时间点，用空值表示；如果数据包内中间数据出现方向角获取失败，重新获取到的第一个方向角由该时点实际方向角向下取整得到；通过上述方式得到的变量记为方向角详情，以整形格式储存；

S64：将每个数据包内第一个时间点的UTC时间、GPS经度、GPS纬度、GPS方向角和GPS速度原始值，以及所有时间点的速度详情数据及方向角数据打包为一条数据上传至服务器；在服务器中每个数据包为一条数据记录，每条数据记录包括以下字段：开始采集UTC时间、开始采集GPS纬度、开始采集GPS经度、开始采集GPS速度、各时点速度详情以及各时点方向角详情。

所述S7中所述数据解压包括：

S71:计算每个时间点整形格式方向角和速度；

S72:计算各点相对笛卡尔坐标；

S73:各点笛卡尔坐标进行平滑处理；

S74:计算各时点GPS经纬度.

所述S71具体为：通过数据包第一个时间点的GPS经纬度数据有效性筛选出有效数据再对数据包内每个时间点及其之前时间点的速度详情数据求和，得到每个时间点的GPS速度整型值：

其中，Speed.Detail_k为数据包中第k个时间点的速度详情数据，Speed_i为数据包中第i个时间点的GPS速度整型值。

其中，每个时点的方向角数据按下述规则从方向角详情数据计算得到：

1)数据包内第一个时点的方向角一定是数据包第一个方向角详情数据本身；

2)若数据包中间出现方向角获取失败，重新获取到的第一个方向角不使用增量表示，也为方向角详情数据本身；

3)若出现方向角详情数据为空而速度不为0的情况，方向角用上一秒的方向角代替；

4)其他情况下，方向角为上一时点方向角与本时点方向角详情数据之和。

所述S42具体为：利用每个时点的速度和方向角数据，以当前时点所在位置为原点，计算下一时点所在位置相对当前时点位置的相对笛卡尔坐标，计算方式如下：

其中，Speed_i为数据包内第i个时间点的速度，θ_i为数据包内第i个时间点以角度制计的方向角，(x_i，y_i)为数据包中第i+1个时间点所在位置相对于第i个时间点所在位置的相对笛卡尔坐标。

所述S73具体为：计算相邻时间两个数据包开始采集位置之间的相对笛卡尔坐标，以第m个数据包开始采集位置(经纬度)为原点，求第m+1个数据包开始采集位置相对于第m个数据包开始采集位置的笛卡尔坐标(X_m，Y_m)，记为第m个数据包的实际相对笛卡尔坐标。

对数据包内所有时点的笛卡尔坐标分别求和，得到数据包原始数据对应笛卡尔坐标。

用实际相对笛卡尔坐标减去数据包原始数据对应笛卡尔坐标，再乘以数据包时长占相邻数据包之间时间间隔的比例，得到相邻数据包笛卡尔坐标误差，(Δx_m，Δy_m)即：

其中，(Δx_m，Δy_m)为第m+1个数据包与第m个数据包之间的笛卡尔坐标误差，n为数据包内数据对应时间长度，t_m为第m个数据包开始采集时间，t_m+1为第m+1个数据包开始采集时间。

然后对数据包原始数据对应笛卡尔坐标进行平滑处理，平滑方法为原始笛卡尔坐标加上按速度加权的相邻数据包笛卡尔数据包笛卡尔坐标误差，即：

其中，n为数据包中包含的数据条数，x_i为数据包内第i个时点的x坐标，y_i为数据包内第i个时点的y坐标，Speed_i为数据包内第i个时点的速度数据，数据包中第i+1个时间点所在位置相对于第i个时间点所在位置的平滑后相对笛卡尔坐标为

所述S74具体为：利用各时点的平滑后相对笛卡尔坐标以及数据包开始采集时的GPS经纬度，可以递推得到每个时点的GPS经纬度。

一种室内定位引导系统，所述系统包括布置于室内的UWB定位基站网络、UWB定位标签和后台服务器，所述UWB定位标签连接所述UWB定位基站网络，所述UWB定位基站网络与后台服务器或云端连接，手机连接后台服务器或云端，所述UWB定位基站网络包括多个UWB定位基站，所述多个UWB定位基站布置于室内位置固定的已知点，所述UWB定位标签的形状为手环式、卡片式或盒式。

当本发明在投入使用时，UWB定位标签所反馈的信息传送给UWB定位基站网络，各时点数据有效性分别用字符格式的“A”、“V”和“N”表示“采集并有效”、“采集但无效”以及“无效”，位掩码占用储存空间大小为一个字节；其他数据均为浮点格式，每个数据占用4个字节。

对采集的有效GPS位置数据按采集时间进行排序，每n个时间点的数据组成一个数据包，然后对每个数据包进行压缩，压缩方法如下：

1)只保留第一个时间点的浮点格式GPS经度、GPS纬度、GPS方向角以及GPS速度原始值，并将第一个时间点的采集时间转化为UTC时间，以长整形格式储存；

2)对数据包内所有时间点的GPS速度向下取整，然后按时间顺序进行差分运算，用增量表示速度的变化值，记为速度详情，以整形格式储存；

3)对数据包内所有时间点的GPS方向角向下取整，然后按时间顺序进行差分运算，用增量表示方向角的变化值；对无法读取到方向角的时间点，用空值表示；如果数据包内中间数据出现方向角获取失败，重新获取到的第一个方向角由该时点实际方向角向下取整得到；通过上述方式得到的变量记为方向角详情，以整形格式储存；

4)将每个数据包内第一个时间点的UTC时间、GPS经度、GPS纬度、GPS方向角和GPS速度原始值，以及所有时间点的速度详情数据及方向角数据打包为一条数据上传至服务器；在服务器中每个数据包为一条数据记录，每条数据记录包括以下字段：开始采集UTC时间、开始采集GPS纬度、开始采集GPS经度、开始采集GPS速度、各时点速度详情以及各时点方向角详情。

通过上述压缩算法，一个数据包内n个时间点的数据,压缩前大小为个25n字节，压缩之后的大小为4n+12个字节，压缩率的大小为(4n+12)/25n。假设每20秒形成一个数据包，则压缩率为18.4％。

压缩完成之后对数据包进行传输，所述传输方式包括4G传输、蓝牙传输、卫星信号传输和WIFI传输等。

数据包传输之后进行解压，解压包括以下步骤：

步骤一：计算每个时间点整形格式方向角和速度，通过数据包第一个时间点的GPS经纬度数据有效性筛选出有效数据再对数据包内每个时间点及其之前时间点的速度详情数据求和，得到每个时间点的GPS速度整型值：其中，Speed.Detail_k为数据包中第k个时间点的速度详情数据，Speed_i为数据包中第i个时间点的GPS速度整型值。

其中，每个时点的方向角数据按下述规则从方向角详情数据计算得到：

1)数据包内第一个时点的方向角一定是数据包第一个方向角详情数据本身；

2)若数据包中间出现方向角获取失败，重新获取到的第一个方向角不使用增量表示，也为方向角详情数据本身；

3)若出现方向角详情数据为空而速度不为0的情况，方向角用上一秒的方向角代替；

4)其他情况下，方向角为上一时点方向角与本时点方向角详情数据之和；

步骤二：计算各点相对笛卡尔坐标，利用每个时点的速度和方向角数据，以当前时点所在位置为原点，计算下一时点所在位置相对当前时点位置的相对笛卡尔坐标，计算方式如下：

其中，Speed_i为数据包内第i个时间点的速度，θ_i为数据包内第i个时间点以角度制计的方向角，(x_i，y_i)为数据包中第i+1个时间点所在位置相对于第i个时间点所在位置的相对笛卡尔坐标；

步骤三：各点笛卡尔坐标进行平滑处理，计算相邻时间两个数据包开始采集位置之间的相对笛卡尔坐标，以第m个数据包开始采集位置(经纬度)为原点，求第m+1个数据包开始采集位置相对于第m个数据包开始采集位置的笛卡尔坐标(X_m，Y_m)，记为第m个数据包的实际相对笛卡尔坐标。

对数据包内所有时点的笛卡尔坐标分别求和，得到数据包原始数据对应笛卡尔坐标。

用实际相对笛卡尔坐标减去数据包原始数据对应笛卡尔坐标，再乘以数据包时长占相邻数据包之间时间间隔的比例，得到相邻数据包笛卡尔坐标误差，(Δx_m，Δy_m)即：

其中，(Δx_m，Δy_m)为第m+1个数据包与第m个数据包之间的笛卡尔坐标误差，n为数据包内数据对应时间长度，t_m为第m个数据包开始采集时间，t_m+1为第m+1个数据包开始采集时间。

然后对数据包原始数据对应笛卡尔坐标进行平滑处理，平滑方法为原始笛卡尔坐标加上按速度加权的相邻数据包笛卡尔数据包笛卡尔坐标误差，即：

其中，n为数据包中包含的数据条数，x_i为数据包内第i个时点的x坐标，y_i为数据包内第i个时点的y坐标，Speed_i为数据包内第i个时点的速度数据，数据包中第i+1个时间点所在位置相对于第i个时间点所在位置的平滑后相对笛卡尔坐标为

步骤四：计算各时点GPS经纬度，利用各时点的平滑后相对笛卡尔坐标以及数据包开始采集时的GPS经纬度，可以递推得到每个时点的GPS经纬度。

以上所述的实施例，只是本发明较优选的具体实施方式的一种，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。