一种融合北斗或GPS和传感器的定位系统及定位方法与流程

本发明涉及无线定位技术领域，尤其涉及一种融合北斗或gps和传感器的定位系统及定位方法。

背景技术

随着人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，致使一直无法获取精确的室内定位。

北斗或gps卫星定位系统是获取室外环境位置信息的最常用方式，但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，北斗或gps等卫星定位技术并不适用于室内，目前无线室内定位技术迅速发展，已成为北斗或gps的有力补充。

现有室内无线定位系统主要采用红外、超声波、蓝牙、wifi、rfid等短距离无线技术。

wifi提供了一个高性价比的解决方案。实际应用中也已经提出了许多算法方案，包括测量接收信噪比(snr)，以及使用更广泛的接收信号强度法(rssi)。wifi精确度大约在1米至15米的范围内，但需要先在系统覆盖区域对设置的若干个ap(accesspoint，接入点)固定点采集其位置信息以及信号强度形成位置数据库，采集数据工作量大，而且为了达到较高的精度，固定点ap的位置测算设置比较繁琐。wifiap为wifi接入点，例如可以是无线路由器、无线交换机等。如有新的固定点ap加入，需要对其位置信息以及信号强度进行采集后，才能用于定位。另wifi收发器都只能覆盖半径90米以内的区域，而且由于墙壁和障碍物的影响，会带来多径衰弱、吸收以及遮蔽等一系列问题，且在电梯、楼梯等会有覆盖死角，从而影响其精度。wifi只能定位出移动设备的一个范围，并不能描述出其运动轨迹。wifi定位只能反映出移动设备离ap点的距离，移动终端的位置是在一个以ap为圆心，距离为半径的范围内，不能反映出其具体方位。特别是在一个ap点覆盖多个房间时，不能反映出移动设备到底在哪个房间。且wifi覆盖有死角，不能作到全覆盖。

3d加速度传感器是可随时使用，并且可连续反映移动终端的运动轨迹，无覆盖死角，因此，可应对大型建筑复杂环境，但长时间使用时，其定位精度下降。

智能家居中的红外传感器、门磁等传感器在每个房间固定放置，用于获取数据，并通过网络上报给服务器。由于墙壁对红外线的屏蔽作用，确保只能一个房间的红外传感器探测到人员，门磁等也能确保在一个房间。但红外传感器有覆盖范围，存在死角，会影响系统定位的准确性和实时性。

因此，需要一种能够在室内外无缝地实时获取移动终端精确定位的融合北斗或gps和传感器的定位系统及定位方法。

技术实现要素：

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的融合北斗或gps和传感器的定位系统及定位方法。

本发明的一个方面，提供了一种融合北斗或gps和传感器的定位系统，包括：

至少一个wifiap，用于向移动终端发送wifi信号；

移动终端，用于在室外时，实时接收北斗定位信号或gps定位信号并存储各时刻的位置信息，在室内时，将最新时刻存储的位置信息作为室内初始位置以及从该时刻开始的加速度矢量参数发送至后台服务器，并将接收的北斗定位信号或gps定位信号以及wifi信号发送至后台服务器；

至少一个位置采集装置，用于实时向后台服务器发送定位传感信号；

后台服务器，用于根据移动终端存储的位置信息以及从该时刻开始的加速度矢量参数建立移动终端运动轨迹预测模型，根据北斗定位信号或gps定位信号、wifi信号以及定位传感信号对预测的运动轨迹进行融合校正，以获取移动终端的实时定位系统，发送至移动终端。

进一步地，移动终端电连接至后台服务器，位置采集装置电连接至后台服务器。

进一步地，位置采集装置，还用于存储权限信息，以供移动终端查询；

移动终端包括：信息访问模块，用于访问位置采集装置，以查询权限信息。

进一步地，移动终端还包括：距离传感模块，用于实时感测与位置采集装置之间的距离，并发送至后台服务器和位置采集装置；

位置采集装置，还用于根据与移动终端之间的距离执行预存的命令。

进一步地，后台服务器存储室内结构图，室内结构图包括wifiap和位置采集装置的位置以及室内构造图，该室内构造图为加速度矢量参数提供参考，使得移动终端运动轨迹预测模型更精确。

进一步地，后台服务器存储运动特征算法模型，后台服务器将移动终端存储的位置信息以及从该时刻开始的加速度矢量参数输入该运动特征算法模型中，建立移动终端运动轨迹预测模型。

进一步地，运动特征算法模型根据移动终端的运动姿态分为多种运动特征算法模型。

进一步地，移动终端还包括：

北斗定位模块或gps定位模块，用于接收实时接收北斗定位信号或gps定位信号，获取各时刻的位置信息；

3d加速度传感器，用于实时检测加速度矢量参数；

信息存储模块，用于实时存储各时刻的位置信息和加速度矢量参数。

进一步地，位置采集装置包括红外传感器和门磁传感器。

本发明的另一方面，提供了一种基于上述融合北斗或gps和传感器的定位系统实现的定位方法，包括以下步骤：

利用至少一个wifiap向移动终端发送wifi信号；

利用移动终端在室外时，实时接收北斗定位信号或gps定位信号并存储各时刻的位置信息，在室内时，将最新时刻存储的位置信息作为室内初始位置以及从该时刻开始的加速度矢量参数发送至后台服务器，并将接收的北斗定位信号或gps定位信号以及wifi信号发送至后台服务器；

利用至少一个位置采集装置实时向后台服务器发送定位传感信号；

利用后台服务器根据移动终端存储的位置信息以及从该时刻开始的加速度矢量参数建立移动终端运动轨迹预测模型，根据北斗定位信号或gps定位信号、wifi信号以及定位传感信号对预测的运动轨迹进行融合校正，以获取移动终端的实时定位系统，发送至移动终端。

本发明提供的融合北斗或gps和传感器的定位系统及定位方法，与现有技术相比具有以下进步：

1.本发明的融合北斗或gps和传感器的定位系统及定位方法中，当移动终端在室外时利用北斗进行定位，当移动终端在室内时利用北斗或gps、3d加速度矢量参数、wifiap的位置信息以及位置采集装置的位置信息进行融合定位，能够实现移动终端的室内外不间断地精确定位；

2.本发明的融合北斗或gps和传感器的定位系统及定位方法通过室内构造图为加速度矢量参数提供参考，使得移动终端运动轨迹预测模型更精确；

3.本发明的融合北斗或gps和传感器的定位系统及定位方法中，运动特征算法模型根据移动终端的运动姿态分为多种运动特征算法模型，以针对性地建立移动终端运动轨迹预测模型，提高移动终端的室内定位的精度。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，应依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明实施例中融合北斗或gps和传感器的定位系统的连接框图；

图2为本发明实施例中融合北斗和多种类传感器的定位方法步骤图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

实施例一

图1为本发明实施例中融合北斗或gps和传感器的定位系统的连接框图，如图1所示，本发明提供的融合北斗或gps和传感器的定位系统，包括：至少一个wifiap，用于向移动终端发送wifi信号；移动终端，用于在室外时，实时接收北斗定位信号或gps定位信号并存储各时刻的位置信息，在室内时，将最新时刻存储的位置信息作为室内初始位置以及从该时刻开始的加速度矢量参数发送至后台服务器，并将接收的北斗定位信号或gps定位信号以及wifi信号发送至后台服务器；至少一个位置采集装置，用于实时向后台服务器发送定位传感信号；后台服务器，用于根据移动终端存储的位置信息以及从该时刻开始的加速度矢量参数建立移动终端运动轨迹预测模型，根据北斗定位信号或gps定位信号、wifi信号以及定位传感信号对预测的运动轨迹进行融合校正，以获取移动终端的实时定位系统，发送至移动终端。移动终端能够搜索到wifiap并获取wifi的id和信号强度。移动终端电连接至后台服务器，位置采集装置电连接至后台服务器。移动终端运动轨迹预测模型为根据移动终端的初始位置、以及该初始位置的加速度适量参数解析出的移动终端的速度以及方向，预测下一时刻移动终端的位置，或接下来若干时刻移动终端的位置，形成位置-时间图。

在实际应用中，当移动终端在室内时，根据北斗定位信号或gps定位信号、wifi信号以及定位传感信号对预测的运动轨迹进行融合校正，具体包括以下三种情况：第一，北斗定位信号或gps定位信号稳定时，利用该北斗定位信号或gps定位信号中各时刻的位置信息对预测的运动轨迹进行校正；第二，北斗定位信号或gps定位信号不稳定时，先利用wifi信号以及定位传感信号对预测的运动轨迹进行融合校正，在利用该北斗定位信号或gps定位信号对校正后的运动轨迹进一步校正；第三，北斗定位信号或gps定位信号消失时，利用wifiap以及位置采集装置的位置实时校正预测的运动轨迹。

本发明的融合北斗或gps和传感器的定位系统中，当移动终端在室外时利用北斗进行定位，当移动终端在室内时利用北斗或gps、3d加速度矢量参数、wifiap的位置信息以及位置采集装置的位置信息进行融合定位，使得在室内时，根据不同的情况自动切换，做出最优选择，能够实现移动终端的室内外不间断的精确定位。

参见图1，移动终端包括无线通信模块，该无线通信模块包括：第一通信单元，用于实时接收wifiap发送的wifi信号，第一通信模块通常为wifi模块；第二通信单元，用于将存储的位置信息作为室内初始位置以及从该时刻开始的加速度矢量参数，北斗定位信号或gps定位信号以及wifi信号发送至后台服务器，第二通信单元可以是wifi、2g模块、3g模块、4g模块、蓝牙模块、nfc模块和rfid模块中的一种或几种。第二通信单元还用于与位置采集装置电连接。

位置采集装置，还用于存储权限信息，以供移动终端查询；移动终端包括：信息访问模块，用于访问位置采集装置，以查询权限信息。例如，当位置采集装置为门磁传感器时，移动终端访问该门磁传感器并发送打开请求，门磁传感器判断该移动终端是否有权限，当该移动终端有权限时，则该门磁传感器打开开关并向移动终端发送打开信号。当位置采集装置为车库传感器时，停车者在去车库停车之前可以通过移动终端访问该车库传感器并发送车位查询请求，当有停车位时，则该车库传感器向移动终端发送允许停车信号。

移动终端还包括：距离传感模块，用于实时感测与位置采集装置之间的距离，并发送至后台服务器和位置采集装置；位置采集装置，还用于根据与移动终端之间的距离执行预存的命令。例如，当位置采集装置为门磁传感器时，移动终端感测与门磁传感器之间的距离，发送至后台服务器，用于移动终端的定位，并发送至该门磁传感器，当该距离小于门磁传感器中预设的阀值时，门磁传感器启动打开命令。当位置采集装置为车库传感器时，移动终端查询到有停车位并感测到与车库传感器之间的距离，发送至车库传感器，则当该距离小于车库传感器并且该距离越来越小时，则升起该车库的挡车杆，当该距离大于车库传感器并且该距离越来越大时，则降下该车库的挡车杆。

后台服务器存储室内结构图，室内结构图包括wifiap和位置采集装置的位置以及室内构造图，该室内构造图为加速度矢量参数提供参考，使得移动终端运动轨迹预测模型更精确。

在实际应用中，加速度矢量参数结合室内构造图如通道、电梯、楼梯和房门等预测出移动终端的运动轨迹，由此在地图上显示移动终端在建筑物内的位置和运动轨迹。例如服务器根据人体运动特征算法模型中数据得出移动终端的运动姿态，比如右转，同时与室内构造图对比，此处是否有房门或在通道中有右拐弯，若有，则在地图上显示进入房门或右拐弯，若此处是直的通道，则不在地图上显示此次运动姿态，而是看后续的运动姿态。

后台服务器存储运动特征算法模型，后台服务器将移动终端存储的位置信息以及从该时刻开始的加速度矢量参数输入该运动特征算法模型中，建立移动终端运动轨迹预测模型。另外，运动特征算法模型根据移动终端的运动姿态分为多种运动特征算法模型。本发明的融合北斗或gps和传感器的定位系统中，运动特征算法模型根据移动终端的运动姿态分为多种运动特征算法模型，以针对性地建立移动终端运动轨迹预测模型，提高移动终端的室内定位的精度。

移动终端包括：北斗定位模块或gps定位模块，用于接收实时接收北斗定位信号或gps定位信号，获取各时刻的位置信息；3d加速度传感器，用于实时检测加速度矢量参数；信息存储模块，用于实时存储各时刻的位置信息和加速度矢量参数；无线通信模块，用于实时接收wifiap发送的wifi信号，并发送至后台服务器。移动终端是指可以在移动中使用的计算机设备，包括手机、笔记本、平板电脑、pos机以及车载电脑等。3d加速度传感器的型号可以但不限于xl40。

位置采集装置包括红外传感器和门磁传感器。

一个wifiap可以覆盖多个房间，因此，在室内，通常情况下，若干个房间共享一个wifiap，而位置采集装置例如红外传感器、门磁传感器等在单个房间中起作用，从而能纠正定位误差。

北斗定位模块或gps定位模块，还用于在室内时，当显示定位成功标志时，实时接收北斗定位信号或gps定位信号并存储各时刻的位置信息，当未显示定位成功标志时，将最新时刻存储的位置信息作为室内初始位置以及从该时刻开始的加速度矢量参数发送至后台服务器，并将接收的wifi信号发送至后台服务器，移动终端还包括：定位切换模块，用于实时检测北斗定位模块或gps定位模块是否显示定位成功标志，若显示定位成功标志，则向后台服务器发送停止计算信号，若未显示定位成功标志，则向后台服务器发送开始计算信号，不仅能够实现定位方式的自动切换，而且避免后台服务器的重复计算，减小后台服务器的计算任务量。

后台服务器包括无线通信模块和有线通信模块，后台服务器通过无线通信模块与移动终端电连接，后台服务器通过无线通信模块或有线通信模块与位置采集装置电连接。无线通信模块包括2g模块、3g模块、4g模块、蓝牙模块、nfc模块和rfid模块中的一种或几种。

图2为本发明实施例中融合北斗和多种类传感器的定位方法步骤图，如图2所示，本发明提供的基于上述融合北斗或gps和传感器的定位系统实现的定位方法，包括以下步骤：利用至少一个wifiap向移动终端发送wifi信号；利用移动终端在室外时，实时接收北斗定位信号或gps定位信号并存储各时刻的位置信息，在室内时，将最新时刻存储的位置信息作为室内初始位置以及从该时刻开始的加速度矢量参数发送至后台服务器，并将接收的北斗定位信号或gps定位信号以及wifi信号发送至后台服务器；利用至少一个位置采集装置实时向后台服务器发送定位传感信号；利用后台服务器根据移动终端存储的位置信息以及从该时刻开始的加速度矢量参数建立移动终端运动轨迹预测模型，根据北斗定位信号或gps定位信号、wifi信号以及定位传感信号对预测的运动轨迹进行融合校正，以获取移动终端的实时定位系统，发送至移动终端。

融合北斗和多种类传感器的定位方法还包括：利用存储在后台服务器中的室内结构图为加速度矢量参数提供参考，使得移动终端运动轨迹预测模型更精确。

对于方法实施例而言，由于其与装置实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见装置实施例的部分说明即可。

对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

实施例二

本实施例中的后台服务器是在实施例一基础上的改进，实施例一中公开的技术内容不重复描述，实施例一公开的内容也属于本实施例公开的内容。

本发明提供的后台服务器，包括：参数筛选模块，用于实时接收并将包括移动终端运动状态参数的无线信号以及包括移动终端运动过程中移动终端与运动环境中固定位置的wifiap的相关参数的无线信号发送至运动轨迹计算模块，并实时接收并将固定位置的传感器的相关参数发送至运动轨迹纠正模块；运动轨迹计算模块，用于将移动终端运动状态参数解析成移动终端初始位置和移动终端运动加速度矢量，通过运动特征算法模型计算出移动终端在电子地图上的模糊位置，并根据移动终端运动过程中移动终端与运动环境中固定位置的wifiap的相关参数对该模糊位置进行校准，以获取移动终端在电子地图上的运动轨迹；运动轨迹纠正模块，用于根据固定位置的传感器的相关参数，实时校准移动终端定位信息，以获取移动终端在电子地图上精确的运动轨迹。

其中，移动终端运动状态参数、移动终端运动过程中移动终端与运动环境中固定位置的wifiap的相关参数以及固定位置的传感器的相关参数均是带有时间标识的数据参数，移动终端运动状态参数中的移动终端运动加速度矢量通过用于检测移动终端运动状态的3d加速度传感器获取，移动终端初始位置通过移动终端存储的gps或北斗消失时移动终端的位置，移动终端运动过程中移动终端与运动环境中固定位置的wifiap的相关参数包括wifiap的地址以及移动终端检测到该wifiap的信号强度。运动轨迹表示移动终端随时间变化在电子地图上的位置变化。运动环境中固定位置的传感器例如可以时智能家居中的红外传感器、门磁传感器等该红外传感器将对移动终端携带者的检测信号发送至参数筛选模块，门磁传感器将门打开信号发送至参数筛选模块。由于一个wifiap可以覆盖多个房间，而智能家居中的红外传感器、门磁传感器等能够对单一房间进行标识，从而能够纠正移动终端定位信息。

采用概率统计方法建立运动特征算法模型，具体地，概率统计方法进行运动识别是把运动的每一种静态姿势定义为一个状态或者一个状态的集合，通过网络的方式将这些状态连接起来，状态和状态之间的切换采用概率来描述，主要有隐马尔科夫模型(hmm)，最大熵马尔科夫模型(memm)，条件随机场(crf)等；3d加速度传感器获取移动终端运动时加速度的频率和幅值，加速度传感器放置位置不同，采集移动终端在各种姿态变化时的加速度变化数据，训练隐马尔科夫模型(hmm)，最终产生运动特征算法模型。3d加速度传感器的数据上传到后台服务器后，后台服务器通过运动特征算法模型中数据得出移动物的运动姿态，比如右转，同时与建筑物的结构对比，此处是否有房门或在通道中有右拐弯，如有就在地图上显示进入房门或右拐弯，如此处是直的通道，则不在地图上显示此次运动姿态，而是看后续的运动姿态。

本发明的后台服务器通过移动终端运动过程中移动终端与运动环境中固定位置的wifiap的相关参数对移动终端的位置进行初校正，并且根据固定位置的传感器的相关参数对移动终端的位置进行二次校正，改善复杂室内移动终端无法精确定位的问题。

运动轨迹计算模块包括：运动状态参数解析单元，用于将移动终端运动状态参数解析成移动终端初始位置和移动终端运动加速度矢量；模糊位置计算单元，用于通过运动特征算法模型根据移动终端初始位置和移动终端运动加速度矢量计算出移动终端在电子地图上的模糊位置；定位信息计算单元，用于根据移动终端运动过程中移动终端与运动环境中固定位置的wifiap的相关参数对该模糊位置进行校准，以获取移动终端在电子地图上的运动轨迹。

运动轨迹计算模块还包括：wifiap信息数据库，用于存储wifiap的位置以及wifiap的信号强度与wifiap的覆盖范围关系信息。

运动轨迹计算模块还包括：wifiap信息数据库实时更新单元，用于接收移动终端检测到的wifiap信息，判断wifiap信息与运动轨迹计算模块存储的wifiap信息数据库中预存的wifiap信息是否匹配，若不匹配，则将该wifiap信息添加至wifiap信息数据库，用于校准模糊位置。具体地，若室内有新wifiap，可由移动终端获得信号强度，上传至后台服务器，该服务器通过移动终端的位置以及新wifiap的信号强度，计算出此wifiap的位置，当多个移动终端例如可以设置为5个移动终端上传此wifiap后，可使此wifiap的位置准确度逐渐提高，成为固定点wifiap，此时，移动终端能够通过此wifiap点进行校准。

本发明的后台服务器能够通过wifiap信息数据库实时更新单元自动添加wifiap信息数据库中没有的wifiap，在根据移动终端运动过程中移动终端与运动环境中固定位置的wifiap的相关参数对该模糊位置进行校准时，提供更多的选择，使得校准更精确，并且省去人工添加wifiap。

运动轨迹计算模块还包括：wifiap信息优选单元，用于挑选与移动终端上显示信号强度在60dbm以上的wifiap对该模糊位置进行校准。本发明的后台服务器利用wifiap信息优选单元挑选与移动终端上显示信号强度在60dbm以上的wifiap对该模糊位置进行校准，信号强度越大的wifiap对该模糊位置校准，使得校准更精确。

上述后台服务器，还包括：运动特征算法模型修正模块，用于根据移动终端运动状态参数的历史数据修正运动特征算法模型。运动特征算法模型修正模块电连接至运动轨迹计算模块。本发明的后台服务器利用运动特征算法模型修正模块根据移动终端运动状态参数的历史数据修正运动特征算法模型，使得修正后的运动特征算法模型能够更精确地计算出移动终端在电子地图上的模糊位置。

运动特征算法模型修正模块包括：加速度参数提取单元，用于提取出移动终端运动状态参数的历史数据中的加速度矢量参数；运动特征算法模型分类单元，用于对加速度矢量参数进行分类，根据不同类别的加速度矢量参数建立不同的加速度矢量模型和运动特征算法模型并存储，以针对不同运动姿态建立不同的运动特征算法模型；具体地，根据历史数据中移动终端的运动姿态的加速度矢量变化数据，例如与地面平行运动、与地面垂直运动、与地面呈不同角度运动，修正运动特征算法模型，使得对于不同运动姿态的移动终端对应不同的运动特征算法模型，使得模糊位置的计算更精确。另外，运动轨迹计算模块还包括：加速度矢量模型匹配单元，用于将移动终端运动加速度矢量与不同的加速度矢量模型进行匹配；运动特征算法模型调取单元，用于根据匹配上的加速度矢量模型调取相应的运动特征算法模型。

上述后台服务器，还包括：无线通信模块，用于实时接收移动终端发送的包括移动终端运动状态参数的无线信号以及包括移动终端运动过程中移动终端与运动环境中固定位置的wifiap的相关参数的无线信号，并发送至参数筛选模块；接收传感器发送的固定位置的传感器的相关参数，并发送至运动轨迹纠正模块；并将移动终端在电子地图上精确的运动轨迹发送回移动终端。无线通信模块包括2g模块、3g模块、4g模块、蓝牙模块和nfc模块中的一种或几种。无线通信模块电连接至参数筛选模块和移动终端。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。