本發(fā)明涉及室內(nèi)外移動(dòng)定位與導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及利用wifi信號作為機(jī)器人、行人等移動(dòng)定位與導(dǎo)航的方法。

背景技術(shù)：

室內(nèi)定位導(dǎo)航服務(wù)lbs(location-basedservices)已經(jīng)成為當(dāng)前市場需求競爭的焦點(diǎn)。利用目前大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)的發(fā)展，人們利用當(dāng)前現(xiàn)有的gps、射頻、超聲波、wifi等信號使用室內(nèi)外定位技術(shù)，能將位置信息、服務(wù)需求等數(shù)據(jù)反饋給服務(wù)器，服務(wù)于人們或移動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的定位與導(dǎo)航，方便人們或機(jī)器能自主去尋找到目標(biāo)，可解決如商場小孩迷失、車位自動(dòng)定位、遠(yuǎn)程監(jiān)控家用服務(wù)機(jī)器人等實(shí)際需求。通過大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步挖掘研究，為人們的出行等提供更高效的服務(wù)。室內(nèi)定位導(dǎo)航技術(shù)不但可以滿足人們的需求，同樣可以應(yīng)用于機(jī)器人領(lǐng)域，使其能更高效精確的運(yùn)行工作。

由于室內(nèi)定位的重要意義與作用，國內(nèi)外企業(yè)界與學(xué)術(shù)界對室內(nèi)定位的理論與應(yīng)用開展了廣泛研究。意大利livetti實(shí)驗(yàn)室基于紅外線技術(shù)，研發(fā)了一套名為activebadge的應(yīng)用于室內(nèi)定位的系統(tǒng)。ibeacon是蘋果公司最早利用藍(lán)牙技術(shù)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)精確定位的一套系統(tǒng)。ibeacon系統(tǒng)需要定位者攜帶標(biāo)簽ibeacons如蘋果手機(jī)即可作為信號接收器的標(biāo)簽使用，發(fā)射信號的基站需要在定位場所進(jìn)行布置。清研訊科科技有限公司利用uwb新技術(shù)開發(fā)室內(nèi)定位系統(tǒng)，開發(fā)出3m精度的wifi和藍(lán)牙定位技術(shù)，并成功研發(fā)名為bi-sense的商業(yè)應(yīng)用app技術(shù)。深圳翌日科技公司應(yīng)用zigbee技術(shù)進(jìn)行室內(nèi)定位技術(shù)的研究，其開發(fā)的技術(shù)具有定位通信一體的特點(diǎn)。微軟于2000年提出并開發(fā)出一套完整的基于wifi定位的radar系統(tǒng)，能實(shí)現(xiàn)對定位者位置的連續(xù)跟蹤，從而提高定位的精度。加州大學(xué)洛杉磯分校，提出一種新的定位模型貝葉斯概率算法。haeberlen等人使用了高斯方法來對wifi信號進(jìn)行位置空間的建模，該方法通過前期的信號采集得到初始位置強(qiáng)度信號，能很好擬合出室內(nèi)信號模型，進(jìn)而根據(jù)信號強(qiáng)度估計(jì)出位置。馬里蘭大學(xué)的youssef等人利用高斯模型建立了基于位置指紋horus定位系統(tǒng)。

作為一種廣泛應(yīng)用于日常生活與生產(chǎn)的信號，wifi是一種不需要增加額外設(shè)備就可以直接利用資源。wifi作為目前室內(nèi)無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣的技術(shù)，為室內(nèi)定位的研究帶來了極大的方便。雖然國內(nèi)外對利用wifi用于機(jī)器人室內(nèi)定位開展了一些研究，但是室內(nèi)定位目前仍然存在很多問題，尤其是還沒有很穩(wěn)定可靠的產(chǎn)品應(yīng)用于實(shí)際的生活中，如何提高wifi信號獲得的精度，以及如何建立數(shù)據(jù)庫的匹配度，都是值得去深入開發(fā)與研究。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對上述不足，本發(fā)明的目的在于，提供一種架構(gòu)設(shè)計(jì)巧妙、合理，有效利用wifi信號作為室內(nèi)外移動(dòng)定位與導(dǎo)航的利用wifi信號作為移動(dòng)定位與導(dǎo)航的方法。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案是：

一種利用wifi信號作為移動(dòng)定位與導(dǎo)航的方法，其包括以下步驟：

(1)用戶手持移動(dòng)設(shè)備，接收到不同的wifi信號的信號強(qiáng)度rssi、物理地址mac及相關(guān)信息，選擇符合定位標(biāo)準(zhǔn)的wifi信號信息，將不符合的信息通過程序過濾掉，增加系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)效性；

(2)將用戶采集到的wifi信號信息傳送給主機(jī)服務(wù)器；

(3)移動(dòng)設(shè)備里面預(yù)存有預(yù)存數(shù)據(jù)，該預(yù)存數(shù)據(jù)為前期準(zhǔn)備工作中建立的室內(nèi)wifi信號信息，該室內(nèi)wifi信號信息包括位置信息指紋庫以及與其相對應(yīng)的實(shí)驗(yàn)場景地圖；為移動(dòng)設(shè)備獲得的數(shù)據(jù)提供最原始的匹配數(shù)據(jù)；

(4)主機(jī)服務(wù)器經(jīng)過一定的算法，對上傳的wifi信號信息進(jìn)行處理，匹配出位置信息指紋庫里面的指紋點(diǎn)，再經(jīng)過主機(jī)服務(wù)器的計(jì)算得出坐標(biāo)信息，并反饋給用戶的移動(dòng)設(shè)備；對建立的不同區(qū)域的位置信息指紋庫，引進(jìn)k-mean聚類算法，將不同區(qū)域的位置信息指紋庫進(jìn)一步細(xì)分為k個(gè)聚類子集，信號強(qiáng)度相似的wifi信號歸為一個(gè)聚類子集。為了優(yōu)化聚類子集中的wifi信號，利用鄰域均值濾波的方法將聚類子集中的噪聲信號濾除，從而提高了位置信息指紋庫的精度；

(5)用戶得到的出坐標(biāo)信息標(biāo)定到實(shí)驗(yàn)場景地圖里，即得到室內(nèi)坐標(biāo)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)移動(dòng)定位和導(dǎo)航的目的。

本發(fā)明根據(jù)目前大型室內(nèi)空間中已存在的wifi信號，采用以wifi信號為基礎(chǔ)的室內(nèi)定位技術(shù)能減少設(shè)備的增加，同時(shí)可利用已有的移動(dòng)終端，如手機(jī)作為定位終端使用，為wifi信號的使用開辟了新的方向。

作為本發(fā)明的一種改進(jìn)，所述移動(dòng)設(shè)備為手機(jī)、筆記本電腦或平板電腦等終端設(shè)備，其接收到不同的wifi信號的信號強(qiáng)度rssi、物理地址mac等信息，選擇符合定位標(biāo)準(zhǔn)的wifi信號信息，將不符合的信息通過程序過濾掉，增加系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)效性。

作為本發(fā)明的一種改進(jìn)，所述步驟(3)中是對wifi信號信息進(jìn)行多次處理并建立符合實(shí)際室內(nèi)環(huán)境的位置信息指紋庫。

作為本發(fā)明的一種改進(jìn)，利用k-mean聚類算法將以wifi信號強(qiáng)度作為分類對象，使得相鄰類之間的差異性最大化，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟1：選取目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)即所分類的指紋點(diǎn)數(shù)據(jù)為n；

步驟2：確定劃分聚類子集的個(gè)數(shù)即k的數(shù)值，根據(jù)室內(nèi)實(shí)際情況來劃分子集；

步驟3：選取初始樣本聚類中心，初始樣本聚類中心的位置在劃分的子集內(nèi)隨機(jī)選取。為了符合實(shí)際室內(nèi)環(huán)境的情況，隨機(jī)選取一個(gè)wifi信號數(shù)據(jù)，作為初始聚類對象簇首值rssii；

步驟4：以隨機(jī)選取的簇首rssii為中心，依次遍歷除其他簇首外的所有指紋點(diǎn)數(shù)據(jù)值，并利用所有指紋點(diǎn)數(shù)據(jù)距離3個(gè)簇首的值，距離簇首最近的劃分為一類，以此進(jìn)行初始分類；

步驟5：求得子集內(nèi)所有對象的平均值，更新為新的簇首；迭代計(jì)算的收斂條件使用以下公式來確定：

式中rssii——指紋點(diǎn)的每一個(gè)wifi信號強(qiáng)度值；

rssii——?jiǎng)澐诸愖蛹械拇厥字担?/p>

j——指紋點(diǎn)中wifi個(gè)數(shù)。

本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明充分利用現(xiàn)有的資源，包括移動(dòng)設(shè)備，如手機(jī)、筆記本電腦等，以及現(xiàn)成的wifi信號，通過獲得移動(dòng)設(shè)備的wifi信號，以及與事先建立好的位置信息指紋庫的匹配算法，即可實(shí)現(xiàn)機(jī)器人終端用戶的定位與導(dǎo)航，這一方法應(yīng)用廣泛，如商場內(nèi)小孩位置定位、物流機(jī)器人定位等。在這一過程中，移動(dòng)設(shè)備位置距離的估算是位置指紋法中重要的環(huán)節(jié)，位置的估算是利用已建立的離線位置信息指紋庫，并從位置信息指紋庫里面匹配出與實(shí)際位置相近的若干個(gè)位置指紋點(diǎn)，通過匹配的位置指紋點(diǎn)的坐標(biāo)信息來估算出位置距離。在室內(nèi)環(huán)境下，不同算法的測算精度會(huì)產(chǎn)生較大差別，可使用基于信號強(qiáng)度rssi近鄰估計(jì)算法、固定ap點(diǎn)估計(jì)算法、以及概率算法位置等估算方法。wifi信號的采集可以用筆記本電腦或者手機(jī)作為采集終端，由于筆記本電腦和手機(jī)硬件網(wǎng)卡的不同，在同一點(diǎn)同一時(shí)刻采集的信號整體會(huì)存在差別。比如以筆記本電腦作為采集信號的移動(dòng)終端時(shí)，可以標(biāo)定所采集信號的位置信息及柵格點(diǎn)。采集程序根據(jù)wifi信號的802.11協(xié)議，對網(wǎng)絡(luò)信息中信號部分進(jìn)行調(diào)取，移動(dòng)終端采集wifi信號的名字ssid、物理地址mac和信號強(qiáng)度rssi。根據(jù)定位實(shí)驗(yàn)的要求采集位置指紋點(diǎn)處多組不同wifi信號。對于位置信息指紋庫，即為通過采集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立不同的指紋庫。在室內(nèi)定位系統(tǒng)中，離線建立的位置信息指紋庫直接影響到室內(nèi)定位精度，因此需要對信號進(jìn)行多次處理并建立符合實(shí)際室內(nèi)環(huán)境的位置信息指紋庫。本發(fā)明使用聚類算法等算法，結(jié)合wifi信號特性將這些處理數(shù)據(jù)的方法應(yīng)用于位置信息指紋庫的建立，提高位置信息指紋庫數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而提高室內(nèi)定位的精度。

下面結(jié)合附圖與實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)一步說明。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的wifi定位整體流程示意圖。

圖2是本發(fā)明的wifi信號采集示意圖。

圖3是本發(fā)明的聚類分類示意圖。

具體實(shí)施方式

參見圖1、圖2和圖3，本實(shí)施例提供的一種利用wifi信號作為移動(dòng)定位與導(dǎo)航的方法，其包括以下步驟：

(1)用戶手持移動(dòng)設(shè)備，接收到不同的wifi信號的信號強(qiáng)度rssi、物理地址mac及相關(guān)信息，選擇符合定位標(biāo)準(zhǔn)的wifi信號信息，將不符合的信息通過程序過濾掉，增加系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)效性；

(2)將用戶采集到的wifi信號信息傳送給主機(jī)服務(wù)器；所用的移動(dòng)設(shè)備可以直接作為服務(wù)器，即可以滿足定位服務(wù)的計(jì)算性能；

(3)移動(dòng)設(shè)備里面預(yù)存有預(yù)存數(shù)據(jù)，該預(yù)存數(shù)據(jù)為前期準(zhǔn)備工作中建立的室內(nèi)wifi信號信息，該室內(nèi)wifi信號信息包括位置信息指紋庫以及與其相對應(yīng)的實(shí)驗(yàn)場景地圖；為移動(dòng)設(shè)備獲得的數(shù)據(jù)提供最原始的匹配數(shù)據(jù)；

(4)主機(jī)服務(wù)器經(jīng)過一定的算法，對上傳的wifi信號信息進(jìn)行處理，匹配出位置信息指紋庫里面的指紋點(diǎn)，再經(jīng)過主機(jī)服務(wù)器的計(jì)算得出坐標(biāo)信息，并反饋給用戶的移動(dòng)設(shè)備；對建立的不同區(qū)域的位置信息指紋庫，引進(jìn)k-mean聚類算法，將不同區(qū)域的位置信息指紋庫進(jìn)一步細(xì)分為k個(gè)聚類子集，信號強(qiáng)度相似的wifi信號歸為一個(gè)聚類子集。為了優(yōu)化聚類子集中的wifi信號，利用鄰域均值濾波的方法將聚類子集中的噪聲信號濾除，從而提高了位置信息指紋庫的精度；

(5)用戶得到的出坐標(biāo)信息標(biāo)定到實(shí)驗(yàn)場景地圖里，即得到室內(nèi)坐標(biāo)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)移動(dòng)定位和導(dǎo)航的目的。

本實(shí)施例中，wifi信號的采集可以用筆記本電腦或者手機(jī)作為采集終端，由于筆記本電腦和手機(jī)硬件網(wǎng)卡的不同，在同一點(diǎn)同一時(shí)刻采集的信號整體會(huì)存在差別。以筆記本電腦或手機(jī)作為采集信號的移動(dòng)終端與采集終端時(shí)，可以標(biāo)定所采集信號的位置信息及柵格點(diǎn)。采集程序根據(jù)wifi信號的802.11協(xié)議，對網(wǎng)絡(luò)信息中信號部分進(jìn)行調(diào)取，移動(dòng)終端采集wifi信號的名字ssid、物理地址mac和信號強(qiáng)度rssi。根據(jù)定位實(shí)驗(yàn)的要求采集位置指紋點(diǎn)處多組不同wifi信號，如圖2所示。

本實(shí)施例中，離線建立的位置信息指紋庫直接影響到室內(nèi)定位精度，因此需要對信號進(jìn)行多次處理并建立符合實(shí)際室內(nèi)環(huán)境的位置信息指紋庫。

本發(fā)明將使用高斯濾波與k-mean分類算法對傳統(tǒng)指紋庫算法的改進(jìn)，建立新的位置信息指紋庫，以提高指紋庫匹配精度的準(zhǔn)確性。

利用k-mean聚類算法將以wifi信號強(qiáng)度作為分類對象，分類的目的是將信號強(qiáng)度相似的指紋點(diǎn)劃分為一類，使得相鄰類之間的差異性最大化。

相似度的特征函數(shù)對聚類效果有很大影響，選取歐式距離函數(shù)作為度量wifi信號相似度的標(biāo)準(zhǔn)。k-mean聚類算法應(yīng)用于wifi信號分類的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下。

步驟1：選取目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)即所分類的指紋點(diǎn)數(shù)據(jù)為n，如選取n＝14；

步驟2：確定劃分聚類子集的個(gè)數(shù)即k的數(shù)值，根據(jù)室內(nèi)實(shí)際情況來劃分子集，如確定劃分聚類子集的個(gè)數(shù)k＝3；

步驟3：選取初始樣本聚類中心，初始樣本聚類中心的位置在劃分的子集內(nèi)隨機(jī)選??；為了符合實(shí)際室內(nèi)環(huán)境的情況，隨機(jī)選取一個(gè)wifi信號數(shù)據(jù)，作為初始聚類對象簇首值rssii；

步驟4：以隨機(jī)選取的簇首rssii為中心，依次遍歷除其他簇首外的所有指紋點(diǎn)數(shù)據(jù)值，并利用所有指紋點(diǎn)數(shù)據(jù)距離3個(gè)簇首的值，距離簇首最近的劃分為一類，以此進(jìn)行初始分類，如圖3所示；

步驟5：求得子集內(nèi)所有對象的平均值，更新為新的簇首；迭代計(jì)算的收斂條件使用以下公式來確定：

式中rssii——指紋點(diǎn)的每一個(gè)wifi信號強(qiáng)度值；

rssii——?jiǎng)澐诸愖蛹械拇厥字担?/p>

j——指紋點(diǎn)中wifi個(gè)數(shù)。

由于每一個(gè)指紋點(diǎn)有3～6個(gè)wifi信號信息，因此新的簇首位置會(huì)因?yàn)閣ifi信號不同而產(chǎn)生變化。經(jīng)過劃分后的wifi信號指紋庫應(yīng)具有的特性是：分類子集內(nèi)指紋點(diǎn)與指紋點(diǎn)之間的差異性最??；不同分類子集間指紋點(diǎn)的差異性最大。這樣在實(shí)時(shí)定位選取指紋點(diǎn)時(shí)，既能減少算法的復(fù)雜度提高運(yùn)算效率，又能提高定位的精確度，定位和導(dǎo)航效果好。

根據(jù)上述說明書的揭示和教導(dǎo)，本發(fā)明所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員還可以對上述實(shí)施方式進(jìn)行變更和修改。因此，本發(fā)明并不局限于上面揭示和描述的具體實(shí)施方式，對本發(fā)明的一些修改和變更也應(yīng)當(dāng)落入本發(fā)明的權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。此外，盡管本說明書中使用了一些特定的術(shù)語，但這些術(shù)語只是為了方便說明，并不對本發(fā)明構(gòu)成任何限制。如本發(fā)明上述實(shí)施例所述，采用與其相同或相似的步驟而得到的其它方法，均在本發(fā)明保護(hù)范圍內(nèi)。