[发明专利]一种实体定位方法与系统有效
申请号: | 201410439676.0 | 申请日: | 2014-09-01 |
公开(公告)号: | CN104202726B | 公开(公告)日: | 2017-08-01 |
发明(设计)人: | 郭得科;谢俊杰;刘忠;周晓磊;滕晓强;罗来龙;赵亚威 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
主分类号: | H04W4/04 | 分类号: | H04W4/04 |
代理公司: | 北京风雅颂专利代理有限公司11403 | 代理人: | 李弘 |
地址: | 410000*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 实体 定位 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及无线通信领域,特别地,涉及一种室内环境中实体定位方法与系统。
背景技术
随着无线和移动终端设备的普及,位置信息在许多移动应用中扮演着重要的角色。在一些结构复杂的公共建筑物内,如大型超市及购物中心、大型办公及教学场所、机场大厅、图书馆、博物馆等,人们需要确定自己在室内的位置,规划去往目的地的路径,以及找到自己所需要的物品。但是长期以来受技术、资金、法律等诸多条件的限制,在大型公共建筑物中的室内定位与导航问题却一直没有得到妥善解决。近年来,智能终端、移动通信、无线网络等技术的快速发展和普及,促使人们对现有的定位与导航服务提出了更高更细化的要求,为用户提供便捷的室内定位导航服务成为当前基于位置服务的重要需求。
室内定位是指在室内环境中位置定位,主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系,从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。目前一些国际知名公司如谷歌、诺基亚、苹果、高通、百度等公司都陆续开发了基于室内定位的导航服务,利用室内导航的强大功能,帮助人们在大型购物中心、飞机场、火车站、大型办公楼内进行位置服务。谷歌在10年前就开始在战略上确立了这样的方向;现在已经成为其核心公司战略。谷歌除了通过全球定位系统、Wi-Fi信号、手机基站等综合信息进行分析,完成定位。还鼓励用户上传建筑平面图,采用众包的方式完善服务。高通情景感知平台采用蓝牙定位技术,能够让商家综合考虑顾客的包括位置、活动、时间、兴趣等信息,构建营销系统,比如查看顾客入店轨迹、推送促销活动、折扣等。
与此同时,许多应用服务,如谷歌地图等对室内位置服务的质量要求越来越高。而现有的基于室内定位的服务都是注重以人为定位中心。在现实中,用户更关心如何找到自己感兴趣的实体,而不是他们个人的位置。现在,大部分的在自组织环境下的实体没有配备通信模块或射频识别标签。这些实体既不具备可被识别的信号特征,也难以主动推送自己的语义与位置信息,因此难以被识别和发现。另一方面,实体涉及到丰富的高层语义信息,是实现进一步的智能化基于位置服务的基础。更重要的是,在室内空间中找到实体的用户的需求正在增加。一些商业产品使用特定的设备,例如思科移动服务引擎或低功耗蓝牙设备,能够在给定的范围内推送实体的信息。但是这些系统依赖于劳动密集型的预先勘测;因此,它们在系统的可扩展性和动态信息下受到限制。
早期的室内定位技术主要是通过部署特殊的硬件设备实现的,比如红外线设备,声波设备,视觉设备,无线射频发射器及探测装置等。这类方法借助位置已知的定位信号源,被定位终端接收来自每个定位信号源的信号并运用特定的测距方法来测量相互间的距离,最终通过三边甚至多边定位方法来确定对象的空间位置。尽管这些方法取得了较好的室内定位效果,然而由于其依赖于价格昂贵的特定硬件设备,极大的增加了定位的成本开销,而且部署难度过大,从而缺乏现实的可行性。近年来,日益增长的应用需求促使室内定位技术迅速发展。内置多种传感器且具备无线数据通信能力的智能终端设备的大量涌现,为室内定位技术提供了新的契机。然而,基于内置的多种传感器的定位技术会有高累积误差,严重影响定位精度;虽然在一定程度上可以通过室内的地标进行校准,但是室内地标数量有限,不能够提供足够多的地标导致校准效果较差;另一方面,设备的多样性决定了其内置传感器的多样性,定位精度取决于传感器的质量,而传感器的质量参差不齐则导致了定位精度较差。
针对现有技术中使用多种传感器产生的高累积误差的问题,目前尚未有有效的解决方案。
发明内容
针对现有技术中使用多种传感器产生的高累积误差的问题,本发明的目的在于提出一种实体定位方法,能够提高定位精度、并降低定位过程中产生的累积误差。
基于上述目的,本发明提供的技术方案如下:
根据本发明的一个方面,提供了一种实体定位方法。
根据本发明的实施例提供的实体定位方法包括:识别实体并获取实体的高层语义信息,实体的高层语义信息包括实体在空间容器内的位置与范围信息;获取运动过程中的运动路径信息,并根据运动路径信息与实体的高层语义信息计算运动者的位置信息;根据的高层语义信息以及运动者的位置信息,重新计算并校正实体的位置信息与运动者位置信息的误差;通过校正后的运动者位置信息与实体的高层语义信息,更新实体-属性-位置数据集,实体-属性-位置数据集包括实体高层语义信息、实体属性信息;根据更新后的实体-属性-位置数据集,进一步修正运动者位置和实体的位置。
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