[发明专利]一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法及系统

权利要求书

1.一种通过机器学习实现的室内精准定位的系统，其特征在于，包括以下步骤：

一、首先获取建筑物室内结构与数据；

二、在室内的不同位置部署WLAN无线网络路由器；

三、使用计算各路由器之间信号强度分布数据；

四、采集到的信号强度分布数据通过机器学习算法进行拟合，得出距离-强度公式；

五、当物联网终端进入WLAN无线网络覆盖区域后，无线路由器采集设备信号强度值；

六、根据之前的算法计算出目标的位置信息；

所述通过机器学习实现的室内精准定位的系统包括测试装置，所述测试装置包括测试架(2)与放置板(4)，测试架(2)的内侧滑动设有放置板(4)，放置板(4)位于测试架(2)的内侧，放置板(4)的上表面设有无线网络路由器(1)，放置板(4)的一端设有第一滑块(41)，第一滑块(41)滑动设置在测试架(2)的内部，放置板(4)的另一端设有第二滑块(42)，第二滑块(42)转动卡设在放置板(4)的内部，放置板(4)的另一端还设有挡板(44)，所述测试架(2)上转动设有限位单元(5)，挡板(44)可转动至限位单元(5)的一端上表面；

所述限位单元(5)包括支撑板(51)，支撑板(51)垂直设有在测试架(2)的外侧，所述支撑板(51)的上表面滑动设有活动板(56)，活动板(56)的一侧设有拉绳(55)，拉绳(55)的末端设有第二转板(54)，第二转板(54)的端部设有转杆(52)，转杆(52)转动设置在测试架(2)上，所述转板的外侧设有第一转板(53)；活动板(56)的另一侧垂直设有弹簧(561)与插板(57)，弹簧(561)的一端与测试架(2)的外侧相连接，插板(57)可贯穿测试架(2)，第一转板(53)与插板(57)均可与挡板(44)相接触。

2.根据权利要求1所述的一种通过机器学习实现的室内精准定位的系统,其特征在于，所述测试架(2)的内侧分别开设有滑槽(21)、第一转槽(22)与第二转槽(23)，第一转槽(22)的上端与测试架(2)的上端相连通，第二转槽(23)的端部与滑槽(21)相连通，所述第一滑块(41)滑动卡设在滑槽(21)的内部，第二滑块(42)可转动卡设在第一转槽(22)或第二转槽(23)中。

3.根据权利要求1所述的一种通过机器学习实现的室内精准定位的系统,其特征在于，所述测试架(2)的下端设有底座(3)，底座(3)的下表面设有对称设置的连接板(31)，连接板(31)的下端设有底板(32)。

4.根据权利要求1所述的一种通过机器学习实现的室内精准定位的系统,其特征在于，所述放置板(4)的一端设有挂板(43)，挂板(43)的下表面设有对称分布的吊绳(431)，吊绳(431)的末端设有承重块(432)。

5.根据权利要求1所述的一种通过机器学习实现的室内精准定位的系统,其特征在于，所述无线网络路由器(1)的数量至少有3个。

6.根据权利要求1所述的一种通过机器学习实现的室内精准定位的系统,其特征在于，所述支撑板(51)的数量至少有5个，且支撑板(51)等间距设置在测试架(2)的外侧。

7.一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法，包括如权利要求1所述的一种通过机器学习实现的室内精准定位的系统，其特征在于，所述室内精准定位的方法包括以下步骤：

一、使用WLAN无线路由器获取移动端目标的无线信号强度值；

使用路由器操作系统对无线路由器硬件进行定制化开发：

a、对无线路由器的操作系统进行修改，包括对路由器操作系统进行内核的裁剪，设备驱动，以及文件系统制作，目的是可以自行开发无线网卡驱动；

b、在此基础上，做应用开发，针对WLAN无线网卡驱动做调整，使其提供用户空间接口，可以提供接收到的探测数据包数据即无线信号强度值；

二、通过路由器把收集到的信号强度值发送给指定的计算中心服务器；

用户接口的应用程序开发：

a、编写驱动访问路由器WLAN无线网卡的数据接口，把无线信号强度值通过路由器发往指定的服务器的数据库接口上；

b、使用手机开发专门的应用采集信号；

三、通过算法，对不同路由器采集来的信号强度值进行计算，得到区域内的位置信息；

a、针对不同路由器采集的数据进行分离，对定位目标进行检索，获取同一个目标地址不同路由器的信号强度值；

b、使用机器学习的方法，根据大量计算拟合出距离与信号强度值之间的关系方程，通过计算可以得到不同路由器与目标定位点之间的距离，再根据固定路由器的位置得到定位目标点的位置信息。