[發(fā)明專利]一種基于眾包Wi-Fi指紋定位的室內(nèi)軌跡采集方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911134333.2
• 申請(qǐng)日: 2019-11-19
• 公開（公告）號(hào): CN110967667A
• 公開（公告）日: 2020-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金飛宇;劉凱;劉家萊;張浩;馮亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S5/02
• 分類號(hào): G01S5/02
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于眾包Wi-Fi指紋定位的室內(nèi)軌跡采集方法，其特征是，包括以下步驟：

步驟1、將目標(biāo)區(qū)域的地圖轉(zhuǎn)化為矩陣形式表示地圖上的信息。首先通過平均值法將普通的彩色地圖轉(zhuǎn)化為灰度圖的形式，然后確定一個(gè)閾值，將超過或等于該閾值的灰度像素值設(shè)為1，低于該閾值的灰度像素值設(shè)為0。從而將灰度圖進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為黑白純色地圖。其中黑色區(qū)域代表了地圖上的障礙信息(墻，室內(nèi)設(shè)施，家具等)，白色區(qū)域則表示用戶可自由行走。以矩陣形式記錄該圖像的像素信息，根據(jù)其像素排列，矩陣的行列可對(duì)應(yīng)坐標(biāo)軸相應(yīng)的X軸、Y軸，其像素值若為1代表該點(diǎn)有障礙物，反之則可供人行走；

步驟2、利用粒子濾波技術(shù)將用戶位移匹配至地圖上的相應(yīng)位置，得到用戶的當(dāng)前位置。首先，初始化所有粒子，并根據(jù)用戶位移更新粒子的位置。接下來(lái)，根據(jù)粒子的新位置和構(gòu)建的地圖障礙信息，為每個(gè)粒子確定轉(zhuǎn)移概率。并根據(jù)轉(zhuǎn)移概率大小對(duì)粒子集進(jìn)行重采樣得到新的粒子集，淘汰概率低的粒子，并在可能的位置重新生成。不斷重復(fù)上述步驟，粒子會(huì)逐漸收斂到用戶的當(dāng)前位置；

步驟3、定義收斂系數(shù)來(lái)描述粒子的收斂程度，待收斂系數(shù)小于一個(gè)特定的閾值之后，系統(tǒng)掃描周圍環(huán)境中AP的RSSI值，組成Wi-Fi指紋，并以粒子濾波估計(jì)的用戶位置標(biāo)記該指紋，并將其上傳至服務(wù)器；

步驟4、執(zhí)行Wi-Fi指紋定位法，利用其定位結(jié)果加快粒子濾波的收斂速度，收集完整的用戶軌跡。從粒子集中抽取一定數(shù)量的粒子，放置到定位的子區(qū)域內(nèi)，抽取粒子的數(shù)量與粒子濾波的收斂程度成正比，并且距離Wi-Fi定位結(jié)果越遠(yuǎn)的粒子將會(huì)有更大的概率被選中，通過這種方式，能夠加快步驟2所述的粒子濾波的收斂速度，使得系統(tǒng)能夠采集到完整的用戶軌跡，并上傳至服務(wù)器。

步驟5、在服務(wù)器端收集足夠多的Wi-Fi指紋之后，對(duì)收集到Wi-Fi指紋分別根據(jù)其位置和RSSI向量進(jìn)行聚類，去除噪聲和異常數(shù)據(jù)。將得到的每一個(gè)簇的Wi-Fi指紋覆蓋的區(qū)域作為一個(gè)子區(qū)域，為每個(gè)簇確定一個(gè)虛擬的簇中心，計(jì)算每個(gè)Wi-Fi指紋到類中心距離作為該指紋的初始權(quán)重；

步驟6、在客戶端調(diào)用Wi-Fi模塊實(shí)施基于加權(quán)的Wi-Fi指紋定位。Wi-Fi模塊掃描當(dāng)前位置的RSSI向量，并從服務(wù)器獲取Wi-Fi指紋庫(kù)，選取與當(dāng)前位置RSSI向量最相似的前K個(gè)Wi-Fi指紋作為候選指紋集，將屬于同一個(gè)子區(qū)域的候選指紋權(quán)重相加，并將權(quán)重和最大的子區(qū)域作為定位結(jié)果；

步驟7、根據(jù)步驟4，在從粒子集中抽取一定數(shù)量的粒子，放置到定位的子區(qū)域之后，綜合考慮這些粒子在接下來(lái)被淘汰的情況，以及Wi-Fi定位結(jié)果與粒子濾波估計(jì)的用戶位置的距離，判斷Wi-Fi定位結(jié)果的準(zhǔn)確程度，并根據(jù)在線的評(píng)估結(jié)果，調(diào)整Wi-Fi指紋的權(quán)重。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于眾包Wi-Fi指紋定位的室內(nèi)軌跡采集方法，其特征是：在步驟1中，所述的目標(biāo)地圖是電子格式的彩色RGB地圖,每個(gè)像素是一個(gè)三元組的形式(r_ij,g_ij,b_ij),其中0<i<I,0<j<J,r_ij,g_ij,b_ij∈[0,2^B].B是圖像的色深,I*J是圖像的分辨率。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于眾包Wi-Fi指紋定位的室內(nèi)軌跡采集方法，其特征是：在步驟2中，粒子濾波聯(lián)合維護(hù)用戶位置以及步長(zhǎng)的概率分布，其每個(gè)粒子是一個(gè)三元組(x,y,l),其中(x,y)表示用戶的位置，而l表示用戶的步長(zhǎng)。用戶的位置概率分布在最初時(shí)是整個(gè)目標(biāo)區(qū)域上的均勻分布，用戶步長(zhǎng)的概率分布初始時(shí)是一個(gè)經(jīng)過統(tǒng)計(jì)得到的普通人步長(zhǎng)的高斯分布。粒子的初始值的是指從兩個(gè)概率分布中同時(shí)采樣形成的。