[发明专利]一种基于信息融合的超市内定位导航方法

摘要

本发明公开了一种基于信息融合的超市内定位导航方法，其使用一种定位导航系统，该系统由电子货架标签、无线中继节点、WIFI路由、服务器组成；所述电子货架标签由显示屏、带微控制器的蓝牙组成；所述无线中继节点由带微控制器的蓝牙和WIFI通信模块组成；所述服务器可通过WIFI路由和无线中继节点向电子货架标签发送修改商品价格显示信息、电子货架标签所在位置坐标等功能；待定位手机事先已安装定位导航APP软件；本发明的定位导航方法采用无线信号强度测距、行人航位推测，且在此基础上利用粒子滤波算法实现融合定位，通过WIFI路由和无线中继节点向电子货架标签发送修改商品价格显示信息、电子货架标签所在位置坐标等功能，该定位导航方法定位误差小，不会产生积累误差，信号稳定，定位导航准确，商品查找速度快，大大提高客户查找商品的效率，适合大型超市、卖场内推广使用。

主权项

一种基于信息融合的超市内定位导航方法，其特征在于：其使用一种定位导航系统，该系统由电子货架标签、无线中继节点、WIFI路由、服务器组成；所述电子货架标签由显示屏、带微控制器的蓝牙组成；所述无线中继节点由带微控制器的蓝牙和WIFI通信模块组成；所述服务器可通过WIFI路由和无线中继节点向电子货架标签发送修改商品价格显示信息、电子货架标签所在位置坐标等功能；待定位手机事先已安装定位导航APP软件；所述方法包括如下步骤：1)将超市或其它类似商场的商品布局、室内场地制作成一张室内地图，并对电子货架标签、无线中继节点在此地图上进行坐标标记；定位导航APP软件已含有此地图信息；2)手机内带的陀螺仪完成角度测量、加速度传感器实现加速度测量，陀螺仪和加速度传感器获取的数据通过转换获得以地面作为参考系，并已去除重力的加速度；在行走时，az波形为近似周期性波形，可通过起步、停止检测；通过加速度滤波，并将连续的az波形以一个完整周期的近似正弦波进行分割，通过加速度零速补偿，补偿方法如式(1)所示：azn′(t)=azn(t)-vn(t2)-vn(t1)t2-t1·1Ts---(1)]]>式中，t1，t2为分割后的一个完整周期加速度起始和结束时间，T为采样时间，azn(t)为补偿前Z轴加速度，a'zn为补偿后Z轴加速度；速度vn可表示为：vn=v0+12az0Ts+Σi=0n-1aziTs+12anTs---(2)]]>式中，v0为初始速度，n为分割后完整周期加速度个数；通过加速度零速补偿后，进行卡尔曼滤波，进一步去除高斯噪声，获得更平稳的加速度，并通过波峰、波谷检测；进一步的实现步数、步长检测；步长SL可表示为：SL=110(Σi=1N|azi|Nc2Δtpp·app)c1---(3)]]>式中，N为一个完整周期加速度采样点数，azi为加速度采样值，Δtpp为加速度波峰到波谷的时间，app加速度峰峰值，c1，c2为经验值；获得步长后，可由行人航位推算模型估算第k步行人坐标：X^(j)(k)=X(j)(k-1)+f(θ[k-1])·(ΔX+c3f(θs)·SL|θs=0·randm(j)(4,1))---(4)]]>式中，f(θ[k-1])=cos(θ[k-1])-sin(θ[k-1])00sin(θ[k-1])cos(θ[k-1])0000100001---(5)]]>，ΔX[k]＝[Δrx[k],Δry[k],Δrz[k],Δθ[k]]T，θs＝atan2(Δry,Δrx)，randm(j)(4,1)为4个随机数，j为迭代次数，c3为经验常数；无线接收包括WIFI、蓝牙，通过RSS/LQ/TOF对无线进行信号测量接收处理，包括RSSI、TOF测距、LQ信号质量，并信号送入自适应无线推算模型，自适应无线推算模型似然函数为：P(RSSI[i]|r^(j)[i])=Πm=1M1σRSSI2π(-|ΔRSSIm(j)|22σRSSI2)---(6)]]>式中m为收到信号的锚节点个数，σRSSI为经验常数，若为WIFI或如NFC等其它无线，则ΔRSSIm(j)=RSSIm[i]-(RSSI0-10α^m[i]log10(||r^(j)[i]-rAPm||))---(7)]]>若为蓝牙信号，则ΔRSSIm(j)=c4(RSSIm[i]-(RSSI0-10α^m[i]log10(||r^(j)[i]-rAPm||)))+c5(c6LQIm-c7)---(8)]]>式中，RSSIm[i]为接收信号强度，RSSI0为距离节点1米时的信号强度，为信号链路衰减系数，为人手机所在位置，rAPm为节点位置；c4、c5、c6、c7为经验常数，其中c4+c5＝1，LQIm为第m个节点的蓝牙链路信号质量；位置估计可通过TOF原理测量：r^(j)[i]=r(j)[k-1]+ts[i]-tp[k-1]tp[k]-tp[k-1]·(r(j)[k]-r(j)[k-1])---(9)]]>ts[i]为测量时间，tp为步行时间；动态信号链路衰减系数估算方法如下：设为任意两锚节点信号范围的交叉节点，(Axi,Ayi)为已知的锚节点坐标，则：{α^m[i]}=argminα1,α2,...αM×((x~-Axi)2-(y~-Ayi)2(r^(j)[i]-rAPm)2-1)2---(10)]]>式(10)通过Levenberg‑Marquardt算法求解动态信号链路衰减系数将行人航位推算模型、自适应无线推算模型送入粒子滤波算法实现位置预测，每个粒子的权值按下式计算w(j)[i]=w(j)[i-1]p(z[i]|X^(j)[i])·κn---(11)]]>式中表示无线信号蓝牙，WIFI、Zigbee等的似然函数，κn表示各似然函数特征信息的权值，通过模糊逻辑推测权值，且κ1+κ2+…κn＝1，当某个信号不存在时，对应的κn＝0；3)粒子滤波输出后的平面位置值X＝[rx,ry,θ]，通过超市地图匹配，在超市地图上实现坐标标记。