导航技术的“最后一公里”——室内导航

yuliwuli

iBeacon是一项基本Bluetooth LE/BLE/Bluetooth Smart 的精准微定位技术，当你的手持设备靠近一个Beacon基站时，设备就能够感应到Beacon信号，范围可以从几毫米到50米。iBeacon相比于原来的蓝牙技术有几个特点：首先它不需要配对，普通的蓝牙设备之间的连接在每次交互前需要通过连接操作，而iBeacon就没有这些限制；准确与距离，普通的蓝牙一般的传输距离在0.1-10m，而iBeacon信号可以精确到毫米级别，并且最大可支持到50m的范围；功耗更低，其实iBeacon又叫低功耗蓝牙，一个普通的纽扣电池可供一个Beacon基站硬件使用两年。用一句话总结，iBeacon 那就是该技术就像是GPS，获得各种准确的定位信息。比如说当你驾驶到地下停车场，停车之后去购物。回来之后，iBeacon可以指导你找到自己机车的精确位置。但导航只是iBeacon技术的一部分而已，iBeacon还允许发出简单的类似“我在这”信号，这意味这着iBeacon技术可以完成更多事情，例如室内导航。

随着基于用户位置信息的相关技术的应用和发展，位置服务（LBS）已经成为人们日常工作、生活所必须的一项基本服务需求，尤其在大型复杂的室内环境中，如博物馆、机场、超市、医院、地下矿井等区域，人们对位置服务有迫切需求。在移动互联网迅速发展和位置服务应用需求的推动下，当前室内导航技术处于较快的发展阶段，研究者们提出了众多室内导航技术的理论与方法。导航技术可以分为室外导航技术和室内导航技术两种，在室外环境下，全球导航系统（GPS）、北斗导航系统（BDS）等全球导航卫星系统（GNSS）为用户提供米级的位置服务，基本解决了在室外空间中进行准确导航的问题，并在日常生活中得到了广泛的应用。然而，在占人类日常生活时间80%的室内环境中，受到建筑物的遮挡和多径效应的影响，GNSS导航精度急剧降低，无法满足室内位置服务需要，但室内导航在一些特定场合的迫切需求已经日趋显著，因此，室内导航技术已成为物联网应用的新的热点。

结合图1我们来介绍一下iBeacon在室内导航中的应用，办公室、会议室、洗手间、
大厅分别分布若干个iBeacon（红点），其中大厅分布包括3个的iBeacon，具体编号为1、2、3的iBeacon，假设某人在大厅的Ａ点位置，那通过应用iBeacon的室内导航技术是如何定位出Ａ点位置的呢，定位的核心技术其实是测距。给定空间中已知三点1、2、3的具体坐标，和一个未知点Ａ到三点1、2、3的距离，即可算出未知点Ａ的坐标。这通常叫做三点测量定位算法。具体可根据RSSI算法得出准确坐标值，基于信号强度(RSSI) 无线信号的信号强度随着传播距离的增加而衰减，接收方与发送方离得越近，则接收方的信号强度就越强；接收方离发送方越远，则接收到的信号强度就越弱。根据移动终端测量接收到的信号强度和已知的无线信号衰落模型，可以估算出收发方之间的距离，根据多个估算的距离值，可以计算出移动终端的位置。这一种方法相对简单，不需要对网络添加额外的硬件设备。

                               图1

我司（云里物里）为室内导航技术的发展提供了”路标“性的产品，即iBeacon产品，尤其是E5定位型iBeacon采用塑料外壳，圆形外观、手感细腻；使用旋扣方式组装，易于更换电池;可采用螺丝和贴胶两种方式固定。

用户运用我们的iBeacon产品到室内导航现场，大体遵循如下步骤：
第一步、iBeacon部署过程基站部署之前要完成地图绘制，通常用作室内定位导航的地图均为矢量地图，这种地图无论怎么缩放都不会影响地图的展现效果。矢量地图本身是带坐标信息的，地图上的每个点相对参考点都有一个相对坐标。iBeacon部署需要借助部署工具，即一个手机App软件，部署人员使用部署工具从服务器获取矢量地图。部署人员部署iBeacon时，在地图上选择和实际位置对应的点，App会自动从地图中抓取该点位的坐标，加上部署人员记录的iBeacon编号，将数据一并上传到服务器。用户开启应用时，就会从数据库获取到相关iBeacon的坐标数据，方便手机进行定位计算 。

第二步、手机定位过程：用户打开应用开启蓝牙扫描后，会获取周围iBeacon的ID和信号强度等数据，根据信号强度和高频信号的衰减公式可以计算出手机到周围每个iBeacon的距离。但是由于iBeacon是2.4G HZ高频信号，信号本身的稳定性很差，再加上室内环境的各种反射和折射，所以单次的信号强度是不能直接拿来使用的，否则会产生巨大的误差，所以必须引入相应的滤波和加权算法，来尽量减少信号噪音的干扰。 滤波算法可以采用简单的高斯滤波法，将不符合要求的信号数据直接过滤掉，剩余的有效数据按照时间先后顺序进入数据列表，并采用先进先出的队列数据刷新方式。在设定的队列长度范围内，时间尺度上越近的数据获得越高的权重。同时采用多角定位算法，并不局限于使用三角定位。
（部分资料整理自网络）

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