基于Ibeacon設備的室內定位與導航技術的研究.pdf

1、隨著城市現(xiàn)代化的腳步越來越快，在城市中，高樓大廈一棟接著一棟的豎立在地面，并且，這些建筑物的結構和設計也越來越復雜。不光如此，隨著現(xiàn)代生活的節(jié)奏越來越快，城市人口在室內呆的時間也越來越多。這樣，人們對室內環(huán)境的了解的熱情就會變高。室外導航現(xiàn)在早已經發(fā)展的成熟，可以基本滿足絕大多數(shù)的導航請求，但是，室內導航卻是一個很新的領域。雖然現(xiàn)在已經有不少公司在發(fā)展室內導航技術，但是，畢竟這是個剛發(fā)展不久的領域，室內導航技術仍然有很多不足之處。

2、>　　3圓定位和質心定位算法是比較常使用的室內定位算法，但是，由于無線信號在室內傳播的過程中會有一定的衰減，所以，這些定位算法都會存在一定的誤差。本文首先通過過濾掉那些誤差較大的設備信息來減少定位誤差，然后在3圓定位的基礎上提出改進的多圓定位算法，同時，將加權質心算法加入到改進后的定位算法中，這樣可以有效的提高定位精確度。相比于傳統(tǒng)的定位算法，改進后的定位算法可以將定位誤差限制在4米之內。相比于傳統(tǒng)的定位算法，這種算法更加穩(wěn)定。

3、　　室內定位最終還是為室內導航做準備的。在室內導航中，使用最多的算法就數(shù)Dijkstra算法和A*算法啦。相比于Dijkstra算法，A*算法增加了評估函數(shù)f(A)=g(A)+h(A)，評估函數(shù)使得A*算法不會像Dijkstra算法那樣將周圍的節(jié)點全都擴展一遍而是先評估周圍的節(jié)點，然后找到評估值最小的那個節(jié)點進行擴展。這就使得擴展的節(jié)點數(shù)大大減少，從而提高效率。但是，分析一下A*算法的思想以后發(fā)現(xiàn)，浪費在A*算法的時間主要是用于查找出評

4、估值最小的點和處理非常龐大的網格地圖?；诖?，論文首先提出在A*算法的基礎上增加方向控制的策略，這樣算法將減少了訪問周圍節(jié)點的次數(shù)，從而提高算法的效率。另外，論文將普遍使用在網格地圖中的A*算法應用到無向圖中，通過使用無向圖將地圖中特定的位置抽象為無向圖中的節(jié)點從而可以大大減少地圖的復雜性。另外，又考慮到室內路徑一般都是區(qū)域性的（即區(qū)域塊中的節(jié)點和道路比較稠密但是區(qū)域與區(qū)域之間就比較稀疏。），所以論文又提出地圖分層的策略。如果起始節(jié)點和

5、終止節(jié)點在不同的區(qū)域塊中，那么利用地圖分層和硬編碼的策略可以大大加快尋路過程。
　　最后，論文給出了關于改進后的算法的實驗仿真。系統(tǒng)借助微信搖周邊功能和Ibeacon設備獲取當前位置到Ibeacon錨點之間的距離。
　　通過仿真實驗，增加了方向控制的改進算法在區(qū)域塊之內表現(xiàn)良好，在區(qū)域塊之間表現(xiàn)一般。這是因為如果起始節(jié)點和目標節(jié)點是在同一個區(qū)域塊之內的話，它們之間不需要借助其他的區(qū)域塊，這樣就不會受其他區(qū)域塊的位置的影響。在

6、尋路過程中增加方向控制可以讓目標朝著目標節(jié)點前進。實驗證明，在同一區(qū)域塊中，增加方向使得算法的效率提高18.2％。
　　另一方面，由實驗可知，增加了分層尋路策略的改進算法在區(qū)域塊之內表現(xiàn)一般，在區(qū)域塊之間表現(xiàn)良好。這是因為如果起始節(jié)點和目標節(jié)點不在同一個區(qū)域塊之內的話，它們之間的導航就需要借助其他的區(qū)域塊，這時候導航過程就會受其他區(qū)域塊的位置的影響。如果這個中轉區(qū)域塊在起始節(jié)點和目標節(jié)點的連線上的話，那么按方向尋路的過程就不會受中