基于智慧工地的BLE Beacon 室内定位系统文献综述

 2022-03-03 21:30:57

基于智慧工地的BLE Beacon 室内定位系统

摘要:随着移动物联网的发展,移动定位技术得到了越来越广泛的关注。与在室外环境中利用卫星精准定位不同,室内环境中由于房屋建筑遮挡,对卫星信号的接收能力较弱,无法实现精确定位。为了提高室内定位准确性的同时降低应用成本,通过对现有的几种室内定位技术进行分析,提出一种基于BLE Beacon的室内定位系统。

关键词:室内定位;低功耗蓝牙;RSSI;惯性导航算法;

目前在室外环境中,基于卫星定位的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)提供了高精度的定位服务,例如美国的全球定位系统(Global Positioning System, GPS)以及我国的北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System, BDS),在室外定位方面基本满足用户定位需求[1]。然而日常生活中大多数的定位需求发生在室内,室内环境复杂多样,建筑障碍物较多,卫星信号快速衰减,导致适用于室外定位的系统无法完全移植到室内定位系统中。因此,如何尽可能地利用现存资源,低成本地实现对用户的精确定位成为室内定位系统研究的焦点。本文从目前常用的几种室内定位技术入手,分析各种技术的实现方式与适用优劣势,进而对融合多种定位技术的方法进行分析,讨论出一个较为适用于室内定位的低成本较高精度的室内定位系统。

1 国内外的相关研究

1.1主流室内定位技术

当前主流的室内定位技术包括超宽带定位、RFID定位、WLAN定位、蓝牙定位以及惯性导航等[2]。由于超宽带(UWB)技术的穿透力强、硬件结构简单、精度高等优点,适合在室内定位技术中应用。张瑞峰等在《基于质心-Taylor的UWB室内定位算法研究》[3]中针对室内环境中障碍物的非视距传播(non-line-of-sight, NLOS)问题,在基于到达时间差(TDOA)的超宽带基础上,提出一种质心-Taylor混合定位算法,有效提高了系统定位精度,降低系统硬件成本。张桀等在《联合TDOA改进算法和卡尔曼滤波的UWB室内定位研究》[4]中改进了基于TDOA的算法,同时联合卡尔曼滤波进一步消除了信号传输过程中的误差干扰,通过仿真证明定位误差可达到20cm左右。

虽然UWB技术在复杂多径环境中的实时定位功能较好,但其成本较高,不适宜大规模应用,而WLAN技术在保持较高精度的同时能够实现低成本的需求。陈斌涛等在《动态环境中的WiFi指纹自适应室内定位方法》[5]中就设计了一种基于WIFI射频信号强度指纹的室内定位方法,采用了自适应动态环境的WIFI指纹数据库,具有更高的定位精度,但同时也存在着指纹采集工作量大的缺点。RFID技术同样具备精度高、成本低的优点,定位准确性在1米到3米。李川等在《基于标签虚拟化的RFID室内RSSI无线定位算法》[6]中提出一种基于插值方法结合阈值排除法的接收虚拟标签的RSSI值,节约硬件成本的同时有效提高定位精度,但依然存在着无源标签无通信能力的问题。

相对于RFID技术高度依赖参照标签的问题,惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)不依赖外部环境的优点显得更有优势。王亚娜等在《基于行人航迹推算的室内定位算法研究》[7]中提出了基于行人航迹推算(PDR)算法的室内定位方法,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合惯性传感器的各项数据,定位精度可达到2米。文献[8]中也提出了一种基于九轴传感器的定位方式,通过波峰检测法精准计步,同时在启发式随机漂移消除法(HDE)算法的基础上对航向角进行修正,改进了由陀螺仪漂移产生的航向角发散问题。

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