本发明专利技术涉及一种AR眼镜通过WIFI和G-sensor的室内精确定位方法。设计方案中包括一台服务器，服务器含有室内建筑结构图、围绕室内建筑物结构形成的无线交换机分布网络图、根据无线交换机分布网络信号强弱在室内建筑结构形成的坐标图，通过AR眼镜与不同交换机之间数据传输时差和G-sensor的三维信息，实现AR眼镜在建筑物内的精确定位；本发明专利技术解决了使用单一的WiFi技术进行室内定位的不足，克服了WIFI覆盖的死角；G-sensor可连续反映移动设备的运动轨迹，无覆盖死角，可应对大型建筑复杂环境；本发明专利技术利用两个技术的优势，结合运动轨迹算法和建筑物的结构，可使室内定位精度提高到1米以内，实现了定位高精度，实现了室内外无缝定位。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线定位领域，特别涉及。
技术介绍
AR眼镜是谷歌率先打造的一款带有科幻色彩的产品，也是一项拥有前卫技术的产品，带上它可以体验到在科幻电影里帅气的男、女主角所使用的未来功能，AR眼镜的使用场景分为室内和室外，室外采用GPS加AGPS相结合进行导航以确保导航的准确性，室内环境下目前没有很好的解决方案，本设计就是针对于AR眼镜对于室内环境下的导航需求而研发。随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。全球定位系统(GPS)是获取室外环境位置信息的最常用方式，但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，GPS等卫星定位技术并不适用于室内，目前无线室内定位技术迅速发展，已成为GPS的有力补充。现有室内无线定位系统主要采用红外、超声波、蓝牙、WiF1、RFID等短距离无线技术，其中WiFi网络的无线定位技术部署广泛且成本较低。WiFi提供了一个高性价比的解决方案。实际应用中也已经提出了许多算法方案，包括测量接收信噪比(SNR)，以及使用更广泛的接收信号强度法(RSSI)。WiFi精确度大约在I米至15米的范围内，但需要先在系统覆盖区域对设置的若干个APUccess Point)固定点采集其位置信息以及信号强度形成位置数据库，采集数据工作量大，而且为了达到较高的精度，固定点AP的位置测算设置比较繁琐。如有新的固定点AP加入，需要对其位置信息以及信号强度进行采集后，才能用于定位。另WiFi收发器都只能覆盖半径90米以内的区域，而且由于墙壁和障碍物的影响，会带来多径衰弱、吸收以及遮蔽等一系列问题，且在电梯、楼梯等会有覆盖死角，从而影响其精度;WiFi只能定位出移动设备的一个范围，并不能描述出其运动轨迹。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述问题提出的，该方法通过检测G-sensor的加速度信号，能够全面准确反映物体的运动状态，比如直行，向左向右转，向上向下运动实现物体精确定位。为了实现上述目的，本专利技术:一种AR眼镜通过WIFI和G-sensor的室内定位方法，运算服务器，所述运算服务器包含室内建筑结构图、围绕室内建筑物结构形成的无线交换机分布网络图、根据无线交换机分布网络信号强弱在室内建筑结构形成的坐标图，其定位方法包括:[00111 a.通过AR眼镜与交换机之间信号传输时间差值扑捉一个建筑物内移动物的定位信息，其中定位信息包括位置信息和G-sensor的三维信息；b.根据位置信息结合所述网络图和坐标图确定移动物在室内建筑中的起始位置坐标；c.根据建筑结构图与所述移动物的第一位置坐标经匹配获得AR眼镜在建筑结构中的位置坐标；d.由G-sensor的三维信息确定AR眼镜的行动方向，并由AR眼镜的行动方向确定AR眼镜在建筑结构中的第二位置坐标，由第二位置坐标确定精确位置图，并将精确位置图显示在AR眼镜屏幕上；所述AR眼镜是携带带有WiFi芯片和G-sensor的1C，位置信息是被交换机分布网络中的一个或几个无线交换机获取到AR眼镜信号的信息，以及AR眼镜在无线交换机中的强弱?目息O进一步的优选是:所述的带有WiFi芯片和G-sensor的设备是AR眼镜。进一步的优选是:所述方法步骤d进一步是在由AR眼镜的行动方向确定AR眼镜在建筑结构中的第二位坐标后，再通过所述网络图和所述坐标图对AR眼镜在建筑结构中的运动轨迹进行连续定位，将连续定位确定精确位置图，并将精确位置图显示在屏幕上。进一步的优选是:AR眼镜的移动轨迹确定AR眼镜在建筑物内部的第二位置坐标的步骤是:服务器根据人体运动特征算法，结合建筑物的室内的通道、电梯、楼梯和房门计算出移动物的运动轨迹，由此在建筑结构图上显示AR眼镜在建筑结构内的位置和运动轨迹。进一步的优选是:所述人体运动特征算法模型:是将G-sensor放置于人体的头上，采集人在各种姿态变化时的加速度变化数据，运用概率统计的方法，即:隐马尔科夫模型形算法形成人体运动特征算法模型。本专利技术对现有技术的贡献是:解决了在使用AR眼镜室内导航过程中单一的WiFi技术进行室内定位的不足，解决了WIFI覆盖的死角;G-sensor可连续反映移动设备的运动轨迹，无覆盖死角，可应对大型建筑复杂环境;本专利技术利用两个技术的优势，结合运动轨迹算法和建筑物的结构，可使室内定位精度提高到I米以内，实现了定位高精度，实现了室内外无缝定位。下面结合实施例和附图对本专利技术做一详细描述。【附图说明】图1是实现本专利技术系统结构不意图；图2是本专利技术流程不意图。【具体实施方式】一种AR眼镜通过WIFI和G-sensor的室内定位方法，参见图1和图2，包括与网络服务器和局域网络连接的一个后台服务器(定位服务器)，所述后台服务器含有室内建筑结构图、包含围绕室内建筑物结构形成的无线交换机(AP，路由器)分布网络图、根据无线交换机分布网络信号强弱在室内建筑结构形成的坐标图，由于WiFi(无线联网技术)精确度大约在I米至15米的范围内，需要先在室内建筑物结构中设置若干个AP固定点，系统覆盖区域对设置的若干个AP固定点采集其位置信息以及信号强度形成位置数据库，需要对其位置信息以及信号强度进行采集后，才能用于定位;其定位方法包括:a.通过AR眼镜与交换机之间信号传输时间差值扑捉一个建筑物内AR眼镜的定位信息，所述定位信息包括位置信息和G-sensor的三维信息；b.由位置信息通过所述网络图和坐标图确定AR眼镜在室内建筑中的第一位置坐标；c.将建筑结构图与所述AR眼镜的第一位置坐标经匹配获得移动物在建筑结构中的第一位置图；由于WiFi收发器都只能覆盖半径90米以内的区域，WiFi只能定位出移动设备的一个范围，并不能描述出其运动轨迹，因此第一位置坐标只是一个粗坐标;WIFI定位只能反映出移动设备离AP点的距离，AR眼镜是在一个以AP为圆心，距离为半径的范围内，不能反映出其具体方位。特别是在一个AP点覆盖多个当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种AR眼镜通过WIFI和G‑sensor的室内定位方法，包含一台运算服务器，运算服务器包含室内建筑结构图、根据建筑物内部结构布设无线交换机分布网络图、根据无线交换机分布网络信号强弱在室内建筑结构形成的坐标图，所述定位方法包括：a.通过AR眼镜与交换机之间信号传输时间差值扑捉一个建筑物内移动物的定位信息，其中定位信息包括位置信息和G‑sensor的三维信息；b.根据位置信息结合所述网络图和坐标图确定移动物在室内建筑中的起始位置坐标；c.根据建筑结构图与所述移动物的第一位置坐标经匹配获得AR眼镜在建筑结构中的位置坐标；d.由G‑sensor的三维信息确定AR眼镜的行动方向，并由AR眼镜的行动方向确定AR眼镜在建筑结构中的第二位置坐标，由第二位置坐标确定精确位置图，并将精确位置图显示在AR眼镜屏幕上；所述AR眼镜是携带带有WiFi芯片和G‑sensor的IC，位置信息是被交换机分布网络中的一个或几个无线交换机获取到AR眼镜信号的信息，以及AR眼镜在无线交换机中的强弱信息。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：周岩，
申请(专利权)人：周岩，
类型：发明
国别省市：北京;11
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