一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法及系统，包括以下步骤：一使用WLAN无线路由器获取移动端目标的无线信号强度值；二、通过路由器把收集到的信号强度值发送给指定的计算中心服务器；三、通过算法，对不同路由器采集来的信号强度值进行计算，得到区域内的位置信息；本发明专利技术的第一个目的是提供一种通过分析WLAN无线网络路由器与物联终端之间的信号强度，实现室内定位的方法，并且能够识别目标的高度，从而对目标的实现三位立体定位；本发明专利技术实现室内精确的定位，无需昂贵复杂的外部设备；位置的计算在路由器端实现而非在设备端实现，因此可采用更高效的算法而无需考虑前端设备的计算能力或电池的支持能力。

A method and system of indoor precise positioning by machine learning

【技术实现步骤摘要】
一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法及系统
本专利技术涉及智能终端
，具体为一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法及系统。
技术介绍
随着泛在物联网技术的发展，智能化的物联网终端越来越多。人们对基于位置感知的应用需求激增，由于目前基于GPS、北斗定位的技术都是运用于室外且空旷的地带，而人们生产生活的绝大多数时间处于室内，所以催生了室内定位需求。室内定位的应用需求随着技术的高速发展而变的多样化，定位的意义已经不局限于对人的定位，包括物品，设备等。快速，精准的室内定位能力，能大幅改变零售，制造，物流，急救等行业的运作方式，真正实现万物互联的理想。但传统的基于GPS或基站定位的问题在于，在室内GPS的信号完全被屏蔽而不能使用；而基于基站的定位的误差往往达到500米甚至1000米，完全不能满足室内定位的精度要求，为此我们提供一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法及系统，包括以下步骤，一、使用WLAN无线路由器获取移动端目标的无线信号强度值；使用路由器操作系统对无线路由器硬件进行定制化开发：a、对无线路由器的操作系统进行修改，包括对路由器操作系统进行内核的裁剪，设备驱动，以及文件系统制作，目的是可以自行开发无线网卡驱动；b、在此基础上，做应用开发，针对WLAN无线网卡驱动做调整，使其提供用户空间接口，可以提供接收到的探测数据包数据即无线信号强度值；二、通过路由器把收集到的信号强度值发送给指定的计算中心服务器；用户接口的应用程序开发：a、编写驱动访问路由器WLAN无线网卡的数据接口，把无线信号强度值通过路由器发往指定的服务器的数据库接口上；b、使用手机开发专门的应用采集信号；三、通过算法，对不同路由器采集来的信号强度值进行计算，得到区域内的位置信息；a、针对不同路由器采集的数据进行分离，对定位目标进行检索，获取同一个目标地址不同路由器的信号强度值；b、使用机器学习的方法，根据大量计算拟合出距离与信号强度值之间的关系方程。通过计算可以得到不同路由器与目标定位点之间的距离。再根据固定路由器的位置得到定位目标点的位置信息。一种通过机器学习实现的室内精准定位系统,包括以下步骤，一、首先获取建筑物室内结构与数据。二、在室内的不同位置部署WLAN无线网络路由器。三、使用计算各路由器之间信号强度分布数据。四、采集到的信号强度分布数据通过机器学习算法进行拟合，得出距离-强度公式。五、当物联网终端进入WLAN无线网络覆盖区域后，无线路由器采集设备信号强度值。六、根据之前的算法计算出目标的位置信息。优选的，所述测试装置包括测试架与放置板，测试架的内侧滑动设有放置板，放置板位于测试架的内侧，放置板的上表面设有无线网络路由器，放置板的一端设有第一滑块，第一滑块滑动设置在测试架的内部，放置板的另一端设有第二滑块，第二滑块转动卡设在放置板的内部，放置板的另一端还设有挡板，所述测试架上转动设有限位单元，挡板可转动至限位单元的一端上表面；使用时，先调整放置板的位置，以便调整到无线网络路由器最佳的测试位置，具体先将放置板沿着测试架竖直滑动后，在根据需要调整的位置，转动放置板，使得放置板平行，并有限位单元将其端部闲置起来，然后将无线网络路由器放置在放置板，从而达到最好的测试位置。优选的，所述限位单元包括支撑板，支撑板垂直设有在测试架的外侧，所述支撑板的上表面滑动设有活动板，活动板的一侧设有拉绳，拉绳的末端设有第二转板，第二转板的端部设有转杆，转杆转动设置在测试架上，测试架上开设有活动槽，转杆转动设置在活动槽的内部，所述转板的外侧设有第一转板；活动板的另一侧垂直设有弹簧与插板，弹簧的一端与测试架的外侧相连接，插板可贯穿测试架，测试架上开设有穿槽，穿槽位于相邻活动槽的上方，插板可贯穿穿槽，第一转板与插板均可与挡板相接触；在常态下，第二转板位于第一转板的下方，此时插板位于测试架的外侧，当第二滑块转动至挡板的下表面与第一转板相接触时，挡板推动第一转板逆时针旋转，此时第二转板逆时针转动，活动板此时不受第二转板的影响，往回移动，直至挡板转动至位于插板的下方，此时插板将挡板挡起来，使得挡板以及放置板保持平衡。优选的，所述测试架的内侧分别开设有滑槽、第一转槽与第二转槽，所述第一转槽与第二转槽的弧度保持一致，第一转槽的上端与测试架的上端相连通，第二转槽的端部与滑槽相连通，所述第一滑块滑动卡设在滑槽的内部，第二滑块可转动卡设在第一转槽或第二转槽中，当第二滑块转动至第一转槽或第二转槽的槽底时，放置板保持水平。优选的，所述测试架的下端设有底座，底座的下表面设有对称设置的连接板，连接板的下端设有底板。优选的，所述放置板的一端设有挂板，挂板的下表面设有对称分布的吊绳，吊绳的末端设有承重块，用于承重，提高放置板的两端稳定性。优选的，所述无线网络路由器的数量至少有3个。优选的，所述支撑板的数量至少有5个，且支撑板等间距设置在测试架的外侧。本专利技术的有益效果：1、本专利技术的第一个目的是提供一种通过分析WLAN无线网络路由器与物联终端之间的信号强度，实现室内定位的方法，能达到分米级的定位精度，并且能够识别目标的高度，从而对目标的实现三位立体定位；2、本专利技术实现室内精确的定位，无需昂贵复杂的外部设备；3、位置的计算在路由器端实现而非在设备端实现，因此可采用更高效的算法而无需考虑前端设备的计算能力或电池的支持能力；4、接口灵活，只要支持WLAN的物联终端均可实现定位；5、使用机器学习的方法拟合出距离与信号强度的数学模型，使得距离的测算更准确。附图说明下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。图1是本专利技术机器学习生成拟合模型的流程图；图2是本专利技术室内精确定位实现定位过程的流程图示意图；图3是本专利技术测试装置示意图；图4是本专利技术测试架示意图；图5是本专利技术放置板示意图；图6是本专利技术测试架与放置板连接示意图；图7是本专利技术测试架剖视示意图；图8是本专利技术限位单元示意图。图中：1无线网络路由器、2测试架、21滑槽、22第一转槽、23第二转槽、24穿槽、25活动槽、3底座、31连接板、32底板、4放置板、41第一滑块、42第二滑块、43挂板、431吊绳、432承重块、44挡板、5限位单元、51支撑板、52转杆、53第一转板、54第二转板、55拉绳、56活动板、561弹簧、57插板。具体实施方式下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法及系统，其特征在于，包括以下步骤，/n一、使用WLAN无线路由器获取移动端目标的无线信号强度值；/n使用路由器操作系统对无线路由器硬件进行定制化开发：/na、对无线路由器的操作系统进行修改，包括对路由器操作系统进行内核的裁剪，设备驱动，以及文件系统制作，目的是可以自行开发无线网卡驱动；/nb、在此基础上，做应用开发，针对WLAN无线网卡驱动做调整，使其提供用户空间接口，可以提供接收到的探测数据包数据即无线信号强度值；/n二、通过路由器把收集到的信号强度值发送给指定的计算中心服务器；/n用户接口的应用程序开发：/na、编写驱动访问路由器WLAN无线网卡的数据接口，把无线信号强度值通过路由器发往指定的服务器的数据库接口上；/nb、使用手机开发专门的应用采集信号；/n三、通过算法，对不同路由器采集来的信号强度值进行计算，得到区域内的位置信息；/na、针对不同路由器采集的数据进行分离，对定位目标进行检索，获取同一个目标地址不同路由器的信号强度值；/nb、使用机器学习的方法，根据大量计算拟合出距离与信号强度值之间的关系方程。通过计算可以得到不同路由器与目标定位点之间的距离。再根据固定路由器的位置得到定位目标点的位置信息。/n...

【技术特征摘要】
1.一种通过机器学习实现的室内精准定位的方法及系统，其特征在于，包括以下步骤，
一、使用WLAN无线路由器获取移动端目标的无线信号强度值；
使用路由器操作系统对无线路由器硬件进行定制化开发：
a、对无线路由器的操作系统进行修改，包括对路由器操作系统进行内核的裁剪，设备驱动，以及文件系统制作，目的是可以自行开发无线网卡驱动；
b、在此基础上，做应用开发，针对WLAN无线网卡驱动做调整，使其提供用户空间接口，可以提供接收到的探测数据包数据即无线信号强度值；
二、通过路由器把收集到的信号强度值发送给指定的计算中心服务器；
用户接口的应用程序开发：
a、编写驱动访问路由器WLAN无线网卡的数据接口，把无线信号强度值通过路由器发往指定的服务器的数据库接口上；
b、使用手机开发专门的应用采集信号；
三、通过算法，对不同路由器采集来的信号强度值进行计算，得到区域内的位置信息；
a、针对不同路由器采集的数据进行分离，对定位目标进行检索，获取同一个目标地址不同路由器的信号强度值；
b、使用机器学习的方法，根据大量计算拟合出距离与信号强度值之间的关系方程。通过计算可以得到不同路由器与目标定位点之间的距离。再根据固定路由器的位置得到定位目标点的位置信息。


2.一种通过机器学习实现的室内精准定位系统,其特征在于，包括以下步骤，
一、首先获取建筑物室内结构与数据。
二、在室内的不同位置部署WLAN无线网络路由器。
三、使用计算各路由器之间信号强度分布数据。
四、采集到的信号强度分布数据通过机器学习算法进行拟合，得出距离-强度公式。
五、当物联网终端进入WLAN无线网络覆盖区域后，无线路由器采集设备信号强度值。
六、根据之前的算法计算出目标的位置信息。


3.根据权利要求2所述的一种通过机器学习实现的室内精准定位的系统,其特征在于，所述测试装置包括测试架(2)与放置板(4)，测试架(2)的内侧滑动设有放置板(4)，放置板(4)位于测试架(2)的内侧，放置板(4)的上表面设有无线网络路由器(1)，放置板(4)的一端设有第一滑块(41)，第一滑块(41)滑动设置在测试架(2)的内部，放置板(4)的另一端设有第二滑块(42)，第二滑...

【专利技术属性】
技术研发人员：莊敏，
申请(专利权)人：嘉兴嘉赛信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33