一种用于智慧车间的室内定位方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种用于智慧车间的室内定位方法系统，属于室内定位技术领域，该方法包括利用定位终端获取蓝牙信标发射的信号强度，根据所述信号强度选取多组蓝牙进行改良三边质心定位，得到初始定位结果，并对初始定位结果进行DBSCAN聚类处理以消除离群点，并对消除离群点后的初始定位点集进行自适应加权平均处理，得到最终的定位坐标；根据所述最终的定位坐标，并利用全景定位和GPS定位得到智慧车间的全覆盖定位，完成智慧车间的室内定位。本发明专利技术解决了汽车4S店中车位内的车辆不能全覆盖定位，且对于车位外的地方无法定位或只能模糊定位的问题。糊定位的问题。糊定位的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种用于智慧车间的室内定位方法及系统


[0001]本专利技术属于室内定位
，尤其涉及一种用于智慧车间的室内定位方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着智慧城市、物联网的蓬勃发展，人们对复杂室内环境的定位需求与日俱增，室内定位技术逐渐成为研究热点。目前主流室内定位技术包括红外定位、蓝牙定位、UWB(超宽带)定位、WLAN定位、RFID定位、ZigBee定位、超声波定位及LED可见光定位等。蓝牙室内定位技术依靠蓝牙来进行短距离的室内定位，蓝牙技术(Bluetooth)是一种无线数据和语音通信开放的全球规范，是基于低成本的近距离无线连接，为固定和移动设备建立通信环境的一种特殊的近距离无线技术连接，得益于苹果公司的基于BLE4.0的iBeacon技术的面世，基于蓝牙RSSI的室内定位技术逐渐兴起。蓝牙室内定位技术目前主要分为基于位置指纹的定位方法和基于信号传播模型的定位方法。基于位置指纹的定位方法需要事先在各个位置搜集记录无线信号特征以建立“指纹库”，离线存储在服务器中，当需要定位时，实时搜集所处位置的无线信号特征样本并与服务器中的“指纹库”进行比对来对所处位置进行定位。由于信号的多径传播特性与环境有着较强关联性，因此该方法能够较好提取复杂环境的特征。但该方法需要预先采集离线“指纹库”，当覆盖面积较大时，工作量也会相应增加，并且当环境发生变化时，不能很好地适应环境的改变。基于信号传播模型的定位方法，是根据低功耗蓝牙衰减模型和室内多径效应衰减来建立蓝牙信号室内传播模型，测量RSSI(接收信号强度)来计算目标点到蓝牙信标的距离来进行定位。该方法在理想环境下定位精度较高，但容易受到快衰落和传输环境的变化导致RSSI产生严重震荡。
[0003]汽车4S店作为整车销售(Sale)、零配件(Sparepart)、售后服务(Service)、信息反馈(Survey)四位一体的专卖店，公开透明的服务流程对客户的满意程度有着很大的影响。而如今在大部分4S店中，车辆维修流程的跟踪与管理还停留在传统的人为管理，往往造成车辆管理混乱、寻车困难、维修流程不清晰等问题，因此基于物联网的智慧车间系统逐渐兴起，让整个车间流程的管理变得有序透明。目前的汽车4S店场景下的智慧车间系统一般由定位跟踪系统、后台管理系统、客户报警系统组成。定位跟踪系统多采用视频车牌识别、RFID射频识别等方法，对于车位内的车辆能较好定位，但对于车位外的地方则无法定位或只能模糊定位。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种用于智慧车间的室内定位方法及系统，解决了汽车4S店中车位内的车辆不能较好定位，且对于车位外的地方无法定位或只能模糊定位的问题。
[0005]为了达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]本方案提供一种用于智慧车间的室内定位方法，包括以下步骤：
[0007]S1、利用定位终端获取蓝牙信标发射的信号强度，根据所述信号强度选取多组蓝牙进行改良三边质心定位，得到初始定位结果，并对初始定位结果进行DBSCAN聚类处理以消除离群点，并对消除离群点后的初始定位点集进行自适应加权平均处理，得到最终的定位坐标；
[0008]S2、根据所述最终的定位坐标，并利用全景定位和GPS定位得到智慧车间的全覆盖定位，完成智慧车间的室内定位。
[0009]本专利技术的有益效果是：本专利技术提出了一种基于DBSCAN聚类和自适应权值的改良蓝牙三边定位算法，通过聚类与自适应权值消除定位结果的离群点，提升定位精度。可以实时监测车辆位置，将车辆位置信息上传到云端服务器，便于云端智能分析维修进度，后台管理系统实时跟进处理每个车辆订单，使得车间管理高效有序，本专利技术对于规范化车间操作流程、智能化车间管理系统具有很大的价值。
[0010]进一步地，在所述步骤S1前还包括以下步骤：
[0011]S01、构建蓝牙信号室内传输模型：
[0012][0013]其中，PL(d0)表示参考收发方距离为d0时的路径损耗，n表示路径损耗指数，PL(d)表示收发方距离为d时的路径损耗，X
σ
表示标准差为σ的正态随机变量，N表示正态随机变量X
σ
服从正态分布；
[0014]S02、基于所述蓝牙信号室内传输模型，将蓝牙信标以矩形组网的方式布置在矩形区域的四个顶点上，并建立蓝牙库，其中，所述蓝牙库包含用于保存蓝牙设备地址与位置信息的蓝牙设备数据库，以及用于对定位区域进行划分的区域数据库。
[0015]上述进一步方案的有益效果是：本专利技术中蓝牙信号室内传输模型考虑了路径损耗以及信号在室内传输时的波动误差，提升了算法的准确度。利用蓝牙信标矩形组网对定位区域进行划分，各个区域编号后录入数据库，以便与得到的定位结果一一对应，可更加直接清晰地展示车辆目前所在区域。
[0016]再进一步地，所述步骤S1包括以下步骤：
[0017]S101、由定位终端以采样周期T＝200ms对接收到的蓝牙信标beacon信号强度值Rssi进行采样，生成列表beacon_buf，并将每一个信号强度值Rssi加入至相应蓝牙信标beacon信号的滤波窗口UuidRssiWindows，连续采样10个周期，其中，所述列表beacon_buf包含采样周期内所有接收到信号的蓝牙信标beacon信号强度值Rssi；
[0018]S102、依次对每一个滤波窗口UuidRssiWindows里的信号强度值Rssi进行滤波处理，得到滤波后的信号强度值
[0019]S103、将信号强度值进行降序排序，选取前n个信号强度值所对应的蓝牙信标beacon，将其以3个为一组进行组合，得到由S
i
＝B
i1
B
i2
B
i3
组成的集合S，且共有种组合：
[0020][0021]其中，表示第N
s
种组合，N
s
表示所得定位组合的总数，表示从n
s
个不同元素中
取出3个元素的组合数，S
i
表示集合S中的一个组合，B
i1
、B
i2
、B
i3
表示组成该组合的3个蓝牙信标beacon；
[0022]S104、以集合S中的一个组合S
i
对应的三个信号强度值进行改良三边质心定位，并利用DBSCAN聚类算法得到最终的定位坐标。
[0023]上述进一步方案的有益效果是：本专利技术将Rssi值降序排列后选取前n个离定位终端最近的beacon，以三个为一组进行后续处理，可以排除个别beacon的测量误差，提升算法准确度。
[0024]再进一步地，所述步骤S102包括以下步骤：
[0025]S1021、当收集的信号强度值Rssi数目Rssi_num＝10，则对信号强度值Rssi滤波窗口UuidRssiWindows进行中值滤波处理，得到滤波处理后的信号强度值；
[0026]所述滤波本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于智慧车间的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用定位终端获取蓝牙信标发射的信号强度，根据所述信号强度选取多组蓝牙进行改良三边质心定位，得到初始定位结果，并对初始定位结果进行DBSCAN聚类处理以消除离群点，并对消除离群点后的初始定位点集进行自适应加权平均处理，得到最终的定位坐标；S2、根据所述最终的定位坐标，并利用全景定位和GPS定位得到智慧车间的全覆盖定位，完成智慧车间的室内定位。2.根据权利要求1所述的用于智慧车间的室内定位方法，其特征在于，在所述步骤S1前还包括以下步骤：S01、构建蓝牙信号室内传输模型：其中，PL(d0)表示参考收发方距离为d0时的路径损耗，n表示路径损耗指数，PL(d)表示收发方距离为d时的路径损耗，X
σ
表示标准差为σ的正态随机变量，N表示正态随机变量X
σ
服从正态分布；S02、基于所述蓝牙信号室内传输模型，将蓝牙信标以矩形组网的方式布置在矩形区域的四个顶点上，并建立蓝牙库，其中，所述蓝牙库包含用于保存蓝牙设备地址与位置信息的蓝牙设备数据库，以及用于对定位区域进行划分的区域数据库。3.根据权利要求1所述的用于智慧车间的室内定位方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：S101、由定位终端以采样周期T＝200ms对接收到的蓝牙信标beacon信号强度值Rssi进行采样，生成列表beacon_buf，并将每一个信号强度值Rssi加入至相应蓝牙信标beacon信号的滤波窗口UuidRssiWindows，连续采样10个周期，其中，所述列表beacon_buf包含采样周期内所有接收到信号的蓝牙信标beacon信号强度值Rssi；S102、依次对每一个滤波窗口UuidRssiWindows里的信号强度值Rssi进行滤波处理，得到滤波后的信号强度值S103、将信号强度值进行降序排序，选取前n个信号强度值所对应的蓝牙信标beacon，将其以3个为一组进行组合，得到由S
i
＝B
i1
B
i2
B
i3
组成的集合S，且共有种组合：其中，表示第N
s
种组合，N
s
表示所得定位组合的总数，表示从n
s
个不同元素中取出3个元素的组合数，S
i
表示集合S中的一个组合，B
i1
、B
i2
、B
i3
表示组成该组合的3个蓝牙信标beacon；S104、以集合S中的一个组合S
i
对应的三个信号强度值进行改良三边质心定位，并利用DBSCAN聚类算法得到最终的定位坐标。4.根据权利要求3所述的用于智慧车间的室内定位方法，其特征在于，所述步骤S102包括以下步骤：
S1021、当收集的信号强度值Rssi数目Rssi_num＝10，则对信号强度值Rssi滤波窗口UuidRssiWindows进行中值滤波处理，得到滤波处理后的信号强度值；所述滤波处理后的信号强度值的表达式如下：其中，表示滤波后的信号强度值，Rssi[i]表示滤波窗口UuidRssiWindows中第i个信号强度值Rssi，i表示该滤波窗口UuidRssiWindows中信号强度值Rssi的序号；S1022、当收集的信号强度值Rssi数目Rssi_num∈(0,10)，则对信号强度值Rssi滤波窗口UuidRssiWindows进行均值滤波，得到滤波处理后的信号强度值；所述滤波处理后的信号强度值的表达式如下：S1023、当收集的信号强度值Rssi数目Rssi_num＝0，则所述信号强度值Rssi滤波窗口UuidRssiWindows为：5.根据权利要求3所述的用于智慧车间的室内定位方法，其特征在于，所述步骤S104包括以下步骤：S1041、将集合S中的一个组合S
i
对应的三个信号强度值带入蓝牙信号室内传输模型，计算得到定位终端到三个蓝牙信标beacon的空间距离d1、d2和d3；S1042、将所述空间距离d1、d2和d3转换成其一一对应的平面距离r1、r2和r3，并判断平面距离r1、r2和r3是否均小于10m，若是，则进入步骤S1043，否则，结束三边质心定位，并返回定位失败事件；所述平面距离r1的表达式如下：所述平面距离r2的表达式如下：所述平面距离r3的表达式如下：其中，r1表示空间距离d1对应的平面距离，r2表示空间距离d2对应的平面距离，r3表示空间距离d3对应的平面距离，h0表示蓝牙信标beacon的布置高度，h表示定位终端；S1043、以步骤S1042中得到的平面距离r1、r2和r3为半径作圆，由两个圆两两确定一点，共确定三个点所围成的三边质心为定位终端所在位置，其中，所述两个圆两两确定一点包括以下几种情况：第一种情况：当两圆外切时，选取切点Q1作为所求点；第二种情况：
当两圆相交时，选取两圆交点MN连线与圆心连线的交点Q2作为所求点；第三种情况：当两圆相离时，将两圆成比例扩大至两圆外切，其中，扩大后的两圆切点Q3即为所求点，其中，所述成比例扩大两圆半径按以下公式进行调整：其中，r1'表示扩大后其中一圆的半径，r2'表示扩大后其另一圆的半径；第四种情况：当两圆内切时，在两圆心连线上在两圆心连线O
A
O
B
上选取M点即为所求点，其中，所述M点满足的条件如下：其中，MO
A
表示M点到圆A的圆心O
A
的线段，MO
B
表示M点到圆B的圆心O
B
的线段；第五种情况：当两圆存在包含关系时，将大圆A缩小、小圆B扩大至两新圆相切，且扩大后相切的两圆按两圆内切时确定所求点，其中，所述将大圆A缩小、小圆B扩大满足的比例条件为：S1044、重复执行N
p
次步骤S1043的三边质心定位，将集合S中所有组合均计算出相应的定位坐标(x,y)，得到包含离群点的初始定位点集并对初始定位点集进行聚类处理，消除离群点；S1045、初始化聚类半径参数ε等于3，领域密度阈值MinPts等于4；S1046、确定初始定位点集P中每个定位点P
j
的ε
‑
领域内所包含的定位点组成定位点集Nε(P
j
)，并判断所述定位点集Nε(P
j
)中点的个数|Nε(P
j
)|是否满足|Nε(P
j
)|≥MinPts，若是，则将定位点P
j
加入核心定位点集合Ω＝Ω∪{P
j
}，...

【专利技术属性】
技术研发人员：武畅，吴鹏，张莹，周奕，孔孝童，袁翼飞，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：