Войти
Внутренняя система позиционирования (IPS ) - это сеть устройств, используемых для обнаруживать людей или объекты, где GPS и другие спутниковые технологии не имеют точности или полностью не работают, например, внутри многоэтажных зданий, аэропортов, переулков, гаражей и подземных помещений.
Для обеспечения позиционирования внутри помещений используется большое количество разнообразных методов и устройств, начиная с уже развернутых реконфигурированных устройств, таких как смартфоны, WiFi и Bluetooth антенны, цифровые камеры и часы; для специально построенных установок с реле и маяками, стратегически размещенными в определенном пространстве. В сетях IPS используются свет, радиоволны, магнитные поля, акустические сигналы и поведенческая аналитика. IPS может достигать точности позиционирования 2 см, что сопоставимо с приемниками GNSS с поддержкой RTK, которые могут достигать точности 2 см вне помещений. IPS используют различные технологии, включая измерение расстояния до ближайших узлов привязки (узлы с известными фиксированными позициями, например, WiFi / LiFi точки доступа, маяки Bluetooth или сверхширокополосные маяки), магнитное позиционирование, точный счет. Они либо активно обнаруживают мобильные устройства и метки, либо обеспечивают определение местоположения или окружающей среды для устройств. Локализованный характер IPS привел к фрагментации конструкции, когда в системах используются различные оптические, радио или даже акустические технологии.
IPS имеет широкое применение в коммерческой, военной, розничной торговле и в сфере отслеживания запасов. На рынке существует несколько коммерческих систем, но нет стандартов для системы IPS. Вместо этого каждая установка адаптирована к пространственным размерам, строительным материалам, требованиям точности и бюджетным ограничениям.
Для сглаживания для компенсации стохастических (непредсказуемых) ошибок должен существовать надежный метод значительного уменьшения бюджета ошибок. Система может включать информацию из других систем, чтобы справиться с физической неоднозначностью и позволить компенсацию ошибок. Обнаружение ориентации устройства (часто называемое направлением компаса, чтобы отличить его от вертикальной ориентации смартфона) может быть достигнуто либо путем обнаружения ориентиров внутри изображений, сделанных в реальном времени, либо с помощью трилатерации с маяками. Также существуют технологии для обнаружения магнитометрической информации внутри зданий или мест со стальными конструкциями или в железорудных шахтах.
Из-за сигнала на Из-за износа строительных материалов спутниковая система Global Positioning System (GPS) теряет значительную мощность в помещении, что влияет на необходимое покрытие приемников как минимум четырьмя спутниками. Кроме того, множественные отражения от поверхностей вызывают многолучевое распространение, что приводит к неконтролируемым ошибкам. Эти же самые эффекты ухудшают все известные решения для определения местоположения внутри помещений, в которых используются электромагнитные волны от внутренних передатчиков к внутренним приемникам. Для решения этих проблем применяется комплекс физических и математических методов. Перспективное направление исправления ошибок радиочастотного позиционирования открыто за счет использования альтернативных источников навигационной информации, таких как инерциальный измерительный блок (IMU), монокулярная камера Одновременная локализация и отображение (SLAM) и WiFi SLAM. Интеграция данных из различных навигационных систем с разными физическими принципами может повысить точность и надежность всего решения.
США Глобальная система позиционирования (GPS) и другие аналогичные Глобальные системы навигации спутниковые системы (GNSS) обычно не подходят для установки внутри помещений, поскольку микроволны будут ослабляться и рассеиваться крышами, стенами и другими объектами. Однако, чтобы сделать сигналы позиционирования повсеместными, может быть выполнена интеграция между GPS и позиционированием в помещении.
В настоящее время приемники GNSS становятся все более и более чувствительными из-за увеличения вычислительной мощности микрочипа. Высокочувствительные приемники GNSS способны принимать спутниковые сигналы в большинстве помещений, и попытки определить трехмерное положение в помещении оказались успешными. Помимо увеличения чувствительности приемников, используется метод A-GPS, при котором альманах и другая информация передаются через мобильный телефон.
Однако надлежащее покрытие для четырех спутников, необходимых для обнаружения приемника, не достигается при всех текущих конструкциях (2008–11 гг.) Для работы внутри помещений. Кроме того, средний бюджет ошибок для систем GNSS обычно намного больше, чем ограничения, в которых должно выполняться определение местоположения.
Хотя большинство современных IPS способны определять местоположение объекта, они настолько грубые, что их нельзя использовать для обнаружения ориентация или направление объекта.
Одним из методов достижения достаточной эксплуатационной пригодности является "отслеживание" ". Образует ли определенная последовательность местоположений траекторию от первого до самого фактического местоположения. Статистические методы затем служат для сглаживания местоположений, определенных на треке, с учетом физических возможностей объекта двигаться. Это сглаживание необходимо применять, когда цель перемещается, а также для постоянной цели, чтобы компенсировать ошибочные меры. В противном случае единичное место жительства или даже следуемая траектория составили бы странствующую последовательность прыжков.
В большинстве приложений совокупность целей больше, чем одна. Следовательно, IPS должен служить для правильной идентификации каждой наблюдаемой цели и должен быть способен разделять и разделять цели индивидуально в группе. IPS должна быть способна идентифицировать отслеживаемые объекты, несмотря на "неинтересных" соседей. В зависимости от конструкции либо сенсорная сеть должна знать, от какой метки она получила информацию, либо устройство определения местоположения должно иметь возможность напрямую идентифицировать цели.
Для определения местоположения можно использовать любую беспроводную технологию. Многие различные системы используют преимущества существующей беспроводной инфраструктуры для определения местоположения внутри помещений. Существует три основных варианта топологии системы для конфигурации оборудования и программного обеспечения: сетевая, терминальная и терминальная. Точность позиционирования можно повысить за счет оборудования и установок беспроводной инфраструктуры.
Система определения местоположения Wi-Fi (WPS) используется там, где GPS неадекватен. Метод локализации, используемый для определения местоположения с помощью точек беспроводного доступа, основан на измерении интенсивности принятого сигнала (уровень принятого сигнала на английском языке RSS) и методе «снятия отпечатков пальцев». Чтобы повысить точность методов снятия отпечатков пальцев, могут применяться методы статистической постобработки (например, теория гауссовского процесса ) для преобразования дискретного набора «отпечатков пальцев» в непрерывное распределение RSSI каждой точки доступа по всему местоположению.. Типичные параметры, полезные для геолокации точки доступа Wi-Fi или точки беспроводного доступа, включают SSID и MAC-адрес точки доступа. Точность зависит от количества позиций, внесенных в базу данных. Возможные колебания сигнала, которые могут возникнуть, могут увеличить количество ошибок и неточностей на пути пользователя.
Первоначально Bluetooth беспокоился о близости, а не о точном местоположении. Bluetooth не был предназначен для определения местоположения с привязкой, как GPS, но известен как геозон или решение для микроизгородей, что делает его решением для приближения внутри помещения, а не решением для позиционирования внутри помещения.
Микромэппинг и картографирование помещений были связаны с Bluetooth и с Bluetooth LE на основе iBeacon, продвигаемым Apple Inc.. На практике реализована и применяется на практике крупномасштабная внутренняя система позиционирования на основе iBeacons.
Положение динамика Bluetooth и домашние сети могут использоваться для широкого ознакомления.
Простая концепция индексации местоположения и отчетов о присутствии для помеченных объектов, использует только известную идентификацию датчика. Обычно это происходит с системами пассивной радиочастотной идентификации (RFID) / NFC, которые не сообщают об уровне сигнала и различных расстояниях отдельных тегов или большого количества тегов и не обновляйте заранее известные координаты местоположения датчика или текущее местоположение каких-либо тегов. Работоспособность таких подходов требует некоторого узкого прохода для предотвращения выхода за пределы диапазона.
Вместо измерения на большом расстоянии может быть организована плотная сеть приемников малого радиуса действия, например в сетке для экономии во всем наблюдаемом пространстве. Из-за малого диапазона помеченный объект будет идентифицирован только несколькими близкими сетевыми приемниками. Идентифицированный тег должен находиться в пределах досягаемости идентифицирующего считывателя, что позволяет приблизительно определить местоположение тега. Усовершенствованные системы сочетают визуальное покрытие с сеткой камеры с покрытием беспроводной связи для труднопроходимой местности.
Большинство систем используют непрерывные физические измерения (например, только угол и расстояние или расстояние) вместе с данными идентификации в одном комбинированном сигнале. Досягаемость этих датчиков обычно охватывает весь этаж, проход или отдельную комнату. Решения с малым радиусом действия применяются с несколькими датчиками и перекрывающимся радиусом действия.
Угол прихода (AoA) - это угол, под которым сигнал достигает приемника. AoA обычно определяется путем измерения разницы во времени прихода (TDOA) между несколькими антеннами в матрице датчиков. В других приемниках он определяется набором высоконаправленных датчиков - угол может быть определен по тому, какой датчик принял сигнал. AoA обычно используется с триангуляцией и известной базовой линией для определения местоположения относительно двух якорных передатчиков.
Время прибытия (ToA, также время полета) - это количество времени, которое требуется сигналу для распространения от передатчика к приемнику. Поскольку скорость распространения сигнала постоянна и известна (без учета различий в средах), время распространения сигнала можно использовать для непосредственного расчета расстояния. Несколько измерений можно комбинировать с трилатерацией и мультилатерацией для поиска местоположения. Это метод, используемый GPS. Системы, которые используют ToA, обычно требуют сложного механизма синхронизации для поддержания надежного источника времени для датчиков (хотя этого можно избежать в тщательно спроектированных системах, используя повторители для установления связи).
Точность методов на основе TOA часто страдает от условий сильного многолучевого распространения при локализации внутри помещения, что вызвано отражением и дифракцией радиочастотного сигнала от объектов (например, внутренних стен, дверей или мебели) в окружающей среде.. Однако можно уменьшить влияние многолучевого распространения, применяя методы, основанные на временной или пространственной разреженности.
Индикация уровня принятого сигнала (RSSI) - это измерение уровня мощности получено датчиком. Поскольку радиоволны распространяются в соответствии с законом обратных квадратов, расстояние можно приблизительно определить (обычно с точностью до 1,5 метра в идеальных условиях и от 2 до 4 метров в стандартных условиях) на основе соотношения между уровнем передаваемого и принимаемого сигнала. (мощность передачи является постоянной в зависимости от используемого оборудования), пока никакие другие ошибки не приводят к ошибочным результатам. Внутри зданий нет свободного пространства, поэтому на точность существенно влияют отражение и поглощение от стен. Нестационарные объекты, такие как двери, мебель и люди, могут представлять еще большую проблему, поскольку они могут влиять на мощность сигнала динамическим и непредсказуемым образом.
Многие системы используют расширенную инфраструктуру Wi-Fi для предоставления информации о местоположении. Ни одна из этих систем не предназначена для правильной работы с какой-либо инфраструктурой как есть. К сожалению, измерения мощности сигнала Wi-Fi чрезвычайно зашумлены, поэтому в настоящее время ведутся исследования, направленные на создание более точных систем с использованием статистики для фильтрации неточных входных данных. Системы позиционирования Wi-Fi иногда используются на открытом воздухе в качестве дополнения к GPS на мобильных устройствах, где только несколько беспорядочных отражений мешают результатам.
Нерадиотехнологии могут использоваться для определения местоположения без использования существующей беспроводной инфраструктуры. Это может обеспечить повышенную точность за счет дорогостоящего оборудования и установок.
Магнитное позиционирование может предложить пешеходам со смартфонами точность в пределах 1-2 метров в помещении с уровнем достоверности 90% без использования дополнительной беспроводной инфраструктуры для определения местоположения. Магнитное позиционирование основано на железе внутри зданий, которое создает локальные вариации магнитного поля Земли. Неоптимизированные микросхемы компаса внутри смартфонов могут обнаруживать и записывать эти магнитные вариации для определения местоположения внутри помещений.
Пешеход счисление точного счета и другие подходы для определения местоположения пешеходов. инерциальный измерительный блок, переносимый пешеходом либо путем косвенного измерения шагов (подсчет шагов), либо при подходе с опорой на ногу, иногда ссылаясь на карты или другие дополнительные датчики, чтобы ограничить собственный дрейф датчика, возникающий при инерциальной навигации. Инерциальные датчики MEMS страдают от внутренних шумов, которые со временем приводят к кубическому увеличению ошибки положения. Чтобы уменьшить рост ошибок в таких устройствах, часто используется подход, основанный на фильтрации Калмана. Однако, чтобы сделать его способным строить карту, будет использоваться структура алгоритма SLAM.
Инерционные меры обычно охватывают дифференциалы движения, поэтому местоположение определяется путем интегрирования и, следовательно, требует, чтобы константы интегрирования обеспечивали полученные результаты. Фактическая оценка положения может быть найдена как максимум двумерного распределения вероятностей, которое пересчитывается на каждом шаге с учетом модели шума всех задействованных датчиков и ограничений, создаваемых стенами и мебелью. На основе движений и поведения пользователей при ходьбе IPS может оценивать местоположение пользователей с помощью алгоритмов машинного обучения.
Система визуального позиционирования может определять местоположение мобильное устройство с камерой путем декодирования координат местоположения по визуальным маркерам. В такой системе маркеры размещаются в определенных местах по всему объекту, каждый маркер кодирует координаты этого места: широту, долготу и высоту от пола. Измерение угла обзора от устройства до маркера позволяет устройству оценить свои собственные координаты местоположения относительно маркера. Координаты включают широту, долготу, уровень и высоту от пола.
Набор последовательных снимков с камеры мобильного устройства может создать базу данных подходящих изображений для оценки местоположения на объекте. После создания базы данных мобильное устройство, перемещающееся по объекту, может делать снимки, которые можно интерполировать в базу данных объекта, получая координаты местоположения. Эти координаты можно использовать в сочетании с другими методами определения местоположения для повышения точности. Обратите внимание, что это может быть частный случай объединения датчиков, когда камера играет роль еще одного датчика.
После сбора данных датчика IPS пытается определить место, из которого, скорее всего, была получена полученная передача. Данные от одного датчика обычно неоднозначны и должны быть разрешены с помощью ряда статистических процедур для объединения нескольких входных потоков датчиков.
Один из способов определения местоположения - сопоставление данных из неизвестного местоположения с большим набором известных местоположений с использованием такого алгоритма, как k-ближайший сосед. Этот метод требует всестороннего обследования на месте и будет неточным при любых значительных изменениях в окружающей среде (из-за движущихся людей или движущихся объектов).
Местоположение будет рассчитано математически путем аппроксимации распространения сигнала и определения углов и / или расстояния. Затем для определения местоположения будет использована обратная тригонометрия:
В современных системах более точные физические модели сочетаются со статистическими процедурами:
Основным преимуществом размещения внутри помещений для потребителей является расширение мобильных вычислений с учетом местоположения в помещении. Поскольку мобильные устройства становятся повсеместными, контекстная осведомленность для приложений становится приоритетом для разработчиков. Однако большинство приложений в настоящее время полагаются на GPS и плохо работают в помещении. К приложениям, использующим размещение в помещении, относятся:
