Инструменты для определения точного местоположения при использовании ibeacons

Очевидно, что это вряд ли будет хорошо работать из-за несоответствия значения RSSI (сигнал Bluetooth). Тем не менее, это направление, в котором вы можете пойти (адаптировано из множества исследований stackoverflow):

Фильтр RSSI

Я использую скользящий фильтр всякий раз, когда маяки ранжируются, используя kFilteringFactor, равный 0,1:

rollingRssi = (beacon.rssi * kFilteringFactor) + (rollingRssi * (1.0 - kFilteringFactor));

И я использую это, чтобы получить скользящее значение Точности (в метрах). (Спасибо, Дэвид!)

- (double)calculateAccuracyWithRSSI:(double)rssi {
    //formula adapted from David Young's Radius Networks Android iBeacon Code
    if (rssi == 0) {
        return -1.0; // if we cannot determine accuracy, return -1.
    }


    double txPower = -70;
    double ratio = rssi*1.0/txPower;
    if (ratio < 1.0) {
        return pow(ratio,10);
    }
    else {
        double accuracy =  (0.89976) * pow(ratio,7.7095) + 0.111;
        return accuracy;
    }
}

Рассчитайте XY с помощью трилатерации (маяки 1, 2 и 3 являются подклассами маяков с предустановленными значениями X и Y для местоположения и расстояния, которые рассчитываются, как указано выше).

float xa = beacon1.locationX;
float ya = beacon1.locationY;
float xb = beacon2.locationX;
float yb = beacon2.locationY;
float xc = beacon3.locationX;
float yc = beacon3.locationY;
float ra = beacon1.filteredDistance;
float rb = beacon2.filteredDistance;
float rc = beacon3.filteredDistance;

float S = (pow(xc, 2.) - pow(xb, 2.) + pow(yc, 2.) - pow(yb, 2.) + pow(rb, 2.) - pow(rc, 2.)) / 2.0;
float T = (pow(xa, 2.) - pow(xb, 2.) + pow(ya, 2.) - pow(yb, 2.) + pow(rb, 2.) - pow(ra, 2.)) / 2.0;
float y = ((T * (xb - xc)) - (S * (xb - xa))) / (((ya - yb) * (xb - xc)) - ((yc - yb) * (xb - xa)));
float x = ((y * (ya - yb)) - T) / (xb - xa);

CGPoint point = CGPointMake(x, y);
return point;

Самый простой способ получить точное местоположение — поместить один iBeacon в каждую интересующую вас точку, затем заставить приложение, поддерживающее iBeacon, сравнить поле «точность» (которое фактически дает вам приблизительную оценку расстояния в i метров) и предположить, что пользователь находится в точке iBeacon с самым низким значением «точности». Ясно, что этот подход потребует большого количества iBeacon, чтобы определить точное местоположение на большом плане этажа.

Многие люди предлагали стратегии, подобные триангуляции, для использования только нескольких iBeacons. Это намного сложнее, и для этого нет готового программного обеспечения. Хотя я много читал о людях, желающих или пытающихся это сделать, я еще не слышал никаких сообщений о том, что людям это удалось.

Если вы хотите попробовать это сами, то вы должны понимать, что беретесь за научный проект, и может потребоваться много времени и усилий, чтобы осуществить его с неизвестными результатами.

Точное местоположение вряд ли достижимо, но что-то в пределах некоторых значений допуска, безусловно, возможно. Я еще не проводил обширных испытаний этого, но на небольшой площади 3x4 м с тремя маяками вы можете получить хорошее позиционирование в идеальных ситуациях, проблема в том, что у нас обычно не бывает идеальных ситуаций!

Трудная часть — получить точное расстояние от приемника до iBeacon, RSSI (уровень принятого сигнала) — единственная информация, которая у нас есть, чтобы преобразовать ее в расстояние, мы используем измерение, основанное на известных уровнях сигнала на разных расстояниях от передатчика. например Цю Т., Чжоу Ю., Ся Ф., Цзинь Н. и Фэн Л., 2012 г.. Этот бит работает хорошо (и уже реализовано со средней точностью в iOS SDK), но, к сожалению, условия окружающей среды, такие как влажность и попадание других объектов (например, людей) между приемником и передатчиком непредсказуемо ухудшают сигнал .

Вы можете прочитать презентацию моего первоначального исследования на SlideShare, в которой рассматриваются некоторые основные эффекты окружающей среды и показано влияние на точность измерений, а также ссылки на статьи, в которых объясняется, как RSSI преобразуется в расстояние, и некоторые подходы к преодолению факторов окружающей среды. Однако в розничной торговле лучшим советом является размещение iBeacons на потолке, поскольку это уменьшает количество препятствий, создаваемых людьми.

Трилатерация в основном одинакова, что бы вы ни делали, я использовал версию Gema Megantara. Для дальнейшего улучшения позиционирования потребуется метод, учитывающий условия окружающей среды, например, Хё-Сон и Вонпиль, 2009 г..

Решением является метод под названием трилатерация. Об этом есть приличная статья в вики.

Если вы предполагаете, что все маяки и приемник находятся в одной плоскости, вы можете игнорировать размер Z, и он упрощается до кругов.

Математика все еще какая-то грязная. Вам придется выполнить некоторую матричную математику для позиций маяков, чтобы сместить один маяк в исходное положение и поместить второй маяк на ось x, а затем применить обратную матрицу к результату, чтобы преобразовать его обратно в «реальное». "координаты.

Большая проблема заключается в том, что значение «точности» (также известного как расстояние) далеко не точное. Даже на широком открытом пространстве без помех сигналы расстояния сильно различаются. Добавьте любые помехи (например, от того, что вы держите телефон ровно), и становится хуже. Добавьте стены, мебель, металлические поверхности, других людей и т. д., и все становится действительно шатким.

У меня есть это в моем списке вещей, чтобы написать код трилатерации, измерить сетку во дворе (когда потеплеет), взять рулетку и провести некоторые тесты.

Проблема со всем этим заключается в том, что сигнал RSSI, который вы получаете, чрезвычайно изменчив. Если вы просто возьмете необработанный RSSI, вы получите очень ненадежные ответы. Вам нужно как-то обработать полученные данные, прежде чем запускать их через какие-либо триангуляции, а это означает либо 1) усреднение, либо 2) фильтрацию (или и то, и другое). Если вы этого не сделаете, вы можете получить «НЕМЕДЛЕННЫЙ» ответ близости, даже если вы находитесь в окраинных областях.

Bluetooth Low Energy (4.0) сам по себе не является надежной технологией определения местоположения и картографирования в помещении, он, скорее всего, станет частью технологии определения местоположения внутри помещений, во многом так же, как сигналы Wi-Fi используются для повышения точности сигналов GPS в городах. . В настоящее время iBeacon действительно можно использовать только для довольно туманных узлов в помещении, таких как «обувной отдел» (при условии, что это большой магазин).

Я ожидаю, что через службу iBeacon (или что-то с альтернативным названием) Apple работает над внутренней локацией с высоким разрешением для разработчиков приложений. Вам не нужно ничего искать дальше, чем их покупка WifiSLAM в середине 2013 года в качестве доказательства. Пока что iBeacon и любая другая технология исключительно BLE не даст вам точного местоположения в помещении. (Возможно, если вы покроете магазин маяками и объедините вероятностную модель с физической моделью, вы сможете это сделать, но не с какой-либо практически реализуемой стратегией маяков.)

Также следует отметить обсуждение версии нового поколения Nokia BLE HAIP (High-Accuracy Indoor Positioning) http://conversations.nokia.com/2012/08/23/new-alliance-helps-you.-найти-иголку-в-стоге-сена/

По сути, точное позиционирование в помещении еще не существует в дикой природе, но оно вот-вот...

Мы использовали маяки карданного подвеса для локализации в помещении на площади 6 х 11 м. Колебание RSSI было серьезной проблемой, которую мы решили с помощью фильтрации частиц. Код проекта можно найти по адресу https://github.com/ipapapa/IoT-MicroLocation/< /а>. Репозиторий github содержит приложение iOS, а также сервер Apache Tomcat на основе Java. Несмотря на то, что мы получили точность до 0,97 метра, использовать маяки для целей микролокации по-прежнему очень сложно. globecom2015.pdf" rel="nofollow">http://people.engr.ncsu.edu/ipapapa/Files/globecom2015.pdf, который был принят к публикации на конференции IEEE Globecom.

Определить позицию пользователя на основе окружающих iBeacons, которые должны оставаться в фиксированных положениях, можно с помощью триангуляции уровня сигнала. Взгляните на этот тезис о позиционировании Bluetooth в помещении ;-)

Конечно, если вы можете измерить точное положение (широта/долгота) любого отдельного iBeacon - это может быть включено в сообщение маяков. Но предполагая стационарное местоположение - очевидно, это нужно сделать только один раз. Своего рода независимое упражнение по «калибровке», которое само по себе может быть автоматизировано.

Обсуждая позиционирование, вам нужно сначала более конкретно определить свои потребности.

Специалисты по компьютерам/GPS предположат, что вам нужна точность до миллиметра, если не выше, поэтому они либо предоставят вам больше информации, чем вам нужно, либо скажут, что это невозможно [оба жизнеспособных ответа].

Однако в РЕАЛЬНОМ МИРЕ большинство людей ищут точность не более 3 футов [или 1 метр] — и, скорее всего, готовы принять точность в пределах 10 футов [т.е. визуальное расстояние].

iOS уже предоставляет вам этот уровень точности — их API дает вам расстояние как «близкое, среднее, далекое» — поэтому в пределах 10 футов все, что вам нужно проверить, это то, что расстояние «близкое» или «среднее».

Если ваши потребности выходят за рамки этого, вы можете довольно легко предоставить пользовательскую функциональность. У вас есть 32 бита информации [старший и второстепенный коды]. Этого более чем достаточно для хранения широты и долготы каждого маяка В самом маяке с использованием кодирования Мортона, http://www.spatial.maine.edu/~mark.a.plummer/Morton-GEOG664-Plummer.pdf< /а>

Я не проводил обширных исследований, которые, как я полагаю, вошли в вышеупомянутую магистерскую диссертацию Фила, но...

Есть еще одна команда, которая утверждает, что выяснила это с помощью различных алгоритмов искусственного интеллекта. См. этот пост на LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/6510475/6510475-5866674142035607552

Как человек, разрабатывающий маяки ( http://www.getgelo.com ), я могу поделиться из первых рук, что почти любой объект резко изменит согласованность и точность RSSI, что сделает невозможным вычисление точного положения. (Фил, я надеюсь, ты докажешь, что я ошибаюсь, я еще не читал твою диссертацию).

Если вы единственный человек в широком открытом пространстве, у которого есть сетка маяков, вы, вероятно, можете заставить это работать, но как только вы добавите других людей, стены, объекты и т. д., тогда вы СОЛ.

Вы можете приблизить местоположение, что делают iBeacons, и в этом они довольно плохи, но это бесцельно.

Вы можете развернуть достаточно маяков, чтобы, по сути, где бы вы ни находились в магазине, вы стояли очень близко к маяку, и вы могли быть уверены, что находитесь в проходе 5 около 20 футов (в отличие от того, чтобы быть на другой стороне). прохода, прохода 6 и 20 футов вниз). Стоимость может стать проблемой здесь.

Есть команды, которые объединяют BLE с Wi-Fi и другими технологиями для создания более точного решения для позиционирования внутри помещений.

Короче говоря, и это будет отголоском того, что уже было опубликовано, BLE не является хорошей технологией, которую можно использовать исключительно для чрезвычайно точного позиционирования.

Вышеупомянутая проблема может быть решена с помощью технологии, которая сочетает в себе трилатерацию Wi-Fi и данные датчика телефона. Мы получаем точность в 1 метр в правильно оборудованных помещениях, когда компании интегрируют наш SDK со своим приложением. Точность этих методов резко возросла за последний год.