转载自:https://blog.csdn.net/baidu_38197452/article/details/77115935 基于LED的室内定位算法大致可以分为四类: 1. 几何测量法 这种方法需要估计接收端到己知LED灯的几何关系(距离或角度信息等),再通过计算获取待定位点的位置坐标.根据几何关系获取的信息,-般有RSS三边定位.AOA角度定位和TDOA双曲线定位等. 2. 场景分析法 送类定位算法又称为指纹定位法它通过分析场景中的特征来估计终端的坐标.一般分为两个阶段,离线数据库建立…

技术背景 随着无线通信技术的发展和数据处理能力的提高,基于位置的服务成为最有前途的互联网业务之一.无论移动在室内还是室外环境下,快速准确地获得移动终端的位置信息和提供位置服务的需求变得日益迫切.通信和定位两大系统正在相互融合.相互促进.利用无线通信和参数测量确定移动终端位置,而定位信息又可以用来支持位置业务和优化网络管理,提高位置服务质量和网络性能.所以,在各种不同的无线网络中快速.准确.稳定地获取移动位置信息的定位技术及其定位系统已经成为当前的研究热点. 无线定位技术领域可分为广域定位和短距离…

很多情况下大家都采用实际测量的数据进行定位算法的性能分析和验证,但是实际测量的工作量太大.数据不全面.灵活性较小,采用仿真的方法获取RSS数据是另一种可供选择的方式.本文介绍射线跟踪技术的基本原理,以及如何得到用于定位仿真的RSS数据.在此基础上得到位置指纹库与一组测试数据,用于以后定位算法的验证.(本文的原理介绍并不严谨,但求快速理解) 对数距离损耗模型 在自由空间中,没有任何障碍物,信号从发射源向四面八方呈球面形状发射出去,各个方向上没有任何区别,因此信号的功率和距离的平方呈反比:\(P \…

转载搜狐 室内定位一直被炒的非常火的黑科技,也是近年资本追逐的热点,市场上一直有众多宣称可以做到厘米级,米级精度定位的公司,但问题很多,无法大规模商用.近些年有很多人尝试使用蓝牙beacon方式做定位,小众应该可以满足需要,但是依然问题很多:直到今天,出现了新的技术:蓝牙AoA定位. 先介绍一下现有室内定位方案 1. 超声波室内定位技术 超声波定位主要采用反射式测距法,通过多边定位等方法确定物体位置,系统由一个主测距器和若干接收器组成,主测距仪可放置在待测目标上,接收器固定于室内环境中.定位时,…

3月21日上午,一场持续3个多小时的O2O领域的创业DemoShow在深圳科兴科学园会议中心激烈上演.来自华策光通信的基于LED可见光通信室内精准定位项目作为LED与室内定位领域的跨界融合项目经过精彩路演,在16个正式路演项目中脱颖而出,获得在场投资商的青睐与认可,斩获最具投资价值奖! 此次“创业世界杯O2O专场”活动由世界O2O组织和光合资本主办,91金融联合主办,深圳市电子商务服务中心特别支持,正中集团.志成资本.七牛云存储.UCloud.极光推送.葡萄生活.广州亿牛参与协办,是国内首个围绕…

原文:<Advanced Location-Based Technologies and Services>--chapter 2 WiFi Location Fingerprint 作者: Prashant Krishnamurthy [TOC] 摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题,大部分室内环境下都存在WiFi,因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备,是一个非常节省成本的方法.然而WiFi并不是专门为定位而设计的,传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi.近十年来,…

苹果推出Ibeacon室内定位技术是为了弥补GPS无法覆盖室内定位这种场景.苹果意味着创新,在其推动下,蓝牙Ibeacon得到了极大的应用.而腾讯则是利用蓝牙Ibeacon在场景体验方面进行了创新,实现了微信摇一摇周边的功能,这在O2O领域有巨大的潜力. 对苹果和腾讯来说,Ibeacon都是应用创新,而不是技术创新. 本文分析Ibeacon室内定位和微信摇一摇的原理. 一.无线测距原理 无线信号都有一个信号强度(RSSI),蓝牙BLE自然也有.根据蓝牙BLE自身的发射功率(假设能够获取这个功率值…

公司目前在办公室内布设了一套室内定位的实验环境,用的是华为路由器,采用的算法是基于信号强度的RSSI算法.公司目前希望能使用这套设备得到无线网络覆盖范围下的所有移动设备(对应每个人)的MAC地址,同时获取他们的位置.活动规律,以及用于客户那边实现反向寻车.客流分析等方面的应用. 简单说一下Wifi定位的原理: 当你的手机打开Wifi时(不需要连接到某个网络哦),手机就会定期地向外发送一些带有MAC地址的探针(英文名:Probe,其实就是一个数据包),路由器(我们称它为AP)收到探针后,会得到几个…

WIFI室内定位-指纹法 在A1区域内每个点上采集四个WiFi的信号数据(信号强度),五点.九点.十六点采样. 5*5=25区域*16数据=400样本,用来训练 样本数 R B G1  G2 1 2 3 4 16 使用什么机器学习模型? 决策树.SVM(构造超平面).逻辑回归.等几乎任何方法都可以 传统方法即可解决,根本没必要用到神经网络. 其他方法: 原始的WiFi定位是三角定位法.现在基本上都是指纹法. 还有其他的一些定位方法如:蓝牙定位.激光定位.机器视觉等. 机器学习:主要就是数据和模型…

转载自Jiaxing / 2014年2月22日 基本原理 Trilateration(三边测量)是一种常用的定位算法: 已知三点位置 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) 已知未知点 (x0, y0) 到三点距离 d1, d2, d3 以 d1, d2, d3 为半径作三个圆,根据毕达哥拉斯定理,得出交点即未知点的位置计算公式: ( x1 - x0 )2 + ( y1 - y0 )2 = d12 ( x2 - x0 )2 + ( y2 - y0 )2 = d22 ( x3 -…

indoor.rs 公司近日开放了API,包括免费free的,收费fee的版本. 详情见这里,价格不是很贵哦 Open API支持Android/iOS等移动平台 提供工具,帮助进行地图和WiFi信号的勘测 Free:只能做室内定位 Lite:可以做路线规划 Pro:可以做电子栅栏…

目前,技术发展持续火热,因着iBeacon的定位精度和造价都比较符合国内室内定位的市场需求,下面我们来聊一聊iBeacon室内定位原理. iBeacon定位原理 iBeacon是一项低耗能蓝牙技术,工作原理类似之前的蓝牙技术,由Beacon发射信号,蓝牙设备定位接受,反馈信号.当用户进入.退出或者在区域内徘徊时,Beacon的广播有能力进行传播,可计算用户和Beacon的距离(可通过RSSi计算),由此可知,只要有三个即可定位. iBeacon是一个基于BLE(低功耗蓝牙技术)的2.4G射频技术…

系统的拓扑结构 基于信号强度的定位技术(RSSI, Received Signal Strength Indication) 无线信号的信号强度随着传播距离的增加而衰减,接收方与发送方离得越近, 则接收方的信号强度就越强:接收方离发送方越远,则接收到的信号强度就越弱. 根据移动终端测量接收到的信号强度和已知的无线信号衰落模型,可以估算出收发方之间的距离,根据多个估算的距离值,可以计算出移动终端的位置.在室内环境下,AP(Access Point)的信号覆盖范围一般在 100 米的范围以内,无线信…

一. 引言 如何从一副图片中找到车牌? 这是机器视觉的一个应用. 理所当然地, 思考的角度是从车牌本身的信息入手, 为了讨论方便, 下面均以长窄型蓝白车牌为例. 下图就是这样一张车牌的基本信息. 一眼看过去, 可以得到的信息有: 长宽比 - 3.14, 字符数 - 7, 第一个字符是汉字, 第二个字符是字母, 之后为5个字母/数字混合等距排列. 同时还可以大致了解到, 一个清晰的车牌应该拥有足够多的边缘信息, 换句话说, 边缘信息足够密集地聚集在一个3.14:1的矩形中. 所以今天介绍的算法,…

关于APIT定位算法的讨论 [摘要]   无线传感器网络节点定位机制的研究中,基于距离无关的定位技术得到快速发展,其中基于重叠区域的APIT定位技术在实际环境中的定位精度高,被广泛研究和应用. [关键词] 无线传感器网络:定位算法:APIT: [正文] 在传感网络中的许多应用中,用户一般都会关心一个重要问题,即特定时间发生的具体位置或区域.例如,目标跟踪,入侵检测,环境监控等,若不知道传感器自身的位置,感知的数据是没有意义的.因此,传感器网络及诶单必须知道自身所在的位置,才能够有效地说明被检测物…

(写在前面,谈谈物联网展会)上次深圳会展中心举行物联网展会,到了展会一看,80%以上的物联网应用都是在搞RFID,室内定位,我一度怀疑物联网落地方案的方向局限性与市场导向,后来多方面了解才明白,展会上看到的不能体现目前物联网最前沿最广泛的应用,很多大的企业与技术前沿企业没有参与这样的展会,一是不屑于参加,二是展会带来的市场价值实在太少太少,展会最大的价值就是让同行之间再抄一抄(国内大部分企业基本这样,互相山寨),看看各家都做了啥,所以,展会上我们所看到的往往不是企业最核心最好的东西,不能体现当前…

前言 现代工业化的推进在极大加速现代化进程的同时也带来的相应的安全隐患,在传统的可视化监控领域,一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控,本系统采用 Hightopo 的 HT for Web 产品来构造轻量化的 3D 可视化场景,该 3D 场景从正面展示了一个现代化工厂的现实场景,室内定位包括工厂工人的实时位置.电子围栏的范围.现场的安全情况等等,帮助我们直观的了解当前工厂人员的安全状况. 本篇文章通过对工厂可视化场景的搭建和模型的加载,人物实时室内定位代码的实现.…

目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术.基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术. 基于TDE的算法核心在于对传播时延的准确估计,一般通过对麦克风间信号做互相关处理得到.进一步获得声源位置信息,可以通过简单的延时求和.几何计算或是直接利用互相关结果进行可控功率响应搜索等方法.这类算法实现相对简单,运算量小,便于实时处理,因此在实际中运用最广. GCC-PHAT 基于广义互相关函数的时…

在各种伪距定位算法中,最小二乘法是一种比较简单而广泛的方法,该算法可以分为以下几步: 1.准备数据与设置初始值 这里准备数据,主要是对于各颗可见卫星,收集到它们在同一时刻的伪距测量值,计算测量值的各项偏差.误差成分的校正量,然后计算出误差校正后的伪距测量值,这里假设伪距为理想距离加上随机高斯误差.设置初始值,假设大概知道位置坐标,则设定其为初始值,也可根据上一次定位结果设定:若什么都不了解,那么初值设置为0,只不过多几次迭代过程罢了. 2.非线性方程组线性化(不详细解释,就是得到雅克比矩阵).…

经过半个月学习opencv有点小成果,用摄像头识别贴片元件的定位和元件的角度(转载) (2013-04-17 16:00:22) 转载▼   分类: 学习笔记 先说一下开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过),要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作..如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼.. 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页,总体上对opencv里的一些…

标准差分进化算法matlab程序实现 自适应差分演化算法方面的Matlab和C++代码及论文 差分进化算法 DE-Differential Evolution matlab练习程序(差异演化DE) [DE算法]差分进化算法原理及matlab代码 差分进化算法 CEC2017 benchmark function调用接口 王勇:http://ist.csu.edu.cn/YongWang.htm   http://www.escience.cn/people/yongwang1/index.htm…

    信号的多径传播对环境具有依赖性,呈现出非常强的特殊性.对于每个位置而言,该位置上信道的多径结构是惟一的,终端发射的无线电渡经过反射和折射,产生与周围环境密切相关的特定模式的多径信号,这样的多径特征可以认为是该位置的“指纹”.基站天线阵列检测信号的幅度和相位等特性,提取多径干扰特征参数,将该参数与预先存储在数据库中的指纹数据进行匹配,找出最相似的结果来进行定位.     位置指纹定位的实施一般可以分为两个阶段:第一阶段为训练/离线阶段,主要工作是采集所需定位区域各参考节点(RP,Refer…

位置指纹法中最常用的算法是k最近邻(kNN):选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置,简单直观有效.本文介绍kNN用于定位的基本原理与具体实现(matlab.python). 基本原理 位置指纹法可以看作是分类或回归问题(特征是RSS向量,标签是位置),监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型.kNN是一种很简单的监督式机器学习算法,可以用来做分类或回归. 对于在线RSS向量\(s\),分别计算它与指纹库中各个RSS向量{\(s_1, s_2, ..., s…

1. SIFT算法中一些符号的说明 $I(x,y)$表示原图像. $G(x,y,\sigma)$表示高斯滤波器,其中$G(x,y,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}exp(-(x^2+y^2)/2\sigma^2)$. $L(x,y,\sigma)$表示由一个高斯滤波器与原图像卷积而生成的图像,即$L(x,y,\sigma) = G(x,y,\sigma)\otimes I(x,y)$.一系列的$\sigma_i$,则可以生成一系列的$L(x,y,\sigma_i)…

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域的定位,对这个算法做了一些优化. 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄. 自那时起就有一块石头没放下,想要找个时间好好理理这个算法. 学习一些它的一些思路. 因为一般我学习算法的思路:3个做法, 第一步,编写demo示例. 第二步,进行算法移植或效果改进. 第三步,进行算法性能优化. 然后在这三个过程中…

调试的过程太麻烦了,因此打算详细解释一下每步的含义,很多地方懂了之后发现其实很简单,但是学起来却发现很多地方无从下手,因为资料太少了,真的都是不断踩坑一点一点摸索出来的,写以此文以便后人乘凉 此处将展示一个完全独立的节点的编写过程,如果读者打算移植算法到ROS平台可以稍作阅读,首先是在仿真环境下要产生可以订阅的激光雷达数据和地图数据,最开始尝试了fake系列包的定位,但是尝试了几天之后发现,fake定位是真的fake,使用的是fake_localization,没有输出任何可用的传感器数据,完全…

1.直方图滤波(Histogram Filter)的算法思想 直方图滤波的算法思想在于:它把整个状态空间dom(x(t))切分为互不相交的部分\(b_1.b_2....,b_{n-1}\),使得: 然后定义一个新的状态空间\(y_t \in \{0,-,n−1\}\),当且仅当\(x(t)∈b_i\)时,\(y_t=i\),由于\(y_t\)是一个离散的状态空间,我们就可以采用离散贝叶斯算法计算\(bel(y_t)\).\(bel(y_t)\)是对\(bel(x_t)\)的近似,它给出x(t)在…

蓝点DWM1000 模块已经打样测试完毕,有兴趣的可以申请购买了,更多信息参见 蓝点论坛 正文: DWM1000 定位数据 官方定位程序,建议先学习基础API程序 参考手册: 在手册上提到,目前双向定位分为两个阶段,一共涉及了5中数据格式,首先我们上个总图. 从图中可以看到,两个阶段分别是发现阶段(Discovery Phase)和轮训阶段(Ranging Phase). 其中Discovery Phase主要涉及到两种数据,BLink 和 Ranging Init,主要完成的任务是TAG 和A…

最近有同学联系我,也在一些群里看到有新手同学挣扎在怎么获取定位数据,不知从何下手.所以整理并开源这个基于Android的数据采集软件和基于python的KNN定位demo,算是为新手同学建立一个Baseline. Github库摸这里 主要功能 1.同步采集WiFi和iBeacon指纹数据和测试数据 2.利用平面图可视化采集 3.可自定义的采集时间和数据内容 数据采集 1.感兴趣的同学可以下载源码进一步自定义 2.对Android不熟悉的同学可以直接下载apk文件安装 3.采集的数据文件会保存在…

icp 算法原理是: 选取目标点云P和源点云Q,按照一定的约束条件,找到最邻近点(pi,qi),然后计算出最优R和t(旋转和平移), 使得误差函数最小,误差函数E(R,t): 基本算法流程: 1.在目标点云P中选取点集pi. 2.在源点云Q中选取对应的点集qi,使得||qi-pi||==min,也就是距离最小,这里的距离为欧氏距离. 3.计算旋转R和t,使得误差函数最小. 4.此时经过步骤3的R旋转和t平移后得到新的点集pi`,pi`=Rpi+t 5.计算pi`到点集qi的平均距离d. 6.如果…