CN105768480A - 行李箱的定位方法、装置与系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种行李箱的定位方法、装置与系统，该定位方法包括：通过内嵌在行李箱上的蓝牙模块构建位置指纹数据库；通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息；通过预设匹配算法根据所述位置指纹数据库中的指纹数据对所述位置信息进行修正，得到所述行李箱的当前位置。采用本发明的技术方案，可以在室内没有卫星定位信号的时候，对行李箱进行定位，及时了解行李箱的位置，了解行李箱有没有准确无误的跟上飞机，在等待行李箱的过程中，能够知道行李箱的具体位置。

Description

行李箱的定位方法、装置与系统

技术领域

本发明涉及行李携带领域，更具体的，涉及一种行李箱的定位方法、装置与系统。

背景技术

近年来人们出行旅游尤其是乘坐飞机出行的次数越来越多，但随之行李托运也带来了很多问题。例如人们不能可靠的知道自己行李的重量是否超重，行李在托运的过程中具体走到了哪一步也不能可靠地追溯，在行李装卸过程中出现的暴力分拣现象也不能很好的得到监控。

针对室内没有卫星信号，无法定位跟踪的问题。

因此，现有技术中的行李箱存在无法定位跟踪的问题。

发明内容

本发明公开一种行李箱的定位方法、装置与系统，用于解决现有技术中的行李箱存在无法定位跟踪的问题。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供一种行李箱的定位方法，并采用如下技术方案：

一种行李箱的定位方法包括：通过内嵌在行李箱上的蓝牙模块构建位置指纹数据库；通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息；通过预设匹配算法根据所述位置指纹数据库中的指纹数据对所述位置信息进行修正，得到所述行李箱的当前位置。

进一步地，所述构建位置指纹数据库包括：在预设定位区域设置多个采样参考点；对所述参考点进行离线采样，获取所述参考点的AP信号强度以及AP的MAC地址信息；保存所述AP信号强度以及所述MAC地址信息，生成所述多个采样参考点的位置指纹数据库。

进一步地，所述通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息包括：所述蓝牙模块接收多个蓝牙基站的定位信号；根据所述定位信号通过三角初步定位法确定所述位置信息。

进一步地，所述通过预设匹配算法将所述位置指纹信息与所述位置指纹数据库中的信息进行匹配包括：通过所述行李箱的蓝牙模块接收各蓝牙定位基站的服务集标识和接收信号的强度指示；计算出各个参考点的后验概率，并获取所述后验概率大的所述参考点；用所述位置指纹数据库中的指纹信息对所述参考点进行修正，得出所述当前位置。

进一步地，所述计算出各个参考点的后验概率包括：定义n个参考点，记作X_i；L表示一个信号强度向量；P(X_i|L)代表后验概率；则所述后验概率通过如下公式计算： $\arg max\left(P\right(X_i|L\left)\right)=\arg max\left(\frac{P\left(L\right|X_i)}{P\left(L\right)}\right).$

根据本发明的另外一个方面，提供一种行李箱的定位装置，并采用如下技术方案：

一种行李箱的定位装置包括：构建模块，用于通过内嵌在行李箱上的蓝牙模块构建位置指纹数据库；获取模块，用于通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息；修正模块，用于通过预设匹配算法根据所述位置指纹数据库中的指纹数据对所述位置信息进行修正，得到所述行李箱的当前位置。

进一步地，构建模块包括：设置模块，用于在预设定位区域设置多个采样参考点；采样模块，用于对所述参考点进行离线采样，获取所述参考点的AP信号强度以及AP的MAC地址信息；生成模块，用于保存所述AP信号强度以及所述MAC地址信息，生成所述多个采样参考点的位置指纹数据库。

进一步地，所述获取模块包括：第一接收模块，用于所述蓝牙模块接收多个蓝牙基站的定位信号；确定模块，用于根据所述定位信号通过三角初步定位法确定所述位置信息。

进一步地，所述修正模块包括：第二接收模块，用于通过所述行李箱的蓝牙模块接收各蓝牙定位基站的服务集标识和接收信号的强度指示；计算模块，用于计算出各个参考点的后验概率，并获取所述后验概率大的所述参考点；修正子模块，用于所述位置指纹数据库中的指纹信息对所述参考点进行修正，得出所述当前位置。

根据本发明的又一个方面，提供一种定位系统，并采用如下技术方案：

一种行李箱的定位系统包括：上述的定位装置，所述定位装置用于接收蓝牙基站的对行李箱的定位信号，以及将生成的定位指纹数据上传到云端服务器；所述云端服务器，用于将所述定位指纹数生成定位指纹数据库，所述定位指纹数据库供所述定位装置下载；手机APP，用于获取定位装置的定位信息。

采用本发明的技术方案，解决行李箱在室内没有卫星信号的定位问题，通过在行李箱上内嵌蓝牙模块，并采用修正算法，对处于室内位置的行李箱进行精准定位，可以让用户及时了解自己的行李箱有没有随自己跟上飞机，并在等待行李箱的过程中，精确知道自己的行李箱所处的位置，提高了行李箱的用户体验。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1表示本发明实施例所述的行李箱定位方法的主要流程图；

图2表示本发明实施例所述的行李箱定位方法的具体流程图；

图3表示本发明实施例所述的行李箱定位的三角法示意图；以及

图4表示本发明实施例所述的行李箱定位装置的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

图1表示本发明实施例所述的行李箱定位方法的主要流程图。

图2表示本发明实施例所述的行李箱定位方法的具体流程图。

参见图1至图2所示，行李箱的定位方法，包括：

S101：通过内嵌在行李箱上的蓝牙模块构建位置指纹数据库；

S103：通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息；

S105：通过预设匹配算法根据所述位置指纹数据库中的指纹数据对所述位置信息进行修正，得到所述行李箱的当前位置。

在步骤S101中，蓝牙模块内嵌在行李箱上，通过蓝牙模块构建位置指纹数据库。具体的这个过程需要服务器的参与，并采用定位算法。基于位置指纹的定位算法主要是通过服务器操作的，整个算法实现过程中，位置指纹定位法包括离线阶段和在线定位阶段两个阶段。离线数据训练阶段，最重要的任务为建立指纹库。首先在定位区域设置采样参考点，在采样参考点进行离线采样，将采集到的AP信号强度、AP的MAC地址等信息保存，形成位置指纹数据库。

在步骤S103中，通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息；

由电磁场理论,无线信号的强度随着距离的a次幂而降低,称之为路径损耗斜率。如果发送功率P_T是只经过d米距离后,信号强度将与P_Td^-a成比例。信号强度在自由空间中随着距离的平方而衰减(此时a＝2)。当天线发射信号时,信号会在各个方向上传播。在半径为d的球面上,信号强度密度等于发射的总信号除以球的面积,即4πd²考虑到电磁波频率,及额外损耗,在自由空间中发射功率P_T和接收功率P_r之间的最终关系如下式所示:

10lg(P_r)＝10lg(P₀)-20lg(d)(式1)

该公式表示在自由空间中,作为距离函数的信号强度每10倍距离的损耗为20dB,或每2倍频程的损耗为6dB。

其中，P₀为d＝1m时的信号功率，d为蓝牙定位基站到行李箱蓝牙天线的直线距离。λ为载波波长，G_T,G_R为发送天线增益，接收天线增益。由式1可得出，接收蓝牙定位基站的信号强度(RSSI)与和蓝牙定位基站的直线距离存在相关性。若行李箱的蓝牙定位模块接收到3个或以上的蓝牙定位基站信号，即图3中的接入点1，接入点2和接入点3，则可大致地确定位置，即三角初步定位法，如图3所示。由于电磁波存在多路径效应，且要定位的室内不是一个理想空间，存在多种路径损耗模型，上述方法定位精度略低，需要多三角初步定位法获取的行李箱位置信息进行修正。

在步骤S105中，通过预设匹配算法根据所述位置指纹数据库中的指纹数据对所述位置信息进行修正，得到所述行李箱的当前位置。

所述通过预设匹配算法将所述位置指纹信息与所述位置指纹数据库中的信息进行匹配包括：通过所述行李箱的蓝牙模块接收各蓝牙定位基站的服务集标识和接收信号的强度指示；计算出各个参考点的后验概率，并获取所述后验概率大的所述参考点；用所述位置指纹数据库中的指纹信息对所述参考点进行修正，得出所述当前位置。

所述预设匹配算法可以为指纹匹配算法，指纹匹配算法采用朴素贝叶斯分类法，利用朴素贝叶斯分类法定位需要行李箱蓝牙模块接收各蓝牙定位基站的SSID和RSSI，通过贝叶斯定理计算出样本出现在各参考点的后验概率，然后选择多个后验概率较大的参考点来对行李箱位置进行估计。具体实现过程如下：

在位置指纹数据库生成过程中，假设设在待定位环境中设置了n个参考点，记作xi(i＝1,2,3……n)同时部署了m个蓝牙定位基站，记AP_i(i＝1,2,3LLm)在位置指纹数据据库生成阶段，蓝牙定位系统会采集每个参考点来自各个蓝牙定位基站的信号强度以及参考点的坐标位置。

在定位的过程中，由于蓝牙采用跳频通信，因此，不同蓝牙定位基站的定位信号不会相互干扰，因此在某一点接收到来自各个蓝牙定位基站的定位信号强度是相互独立的。将某一位置时接收到的各个蓝牙定位基站的信号强度表示为一个信号强度向量L＝(AP₁＝L₁,AP₂＝L₂,LLAP_M＝L_M)。据朴素贝叶斯法，就是要计算出该信号强度向量在各个定位参考点处的后验概率，要在各个定位参考点中寻找一个或多个定位参考点使得后验概率P(X_i|L)最大的定位参考点来定位用户位置。一般来说，用户出现在定位区域内的任何定位参考点的概率是相同的，所以P(X_i)服从均匀分布。所以，后验概率P(X_i|L)的最大值可通过下式计算:

$\arg max\left(P\right(X_i|L\left)\right)=\arg max\left(\frac{P\left(L\right|X_i)}{P\left(L\right)}\right)$

由于某一点接收到来自各个蓝牙定位基站的定位信号强度是相互独立的，故上式可简化为：

$\arg max\left(P\right(X_i|L\left)\right)=\arg max\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Π}}}P\right({\mathrm{AP}}_j=L_j|X_i\left)\right)$

在上式中P(AP_j＝L_j|X_i)表示在定位参考点X_i处接收到的来自AP_j信号强度L_j出现的概率。此时需要一个带参数的分布，使得该分布满足某一定位参考点接收到的蓝牙定位基站的信号强度分布。当接收到的各蓝牙定位基站信号RSSI均值较小时采用Maxwell分布模型；当蓝牙RSSI处于中间状态时采用高斯分布模型；当蓝牙RSSI均值较大时采用多项式拟合Map-Airy分布模型定位。下面对这三种模型进行介绍。

蓝牙RSSI较小时使用Maxwell分布模型。Maxwell分布模型概率密度公式如下式所示：

$f\left(l\right)=\sqrt{\frac{2}{\mathrm{\π}}}\frac{l^2{e}^{-x^2}/\left(2a^2\right)}{a^3}$

其中， $a=\sqrt{\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{x_i}^2}{3n}}$

由此，可由计算出概率值，进而计算出所在位置。

蓝牙RSSI适中时使用高斯分布模型。高斯分布模型概率密度公式如下式所示：

$f\left(l\right)=\frac{1}{\mathrm{\σ}\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{-{(l-\mathrm{\μ})}^2/2{\mathrm{\σ}}^2}$

由最大拟然估计法，在采集到在定位参考点位置处的信号后，可以通过该信号来估计分布函数的期望和标准差，计算公式如下式所示：

$\widehat{\mathrm{\μ}}=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{l}_{ijk}$

$\widehat{\mathrm{\σ}}=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(l_{ijk}-\widehat{\mathrm{\μ}})}^2}$

其中，l_ijk表示定位参考点x_i处接收到来自AP_j的第k个RSSI值。通过样本期望估计总体期望，通过样本标准差估计总体标准差。最后得到参考点x_i处来自AP_j的RSSI值的概率密度函数，由此可由

计算出概率值，进而计算出所在位置。

在本实施例的技术方案中，通过内嵌在行李箱上的蓝牙模块实现对行李箱的室内定位，这过程需要云端服务器，蓝牙基站的参与。蓝牙模块与云端服务器一起构建定位指纹数据库，蓝牙模块与蓝牙基站通过三角初步算法预估行李箱的大概位置，然后通过定位指纹数据库中的指纹数据对行李箱的位置进行修正，从而计算出行李箱的精确位置。并通过内嵌在行李箱上的网络模块发送至用户的手机APP，从而帮助用户了解行李箱的位置信息，提高用户体验。

图4表示本发明实施例所述的行李箱定位装置的结构示意图。

本发明提供的一种行李箱的定位装置包括：构建模块40，用于通过内嵌在行李箱上的蓝牙模块构建位置指纹数据库；获取模块42，用于通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息；修正模块44，用于通过预设匹配算法根据所述位置指纹数据库中的指纹数据对所述位置信息进行修正，得到所述行李箱的当前位置。

优选地，构建模块40包括：设置模块(图中未示)，用于在预设定位区域设置多个采样参考点；采样模块(图中未示)，用于对所述参考点进行离线采样，获取所述参考点的AP信号强度以及AP的MAC地址信息；生成模块(图中未示)，用于保存所述AP信号强度以及所述MAC地址信息，生成所述多个采样参考点的位置指纹数据库。

优选地，所述获取模块42包括：第一接收模块(图中未示)，用于所述蓝牙模块接收多个蓝牙基站的定位信号；确定模块(图中未示)，用于根据所述定位信号通过三角初步定位法确定所述位置信息。

优选地，所述修正模块44包括：第二接收模块(图中未示)，用于通过所述行李箱的蓝牙模块接收各蓝牙定位基站的服务集标识和接收信号的强度指示；计算模块(图中未示)，用于计算出各个参考点的后验概率，并获取所述后验概率大的所述参考点；修正子模块(图中未示)，用于所述位置指纹数据库中的指纹信息对所述参考点进行修正，得出所述当前位置。

本发明提供的一种定位系统包括：上述的定位装置，所述定位装置用于接收蓝牙基站的对行李箱的定位信号，以及将生成的定位指纹数据上传到云端服务器；所述云端服务器，用于将所述定位指纹数生成定位指纹数据库，所述定位指纹数据库供所述定位装置下载；手机APP，用于获取定位装置的定位信息。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种行李箱的定位方法，其特征在于，包括：

通过内嵌在行李箱上的蓝牙模块构建位置指纹数据库；

通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息；

通过预设匹配算法根据所述位置指纹数据库中的指纹数据对所述位置信息进行修正，得到所述行李箱的当前位置。

2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述构建位置指纹数据库包括：

在预设定位区域设置多个采样参考点；

对所述参考点进行离线采样，获取所述参考点的AP信号强度以及AP的MAC地址信息；

保存所述AP信号强度以及所述MAC地址信息，生成所述多个采样参考点的位置指纹数据库。

3.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息包括：

所述蓝牙模块接收多个蓝牙基站的定位信号；

根据所述定位信号通过三角初步定位法确定所述位置信息。

4.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述通过预设匹配算法将所述位置指纹信息与所述位置指纹数据库中的信息进行匹配包括：

通过所述行李箱的蓝牙模块接收各蓝牙定位基站的服务集标识和接收信号的强度指示；

计算出各个参考点的后验概率，并获取所述后验概率大的所述参考点；

用所述位置指纹数据库中的指纹信息对所述参考点进行修正，得出所述当前位置。

5.根据权利要求4所述的定位方法，其特征在于，所述计算出各个参考点的后验概率包括：

定义n个参考点，记作X_i；

L表示一个信号强度向量；

P(X_i|L)代表后验概率；

则所述后验概率通过如下公式计算：

$\mathrm{argmax}\left(P\right(X_i|L\left)\right)=\mathrm{argmax}\left(\frac{P\left(L\right|X_i)}{P\left(L\right)}\right).$

6.一种行李箱的定位装置，其特征在于，包括：

构建模块，用于通过内嵌在行李箱上的蓝牙模块构建位置指纹数据库；

获取模块，用于通过所述蓝牙模块实时获取所述行李箱的位置信息；

修正模块，用于通过预设匹配算法根据所述位置指纹数据库中的指纹数据对所述位置信息进行修正，得到所述行李箱的当前位置。

7.根据权利要求6所述的定位装置，其特征在于，所述构建模块包括：

设置模块，用于在预设定位区域设置多个采样参考点；

采样模块，用于对所述参考点进行离线采样，获取所述参考点的AP信号强度以及AP的MAC地址信息；

生成模块，用于保存所述AP信号强度以及所述MAC地址信息，生成所述多个采样参考点的位置指纹数据库。

8.根据权利要求6所述的定位装置，其特征在于，所述获取模块包括：

第一接收模块，用于所述蓝牙模块接收多个蓝牙基站的定位信号；

确定模块，用于根据所述定位信号通过三角初步定位法确定所述位置信息。

9.根据权利要求6所述的定位装置，其特征在于，所述修正模块包括：

第二接收模块，用于通过所述行李箱的蓝牙模块接收各蓝牙定位基站的服务集标识和接收信号的强度指示；

计算模块，用于计算出各个参考点的后验概率，并获取所述后验概率大的所述参考点；

修正子模块，用于所述位置指纹数据库中的指纹信息对所述参考点进行修正，得出所述当前位置。

10.一种行李箱的定位系统，其特征在于，包括：

权利要求6-9任一项所述的定位装置，所述定位装置用于接收蓝牙基站的对行李箱的定位信号，以及将生成的定位指纹数据上传到云端服务器；

所述云端服务器，用于将所述定位指纹数生成定位指纹数据库，所述定位指纹数据库供所述定位装置下载；

手机APP，用于获取定位装置的定位信息。