一種智能手機(jī)室內(nèi)位置共享的方法

張加丁，陳崇成，葉曉燕，方 薈,

一種智能手機(jī)室內(nèi)位置共享的方法

張加丁1，陳崇成1，葉曉燕1，方 薈1,2

（1. 福州大學(xué) 空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/地理空間信息技術(shù)國家地方聯(lián)合工程研究中心，福州 350116； 2. 閩江學(xué)院 數(shù)字福建智能化生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室，福州 350108）

針對GPS室內(nèi)定位精度較低，難以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的室內(nèi)位置共享的問題，提出一種智能手機(jī)室內(nèi)位置共享的方法，主要包括室內(nèi)定位和路徑規(guī)劃2個部分：室內(nèi)定位方法采用行走采集的方式快速構(gòu)建WiFi指紋數(shù)據(jù)庫，分析3種智能手機(jī)獲取航向的方法，并采用球面線性插值算法來融合陀螺儀和旋轉(zhuǎn)矢量傳感器以獲得更為穩(wěn)定的航向，再將WiFi定位與航跡推算結(jié)果進(jìn)行粒子濾波融合；路徑規(guī)劃方法利用環(huán)信即時通訊云作為通訊服務(wù)器實(shí)現(xiàn)位置共享，并采用Dijkstra算法計算最短路徑，為用戶提供地圖導(dǎo)航。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠在有效提高室內(nèi)定位精度的同時，結(jié)合室內(nèi)位置共享和路徑規(guī)劃實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的室內(nèi)尋人尋址。

位置共享；室內(nèi)定位；粒子濾波；無線保真(WiFi)指紋數(shù)據(jù)庫；行人航跡推算 (PDR)；路徑規(guī)劃

0 引言

近年來，由于無線局域網(wǎng)和智能移動設(shè)備的普及滲透，基于位置的服務(wù)（location based services, LBS）越來越成為日常生活、公共安全、商業(yè)服務(wù)等不可或缺的一部分。位置共享是LBS的一種基本功能，其目的是將用戶當(dāng)前的位置信息提供給指定的用戶，是移動在線社交網(wǎng)絡(luò)提供的最流行的服務(wù)之一[1]。全球定位系統(tǒng)（global positioning system, GPS）定位技術(shù)低成本、高精度，是移動設(shè)備位置信息的主要來源[2]。用戶借助地圖應(yīng)用服務(wù)商，如百度地圖等，將位置發(fā)送給請求位置共享的用戶或群組，便可實(shí)現(xiàn)用戶之間的位置共享[3]。人們大部分時間在室內(nèi)度過，然而GPS信號受到鋼筋混凝土等障礙物的遮擋，無法獲取人在建筑物內(nèi)的準(zhǔn)確位置。當(dāng)人們位于建筑物內(nèi)時，定位誤差較大，因而無法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的位置共享。實(shí)現(xiàn)高精度的室內(nèi)位置共享在緊急救援、室內(nèi)尋人尋址等方面有著重要的意義。

基于智能手機(jī)的室內(nèi)定位通常利用無線保真（wireless fidelity, WiFi）和傳感器來實(shí)現(xiàn)。WiFi定位系統(tǒng)的部署因不需要額外的基礎(chǔ)設(shè)施投資而具有較高的成本效益[4]。WiFi定位通常采用指紋定位算法，定位方法簡單，但需要耗費(fèi)大量的時間和人力成本建立WiFi指紋數(shù)據(jù)庫。智能手機(jī)中內(nèi)置了許多傳感器，在運(yùn)動過程中可解算出設(shè)備的速度、姿態(tài)等信息，結(jié)合行人航跡推算（pedestrian dead reckoning, PDR）算法可實(shí)現(xiàn)行人的導(dǎo)航定位。由于制造工藝的限制，智能手機(jī)中的傳感器精度不高，且室內(nèi)環(huán)境對傳感器有干擾作用，使得測量得到的傳感器數(shù)值存在噪聲，給PDR定位帶來誤差，且誤差隨著時間不斷增大[5]。

單一的定位技術(shù)往往無法滿足定位穩(wěn)定性和精度的要求，結(jié)合WiFi絕對定位和PDR短時間內(nèi)精度較高的優(yōu)點(diǎn)，通過多傳感器信息融合方法可以實(shí)現(xiàn)傳感器間的優(yōu)勢互補(bǔ)，提高定位精度。文獻(xiàn)[6]利用WiFi指紋修正人的步長來輔助傳感器定位，在WiFi指紋稀疏的區(qū)域存在較大偏差。文獻(xiàn)[7]采用最小二乘估計剔除較大誤差的WiFi指紋，并利用卡爾曼濾波來融合2種定位方法。文獻(xiàn)[8]采用1種自適應(yīng)加權(quán)擴(kuò)展卡爾曼濾波來對WiFi定位和PDR進(jìn)行松耦合，提高了定位的準(zhǔn)確性。但以上方法依然需要花費(fèi)大量的時間建立WiFi指紋數(shù)據(jù)庫。文獻(xiàn)[9]在特定區(qū)域采集WiFi信號，通過粒子濾波融合PDR、WiFi定位結(jié)果和墻壁信息，減少了WiFi指紋數(shù)據(jù)庫的建庫成本；但當(dāng)初始定位點(diǎn)離特定區(qū)域較遠(yuǎn)時，定位誤差較大，給后續(xù)定位帶來影響。

針對以上問題，本文利用行走采集的方法來快速建立WiFi指紋數(shù)據(jù)庫，改進(jìn)智能手機(jī)傳感器融合方法來獲得更為穩(wěn)定的航向。接著通過粒子濾波算法來融合WiFi定位與PDR，提高室內(nèi)定位的精度。最后利用環(huán)信即時通訊云作為通信服務(wù)器實(shí)現(xiàn)信任用戶之間的室內(nèi)位置共享，并設(shè)計和實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃算法，方便用戶進(jìn)行室內(nèi)尋人尋址。

1 室內(nèi)定位方法

1.1 WiFi信號指紋定位

WiFi指紋定位分為2個階段：①離線訓(xùn)練階段，在室內(nèi)環(huán)境中確定若干參考點(diǎn)，記錄所有參考點(diǎn)的位置及接收到的各個無線接入點(diǎn)（access point, AP）的信號強(qiáng)度序列（received signal strength indication, RSSI）形成指紋數(shù)據(jù)庫；②在線定位階段，將待定位點(diǎn)上實(shí)時測量的RSSI與指紋庫進(jìn)行相似度匹配，將相似度最高的參考位置作為估計位置[10]。

1.1.1 WiFi指紋匹配算法

1.1.2 WiFi指紋庫構(gòu)建

傳統(tǒng)的指紋采集工作首先在室內(nèi)環(huán)境中劃分格網(wǎng)，每個格網(wǎng)確定1個參考點(diǎn)。接著測繪人員在各個參考點(diǎn)上采集信號強(qiáng)度，空間越大，參考點(diǎn)越密集，需要花費(fèi)的時間就越多。所以，WiFi指紋數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建是個非常耗時的過程[11]。本文依據(jù)PDR算法，采用行走采集的方式來快速構(gòu)建指紋庫，即測繪人員手持智能手機(jī)沿預(yù)定路線在室內(nèi)環(huán)境中行走，在記錄軌跡坐標(biāo)的同時采集RSSI，從而建立試驗(yàn)區(qū)指紋庫。

1.2 行人航跡推算

行人航位推算是根據(jù)行人的運(yùn)動傳感信息對步態(tài)進(jìn)行檢測和劃分，并對行進(jìn)距離和方向進(jìn)行計算來完成自主導(dǎo)航定位。本文利用智能手機(jī)中的傳感器作為慣性測量單元來確定行人的位置為

1.2.1 步態(tài)檢測

人的行走是1個連續(xù)的周期性過程，隨身攜帶的智能手機(jī)中的加速度計數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)周期性變化，因此對加速度曲線周期的識別即是對于人步態(tài)的識別[12]。人的行走會導(dǎo)致加速度曲線周期性地呈現(xiàn)波峰波谷狀態(tài)，傳統(tǒng)基于加速度閾值的峰值檢測法[13]精度不夠高，本文首先設(shè)定加速度閾值來剔除抖動、傳感器誤差，再設(shè)定時間閾值來排除轉(zhuǎn)身、起坐等造成的偽波峰。符合以上條件的波峰波谷納入動態(tài)閾值計算，再記錄最新幾個波峰波谷的差值作為動態(tài)閾值并梯度化，若當(dāng)前波峰波谷差值符合閾值，則記錄為1步。

1.2.2 步長估計

1.2.3 航向估計

航向是造成PDR定位誤差累積的最主要因素[15]?；谥悄苁謾C(jī)的航向估計通常由加速度計和磁力計制作電子羅盤來獲得設(shè)備與北方向的夾角，進(jìn)而得出航向角，或者對陀螺儀采集的角速度進(jìn)行積分得到轉(zhuǎn)角。磁力計容易受到周圍磁場影響，陀螺儀在短時間內(nèi)精度高，但會隨時間產(chǎn)生漂移，二者在實(shí)際定位中誤差較大。

Android已將陀螺儀數(shù)據(jù)與來自磁力計、加速度計的測量值進(jìn)行卡爾曼濾波處理，提供了校準(zhǔn)后的陀螺儀與旋轉(zhuǎn)矢量（rotation vector, RV）傳感器[16]。校準(zhǔn)后的陀螺儀提高了精度和靈敏度，且只存在較小的漂移；RV傳感器提供了設(shè)備的絕對方向，但存在輕微的延遲和較小的方向校正，當(dāng)傳感器處于校正狀態(tài)時，需要等待其校正完成。校準(zhǔn)后的陀螺儀在短時間內(nèi)較精確，但長時間內(nèi)存在一定的漂移；結(jié)合RV傳感器進(jìn)行角度校正可以提供更為準(zhǔn)確的設(shè)備方向。

本文利用四元數(shù)球面線性插值（spherical linear interpolation, SLERP）來融合校正后的陀螺儀和RV傳感器。四元數(shù)是空間中表示物體旋轉(zhuǎn)的1種表示方式，四元數(shù)可表示為

1.3 基于粒子濾波的融合定位

WiFi定位不穩(wěn)定，但提供絕對定位位置；PDR在短時間內(nèi)誤差較小，但需要設(shè)置起點(diǎn)，且存在誤差累積。所以，可以結(jié)合2種定位方式以提高定位精度。本文將行人的運(yùn)動狀態(tài)信息和WiFi定位通過粒子濾波來融合。系統(tǒng)觀測值為WiFi指紋定位結(jié)果，PDR用于狀態(tài)更新，系統(tǒng)狀態(tài)為用戶實(shí)際位置。

結(jié)合WiFi定位和PDR的粒子濾波定位算法如圖1所示，PDR作用于定位的2個階段：①離線階段，采用行走采集的方式，記錄修正后的PDR坐標(biāo)和WiFi信號，構(gòu)建WiFi指紋數(shù)據(jù)庫；②在線定位階段，將PDR定位和WiFi定位結(jié)果進(jìn)行粒子濾波融合，最終得到用戶位置。粒子濾波算法具體步驟如下：

圖1 結(jié)合WiFi定位與PDR的粒子濾波算法流程

步驟1：初始化粒子集，以WiFi定位位置為粒子初始位置。

步驟2：當(dāng)檢測到行人的步態(tài)事件時，依據(jù)航位推算算法對每個粒子進(jìn)行狀態(tài)更新，得到的粒子狀態(tài)方程為

步驟3：將粒子的權(quán)重進(jìn)行更新，權(quán)重大小取決于粒子與觀測值之間的距離：距離越近，權(quán)重越大；反之，距離越遠(yuǎn)，權(quán)重越小。再對更新后的權(quán)重進(jìn)行歸一化。

步驟4：經(jīng)多次迭代后，除了少數(shù)粒子之外，絕大多數(shù)粒子權(quán)值趨于0，造成計算資源的浪費(fèi)，即粒子的退化現(xiàn)象。本文利用系統(tǒng)重采樣[17]方法來抑制粒子的退化，權(quán)重越大的粒子被復(fù)制的次數(shù)越多，從而剔除權(quán)重小的粒子。

2 路徑規(guī)劃方法

實(shí)時地理位置共享旨在將當(dāng)前用戶與目標(biāo)用戶的地理位置信息互相傳達(dá)，明確信息發(fā)送者的實(shí)時位置，以便于用戶之間信息的交流與分享[18]。當(dāng)前的位置共享應(yīng)用或系統(tǒng)主要以GPS定位結(jié)果作為信息主體，當(dāng)用戶位于建筑物內(nèi)時，無法獲取到對方的準(zhǔn)確位置。例如在大型商場或者博物館內(nèi)，常常需要花費(fèi)大量的時間才能找到對方或到達(dá)指定地點(diǎn)。實(shí)現(xiàn)用戶之間的室內(nèi)位置共享并提供路徑規(guī)劃，能為用戶的出行、集會帶來便利。

2.1 系統(tǒng)框架

本系統(tǒng)遵循客戶機(jī)/服務(wù)器（client/server, C/S）的架構(gòu)模式，客戶端為Android系統(tǒng)開發(fā)的室內(nèi)定位應(yīng)用程序（application, APP），集成了帶有消息會話功能的軟件開發(fā)工具包（software development kit, SDK），可發(fā)送消息并接收消息。服務(wù)端選用環(huán)信即時通訊云作為通訊服務(wù)器，接收用戶請求并將處理結(jié)果返回給客戶端。服務(wù)端的消息回調(diào)以超文本傳輸協(xié)議（hypertext transfer protocol, HTTP）的方式實(shí)現(xiàn)，消息正文采用JS對象簡譜（JavaScript object notation, JSON）格式傳輸，并做加密簽名，保證數(shù)據(jù)的安全性。用戶的身份（identification, ID）、頭像、好友列表等個人信息保存在自己的APP后臺服務(wù)器中，而不是位于第三方平臺，保證用戶的隱私。用戶之間位置共享的實(shí)現(xiàn)過程如圖2所示。

圖2 用戶位置共享的實(shí)現(xiàn)過程

首先，用戶在室內(nèi)定位APP上注冊，后臺服務(wù)器向通訊服務(wù)器發(fā)起請求，創(chuàng)建賬號。用戶創(chuàng)建賬號之后，可獲得唯一登錄ID來登錄APP。接著輸入對方的ID可添加為信任用戶，同時發(fā)起位置共享請求的用戶可在地圖上顯示當(dāng)前定位位置，并將定位消息以JSON格式傳輸給對方。最后用戶可以觀察到對方在地圖上的位置，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)實(shí)時地理位置共享。

2.2 路徑規(guī)劃

當(dāng)室內(nèi)空間大、道路復(fù)雜的時候，為用戶提供準(zhǔn)確的路徑規(guī)劃能夠幫助用戶快速到達(dá)目的地。Dijkstra算法是解決賦權(quán)圖的單源最短路徑問題的經(jīng)典算法，本文依據(jù)Dijkstra算法為用戶提供路徑規(guī)劃。

Dijkstra算法基于1個包含頂點(diǎn)和弧的有向圖，在室內(nèi)地圖中，頂點(diǎn)即為道路節(jié)點(diǎn)，弧的長度為節(jié)點(diǎn)之間的距離。所以，需要預(yù)先建立定位區(qū)域的導(dǎo)航路網(wǎng)：將地圖中所有的拐點(diǎn)、道路終點(diǎn)、進(jìn)出門口的兩側(cè)設(shè)為節(jié)點(diǎn)；若相鄰節(jié)點(diǎn)之間的距離大于5 m，則每隔5 m在室內(nèi)道路上設(shè)定1個節(jié)點(diǎn)；連接所有相鄰節(jié)點(diǎn)并標(biāo)記節(jié)點(diǎn)之間的距離即形成到導(dǎo)航路網(wǎng)。

用戶開啟導(dǎo)航功能時，以距離用戶定位位置最近的道路節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)，距離目標(biāo)位置最近的道路節(jié)點(diǎn)為終點(diǎn)，Dijkstra算法便能計算得到1條起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑，結(jié)合航向就能夠?yàn)橛脩籼峁┞窂綄?dǎo)航。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

本文的實(shí)驗(yàn)場地為福州大學(xué)陽光科技大廈8樓，樓中已安裝實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)十個WiFi無線路由器。實(shí)驗(yàn)所用設(shè)備為榮耀6 Plus智能手機(jī)，操作系統(tǒng)為Android 6.0。由于本文WiFi指紋數(shù)據(jù)庫依賴PDR算法來建立，所以先進(jìn)行PDR實(shí)驗(yàn)，再進(jìn)行其它定位實(shí)驗(yàn)。

3.1 PDR實(shí)驗(yàn)分析

為驗(yàn)證本文步態(tài)檢測和步長估計的準(zhǔn)確性，在長度為50 m直行道路上，實(shí)驗(yàn)者手持終端在該路徑上進(jìn)行多次測試，記錄實(shí)時行走數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的步態(tài)檢測與步長算法計算得出的行走距離與實(shí)際距離的平均誤差為2.2 m，相對精度達(dá)95.6 %，穩(wěn)定性與相對精度均滿足PDR運(yùn)用。

圖3 幾種智能手機(jī)航向估計方法的對比

由于室內(nèi)環(huán)境存在許多磁干擾源，由加速度計和磁力計組合的電子羅盤存在方向不穩(wěn)定的缺點(diǎn)，輸出軌跡不平滑，且偏離真實(shí)路徑；卡爾曼濾波校正后的陀螺儀與RV傳感器獲取的方向較為穩(wěn)定，抖動很小，存在較小的方向偏差，但誤差逐漸變大；由SLERP融合算法提供的設(shè)備方向誤差小于陀螺儀和RV傳感器，且依然保持良好的響應(yīng)性和穩(wěn)定性。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析可知，SLERP融合算法計算得到的航向準(zhǔn)確性明顯高于其他幾種方法。

3.2 WiFi指紋定位實(shí)驗(yàn)分析

本實(shí)驗(yàn)設(shè)計2種指紋數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方案來進(jìn)行對比：

方案1為行走采集：由于SLERP融合的PDR在短時間能夠提供穩(wěn)定位置估計，所以在較短的行走路程內(nèi)，PDR的軌跡坐標(biāo)與行走的實(shí)際坐標(biāo)差距較小。實(shí)驗(yàn)中測繪人員手持移動終端沿著實(shí)驗(yàn)樓主干道勻速行走，記錄行走坐標(biāo)的同時采集WiFi信號，建立實(shí)驗(yàn)區(qū)指紋庫。首先，從已知起點(diǎn)開始行走采集，當(dāng)經(jīng)過拐點(diǎn)時，將當(dāng)前的PDR坐標(biāo)修改為拐點(diǎn)的已知坐標(biāo)；接著依據(jù)起點(diǎn)與拐點(diǎn)之間的距離和PDR行走距離等比例修正之前每一個步伐的坐標(biāo)，這樣PDR軌跡將基本與實(shí)際行走路徑重合，保證指紋庫的準(zhǔn)確性。

方案2為單點(diǎn)采集：利用傳統(tǒng)的單點(diǎn)采集的方式建立指紋數(shù)據(jù)庫，用于比較方案1的精度和可行性，參考點(diǎn)均位于方案1的行走軌跡上，間隔為2 m。

圖4 2種指紋數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法的WiFi定位精度對比

3.3 粒子濾波融合定位實(shí)驗(yàn)分析

將PDR、WiFi定位、結(jié)合WiFi定位和PDR的粒子濾波融合定位3種方法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，其中WiFi指紋庫由行走采集的方法來構(gòu)建。實(shí)驗(yàn)中每隔2.5 s獲取1次WiFi定位的結(jié)果，粒子初始數(shù)量為1500，行走過程保持勻速。

圖5為3種定位方法在地圖上的定位結(jié)果，可以看出：WiFi定位為單點(diǎn)定位，定位結(jié)果總體在真實(shí)軌跡附近，但存在重復(fù)堆積點(diǎn)和回跳點(diǎn)，無法形成連續(xù)軌跡；改進(jìn)航向的PDR在短時間內(nèi)保持了很好的穩(wěn)健性，軌跡與真實(shí)路徑重合度較高，但誤差隨著行走距離不斷增大，這是PDR算法的固有問題；粒子濾波融合定位軌跡與真實(shí)路徑的重合度最高，定位結(jié)果優(yōu)于PDR和WiFi定位。

圖5 WiFi、PDR和粒子濾波的定位結(jié)果

3種定位方法的誤差對比如表1所示。WiFi定位的最大誤差為9.2 m，存在誤差較大的定位點(diǎn)；PDR短時間內(nèi)的誤差小于WiFi定位，但誤差會不斷累積；粒子濾波融合后的定位誤差均小于PDR和WiFi定位，且平均誤差為3.06 m，比傳統(tǒng)指紋構(gòu)建方法的WiFi定位精度更高。

表1 3種定位算法的誤差分析　　m

根據(jù)以上關(guān)于WiFi、PDR和粒子濾波定位的精度分析做出以下總結(jié)：

1）基于粒子濾波的融合定位平均誤差和最大誤差均小于PDR和WiFi定位，有效地抑制了PDR誤差累積的問題，并且提升了定位的穩(wěn)定性。

2）WiFi定位所需的指紋數(shù)據(jù)庫采用行走采集的方式快速建立，結(jié)合WiFi和PDR的粒子濾波融合方法的定位精度優(yōu)于傳統(tǒng)指紋構(gòu)建方法的WiFi定位精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的方案在保證了室內(nèi)定位精度的同時，大大減少了數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的人力成本。

3.4 位置共享與導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)分析

用戶B告知用戶A當(dāng)前位于陽光科技大廈8樓北801室，用戶A位于大廈1樓大門口，需要快速準(zhǔn)確地到達(dá)目的地。

首先用戶A和B登錄后向?qū)Ψ桨l(fā)送位置共享請求，開啟實(shí)時位置共享功能。用戶A手持智能手機(jī)從1樓大門進(jìn)入大樓，乘坐電梯到8樓走出電梯口，終端定位位置為結(jié)合WiFi定位和PDR的粒子濾波融合定位結(jié)果，此時用戶A、B均可在地圖上觀察到對方的實(shí)時位置。接著用戶A開啟路徑導(dǎo)航功能，終端顯示從當(dāng)前位置到用戶B所在位置的最短路徑，用戶A便可根據(jù)導(dǎo)航路徑快速到達(dá)B所在的辦公室附近。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示，其中虛線為導(dǎo)航路徑，實(shí)線為用戶A的行走軌跡。

圖6 導(dǎo)航路徑與用戶A的行走軌跡

4 結(jié)束語

本文提供了一整套基于智能手機(jī)的室內(nèi)位置共享解決方案，包括2個方面：室內(nèi)定位方法采用行走采集的方式快速建立WiFi指紋數(shù)據(jù)庫，改進(jìn)航向估計算法獲得更為穩(wěn)健的設(shè)備航向和更為精確的行人導(dǎo)航定位結(jié)果，再通過粒子濾波融合WiFi定位和PDR；路徑規(guī)劃方法給出了一種室內(nèi)實(shí)時位置共享和基于Dijkstra算法的路徑規(guī)劃方案，實(shí)現(xiàn)用戶之間的位置共享和地圖導(dǎo)航。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方案提高了定位精度的同時減少了離線階段WiFi指紋庫的建庫成本，并為用戶提供了快速的室內(nèi)尋人尋址方法。在定位過程中用戶軌跡存在穿越墻壁、走廊等不合理現(xiàn)象，后續(xù)工作可結(jié)合地圖信息進(jìn)一步提高定位準(zhǔn)確性。

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An indoor location sharing method for smartphones

ZHANG Jiading1, CHEN Chongcheng1, YE Xiaoyan1, FANG Hui1,2

（1. Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of MOE,Fuzhou University/National and Local Joint Engineering Research Center of Geospatial Information Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China;2. Digital Fujian IoT Laboratory of Intelligent Production, Minjiang University, Fuzhou 350108, China）

Aiming at the problem that the indoor positioning accuracy of GPS is too low to achieve accurate indoor location sharing, the paper proposed an indoor location sharing method for smartphones, which mainly includes two parts, i.e. indoor positioning and path planning: for the indoor positioning method, WiFi fingerprint database was quickly built by using the method of walking acquisition, the methods of obtaining the headings by three kinds of smartphones were analyzed, and the more stable heading was acquired by using spherical linear interpolation algorithm integrated the gyroscope with the rotation vector sensor. then the WiFi positioning and the PDR were combined by particle filtering; for the path planning method, the location sharing was achieved by using HuanXin instant messaging as the communication server, and Dijkstra algorithm was used to calculate the shortest path to provide map navigation for users. Experimental results showed that the method could effectively improved the accuracy of indoor positioning, and achieve fast and accurate indoor search by combining indoor location sharing and path planning.

location sharing; indoor positioning; particle filter; wireless fidelity(WiFi) fingerprint database; pedestrian dead reckoning(PDR); path planning

P228

A

2095-4999(2019)03-0017-07

2018-12-27

福建省第二批科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才項(xiàng)目（00387005）。

張加?。?993—），男，福建寧德人，碩士生，研究方向?yàn)橐苿釉O(shè)備室內(nèi)定位。

陳崇成（1968—），男，福建福州人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榭臻g數(shù)據(jù)挖掘、地學(xué)可視化。

張加丁，陳崇成，葉曉燕，等.一種智能手機(jī)室內(nèi)位置共享的方法[J].導(dǎo)航定位學(xué)報,2019,7(3):17-23.（ZHANG Jiading, CHEN Chongcheng, YE Xiaoyan, et al.An indoor location sharing method for smartphones[J].Journal of Navigation and Positioning,2019,7(3):17-23.）

10.16547/j.cnki.10-1096.20190304.