位置服務(wù)在大型場(chǎng)館數(shù)字化建設(shè)中的構(gòu)建與賦能

李 柯

中通服咨詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)研究院有限公司

0 引言

隨著移動(dòng)智能設(shè)備和無(wú)線通信技術(shù)的不斷發(fā)展，用戶(hù)對(duì)獲取自身位置信息的訴求不斷增強(qiáng)，位置服務(wù)（location-based Service，LBS）已經(jīng)逐漸成為了人們生產(chǎn)生活中不可或缺的一項(xiàng)基礎(chǔ)服務(wù)需求[1][2]。目前基于GPS、北斗、GLONASS、GALILEO 這些全球衛(wèi)星定位導(dǎo)航系統(tǒng)（GNSS）的室外定位技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，基本解決了在室外空間進(jìn)行精確定位的問(wèn)題，并且在日常的生產(chǎn)生活中也得到了廣泛的應(yīng)用[3]。由于在室內(nèi)受到信號(hào)遮蔽、復(fù)雜建筑環(huán)境和多徑效應(yīng)等因素的影響[4]，GNSS 定位的精度急劇下降，無(wú)法滿(mǎn)足室內(nèi)LBS 的需要。因此高精度、高可靠性的室內(nèi)定位技術(shù)已經(jīng)成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。

本研究以基于Wi-Fi 的室內(nèi)定位導(dǎo)航技術(shù)出發(fā)，從發(fā)展現(xiàn)狀、室內(nèi)定位技術(shù)概述、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等方面闡述了該技術(shù)在大型場(chǎng)館中的應(yīng)用，并提出了一種快速構(gòu)建位置服務(wù)的方法，通過(guò)信息化手段為大型場(chǎng)館數(shù)字化建設(shè)提供強(qiáng)有力的支撐。

1 研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)

隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的快速發(fā)展與普及，物聯(lián)網(wǎng)也迅速發(fā)展起來(lái)，引領(lǐng)傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)進(jìn)入到一個(gè)新的發(fā)展階段。在這個(gè)技術(shù)爆炸的時(shí)代，智能設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)（移動(dòng)APP、小程序等）相結(jié)合，發(fā)展出了室內(nèi)定位導(dǎo)航系統(tǒng)。作為該系統(tǒng)核心的定位技術(shù)也是層出疊見(jiàn)，不同定位技術(shù)的精度也各有差異，精度范圍大致在幾米到幾十米。目前室內(nèi)定位產(chǎn)品中常用到的技術(shù)主要有Wi-Fi 定位技術(shù)、低功耗藍(lán)牙定位技術(shù)、RFID 定位技術(shù)、UWB 定位技術(shù)和ZigBee 定位技術(shù)等，下面將簡(jiǎn)單介紹這幾種定位技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)比較他們的優(yōu)缺點(diǎn)。

（1）Wi-Fi 定位技術(shù)

如今，Wi-Fi 技術(shù)發(fā)展迅速，在手機(jī)、筆記本以及各類(lèi)智能設(shè)備上都有Wi-Fi 芯片，而且Wi-Fi 熱點(diǎn)在室內(nèi)使用廣泛，城市中的公共場(chǎng)所如醫(yī)院、大型超市商場(chǎng)、學(xué)校、市政機(jī)構(gòu)等都廣泛覆蓋了Wi-Fi。所以Wi-Fi 成為室內(nèi)定位的一個(gè)選擇，它有著基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完備的優(yōu)勢(shì)，在進(jìn)行室內(nèi)定位系統(tǒng)建設(shè)時(shí)，可以利用已有的Wi-Fi 熱點(diǎn)設(shè)備，從而降低建設(shè)成本、提高設(shè)備利用率。目前基于Wi-Fi 的室內(nèi)定位技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)了許多充滿(mǎn)代表性的研究成果，比如Nibble 系統(tǒng)、Weyes 系統(tǒng)等[5]。Wi-Fi 室內(nèi)定位是目前比較流行的定位技術(shù)，定位成本低，適用性強(qiáng)，信號(hào)收發(fā)的范圍廣，定位精度能達(dá)到米級(jí)，具有較強(qiáng)的推廣性。

（2）低功耗藍(lán)牙定位技術(shù)

藍(lán)牙定位主要通過(guò)使用低功耗藍(lán)牙（Bluetooth Low Energy，簡(jiǎn)稱(chēng)BLE）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)近距離的數(shù)據(jù)互換。iBeacon是蘋(píng)果公司制定的一種專(zhuān)用于藍(lán)牙定位的協(xié)議[6]，定位精度在2-3 米。藍(lán)牙室內(nèi)定位主要通過(guò)測(cè)量移動(dòng)設(shè)備與藍(lán)牙基站之間的信號(hào)強(qiáng)度，采用多點(diǎn)定位或者指紋定位算法來(lái)實(shí)現(xiàn)位置的計(jì)算。目前很多智能設(shè)備都集成了藍(lán)牙模塊，并且藍(lán)牙定位技術(shù)具備功耗低、成本低、工作時(shí)間長(zhǎng)、設(shè)備體積小、易于部署等優(yōu)勢(shì)，從而使得藍(lán)牙技術(shù)成為了室內(nèi)定位的一個(gè)很自然的選擇。

（3）RFID 定位技術(shù)

射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）技術(shù)是一種非接觸式的數(shù)據(jù)交換技術(shù)，主要利用無(wú)線射頻信號(hào)進(jìn)行雙向通信，通過(guò)雙方數(shù)據(jù)的交換來(lái)達(dá)到識(shí)別和終端定位的目的。RFID 的硬件主要由電子標(biāo)簽和讀取器組成，讀取器接收來(lái)自RFID 電子標(biāo)簽的信號(hào)，通過(guò)計(jì)算接收的信號(hào)強(qiáng)度推導(dǎo)出位置。目前，具有代表性的RFID 系統(tǒng)有微軟公司的RADAR 系統(tǒng)[7]、華盛頓大學(xué)的SpotON 系統(tǒng)、MIT 的Cricket 系統(tǒng)等。RFID 技術(shù)具有傳輸范圍廣、安裝成本低、硬件體積小、定位精度可達(dá)到厘米級(jí)的優(yōu)點(diǎn)，但它的作用距離很短，而且僅靠射頻識(shí)別技術(shù)是不能進(jìn)行室內(nèi)定位的，必須與其他輔助技術(shù)相結(jié)合才能實(shí)現(xiàn)。

（4）UWB 定位技術(shù)

超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）是一種不使用載波來(lái)傳輸信號(hào)[8]，而是利用非正弦波窄脈沖的無(wú)線通信技術(shù)。它通過(guò)發(fā)送納秒級(jí)頻率極低的超窄脈沖來(lái)傳輸數(shù)據(jù)，可以獲得極大的數(shù)據(jù)帶寬，具有良好的抗多徑效應(yīng)能力。UWB 常用的定位方法主要有：信號(hào)到達(dá)時(shí)間（TOA）定位、信號(hào)到達(dá)方向（AOA）定位、信號(hào)到達(dá)時(shí)間差（TDOA）定位等。與其他無(wú)線定位技術(shù)相比，UWB 的定位精度可以達(dá)到10-30cm，但它實(shí)現(xiàn)大范圍的場(chǎng)景覆蓋比較困難，建設(shè)成本又很高，這都限制了UWB的應(yīng)用。

（5）ZigBee 定位技術(shù)

ZigBee，也稱(chēng)紫蜂，是一種低功耗、低速率、短距離的無(wú)線傳輸技術(shù)[9]。主要特點(diǎn)有低速、低耗電、安全可靠等?；赯igBee 技術(shù)的室內(nèi)定位原理和藍(lán)牙類(lèi)似，定位方法采用多邊定位、鄰近信息法等，定位精度在5m 以?xún)?nèi)，缺點(diǎn)是穩(wěn)定性差且容易受到環(huán)境因素的影響。該技術(shù)主要為低功耗且不需要大數(shù)據(jù)量吞吐的應(yīng)用而設(shè)計(jì)，主要應(yīng)用于智能家居等領(lǐng)域。

2 室內(nèi)定位技術(shù)概述

2.1 基于測(cè)距的定位方法

基于距離測(cè)量的定位方法，是利用無(wú)線電波的某種特性與距離的關(guān)系，計(jì)算出距離實(shí)現(xiàn)定位。關(guān)于待測(cè)目標(biāo)到參考點(diǎn)之間的距離有基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間（Time Of Arrival，TOA）、信號(hào)到達(dá)時(shí)間差（Time Difference Of Arrival，TDOA）、信號(hào)強(qiáng)度（RSSI）、到達(dá)角測(cè)量法（Arrival Of Angle，AOA）等測(cè)量方法。

2.1.1 信號(hào)到達(dá)時(shí)間法TOA

信號(hào)到達(dá)時(shí)間定位方法，是根據(jù)AP 發(fā)出信號(hào)的時(shí)間和移動(dòng)終端接收到AP 信號(hào)的時(shí)間，利用這段信號(hào)傳播時(shí)間計(jì)算出AP 到移動(dòng)終端之間的距離。電磁波的傳播速率為30 萬(wàn)千米/秒，因此TOA 方法對(duì)于時(shí)間的測(cè)量精度要求非常高，極其微小的時(shí)間誤差都會(huì)造成巨大的距離誤差，因此需要非常準(zhǔn)確地測(cè)量AP 到移動(dòng)終端之間的信號(hào)傳播時(shí)間[10]。同時(shí)也要求AP 和移動(dòng)終端之間實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格的時(shí)間同步，對(duì)時(shí)間精度的超高要求也導(dǎo)致了設(shè)備成本的提升，在實(shí)際場(chǎng)景中很難應(yīng)用。

2.1.2 信號(hào)到達(dá)時(shí)間差法TDOA

信號(hào)到達(dá)時(shí)間差法是對(duì)TOA 方法的改進(jìn)，它利用移動(dòng)終端發(fā)送信號(hào)到兩個(gè)AP 的時(shí)間差來(lái)測(cè)量待測(cè)點(diǎn)的位置，它不需要知道AP 發(fā)射信號(hào)的時(shí)間和移動(dòng)終端接收信號(hào)的時(shí)間，極大地減少了對(duì)于時(shí)間精度、AP 和移動(dòng)終端時(shí)間同步的要求[11]。TDOA 方法通過(guò)向多個(gè)AP 發(fā)送信號(hào)來(lái)獲取信號(hào)到達(dá)AP 的時(shí)間差，根據(jù)時(shí)間差來(lái)計(jì)算出移動(dòng)終端到AP 的距離差。根據(jù)幾何特性，平面上兩定點(diǎn)距離之差為定值點(diǎn)的軌跡，是圖形雙曲線的一支，雙曲線的頂點(diǎn)即為無(wú)線AP 的位置，移動(dòng)終端則位于雙曲線的交點(diǎn)上，從而得到移動(dòng)終端的位置。

2.1.3 基于信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量法RSSI

基于信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量法通過(guò)測(cè)量待測(cè)目標(biāo)與其他多個(gè)參考點(diǎn)之間的距離來(lái)計(jì)算待測(cè)目標(biāo)的位置。在二維平面中，已知待測(cè)目標(biāo)與三個(gè)不共線的參考點(diǎn)之間的距離就可以計(jì)算出待測(cè)目標(biāo)的位置。關(guān)于待測(cè)目標(biāo)到參考點(diǎn)之間的距離采用基于信號(hào)強(qiáng)度（RSSI）的方法，基本原理是隨著待測(cè)目標(biāo)與基站之間距離的增加，信號(hào)強(qiáng)度會(huì)逐漸衰減，根據(jù)RSSI 值衰減程度的不同，就能測(cè)量出距離。目前，RSSI的測(cè)量廣泛采用公式（1）。

其中，d0是參考距離1 米，RSSI0是1 米時(shí)的信號(hào)強(qiáng)度。d1是待測(cè)的實(shí)際距離，RSSI1是實(shí)際測(cè)試的信號(hào)強(qiáng)度，n 是無(wú)線信號(hào)衰減因子，ε 是一個(gè)高斯參數(shù)[12]。

2.1.4 到達(dá)角測(cè)量法AOA

到達(dá)角測(cè)量法是根據(jù)測(cè)量待測(cè)目標(biāo)與參考點(diǎn)之間的角度來(lái)實(shí)現(xiàn)定位。該方法要求AP 具有測(cè)角度的能力，至少需要兩個(gè)不同的AP 才能實(shí)現(xiàn)定位，如圖1 所示[13]。在二維平面中，已知參考點(diǎn)AP1、AP2 的坐標(biāo)（x1，y1）、（x2，y2），參考點(diǎn)與移動(dòng)終端之間的偏轉(zhuǎn)角度分別為θ1、θ2，根據(jù)參考點(diǎn)的坐標(biāo)和角度關(guān)系可以推出待測(cè)點(diǎn)的坐標(biāo)（x，y）。

圖1 到達(dá)角測(cè)量法示意圖

該方法在室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜、障礙物較多的情況下測(cè)量不準(zhǔn)確，因?yàn)樯鲜銮闆r下會(huì)存在信號(hào)折射和繞射的現(xiàn)象，會(huì)導(dǎo)致角度測(cè)量存在誤差。而且在真實(shí)環(huán)境中，Wi-Fi 信號(hào)眾多，相互之間的信道干擾會(huì)影響角度的測(cè)量，一旦信號(hào)受到影響，其定位的準(zhǔn)確性就會(huì)大打折扣。所以到達(dá)角測(cè)量法不適用于復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中，通常都是該方法結(jié)合其他定位方法來(lái)實(shí)現(xiàn)融合定位，從而提高定位的準(zhǔn)確性。

2.2 無(wú)關(guān)距離的定位方法

2.2.1 加權(quán)質(zhì)心法

加權(quán)質(zhì)心法的算法核心是以AP 到待測(cè)點(diǎn)之間的距離為依據(jù)，計(jì)算每個(gè)AP 的權(quán)重值，利用不同AP 的權(quán)重值來(lái)體現(xiàn)其對(duì)待測(cè)點(diǎn)位置的影響[14]。質(zhì)心算法假設(shè)權(quán)重值w=1/dg，該權(quán)重值是AP到待測(cè)點(diǎn)的距離函數(shù)，其中d是AP到待測(cè)點(diǎn)的距離，g 是修正因子。當(dāng)g 值越來(lái)越大時(shí)，從權(quán)重值的計(jì)算中可以看到距離近的AP 的影響力越來(lái)越大，距離遠(yuǎn)的AP 的影響力越來(lái)越小，最終導(dǎo)致估算的位置在距離近的AP 附近，定位誤差增大。所以我們需要找到一個(gè)最佳的g 值，來(lái)使得加權(quán)質(zhì)心法的定位誤差最小。

2.2.2 場(chǎng)景分析法

場(chǎng)景分析法一般又稱(chēng)為指紋匹配法，它的原理是根據(jù)在不同的室內(nèi)場(chǎng)景中，移動(dòng)終端接收到的信號(hào)特征值具有差異性這個(gè)特點(diǎn)[15]，在定位之前，事先采集不同位置上的信號(hào)特征，將這些信號(hào)特征作為該場(chǎng)景位置上的指紋存入數(shù)據(jù)庫(kù)。在定位時(shí)，將當(dāng)前的信號(hào)特征與指紋庫(kù)中的進(jìn)行比對(duì)，利用匹配算法來(lái)確定待測(cè)目標(biāo)的位置。指紋匹配法的優(yōu)點(diǎn)是定位精度高；缺點(diǎn)是前期建立指紋庫(kù)的工作量大，且不適合環(huán)境變化大的室內(nèi)場(chǎng)景，每次環(huán)境變化之后，各個(gè)位置的信號(hào)特征值都會(huì)發(fā)生變化，若想使算法繼續(xù)保持高精度，則需要更新指紋庫(kù)。常用的匹配算法有最鄰近法（Neareast Neighborhood，NN）、K 鄰近算法（K Nearest Neighborhood，KNN）、加權(quán)K 鄰近算法（Weighed K Nearest Neighborhood，WKNN）等。使用指紋匹配算法，雖然定位精度得到了提高，但算法的計(jì)算量很大，而且在構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的人力物力，但是相較于基于幾何特征的定位算法而言，指紋匹配算法的優(yōu)點(diǎn)就是不需要事先知道Wi-Fi 設(shè)備的位置信息。

3 上層應(yīng)用賦能

3.1 室內(nèi)外一體化導(dǎo)航

室內(nèi)外一體化導(dǎo)航是目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)，室內(nèi)導(dǎo)航解決了室內(nèi)地圖的“最后一公里”問(wèn)題，但在實(shí)際應(yīng)用中，由于種種原因，室外導(dǎo)航和室內(nèi)導(dǎo)航往往并不是連貫的，用戶(hù)需要借助不同的應(yīng)用工具分別實(shí)現(xiàn)，工具切換、重復(fù)搜索規(guī)劃，給用戶(hù)帶來(lái)了諸多不便。當(dāng)用戶(hù)到了一些大型室內(nèi)場(chǎng)館，地圖無(wú)法精準(zhǔn)定位，又沒(méi)有詳細(xì)的地圖，在場(chǎng)館內(nèi)時(shí)常會(huì)找不到某個(gè)想去的展位。因此，為響應(yīng)用戶(hù)需求，位置服務(wù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)外一體化導(dǎo)航，從室外到室內(nèi)，均可通過(guò)同一入口進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。一站式解決了用戶(hù)“當(dāng)前室外位置-展館-展位”的導(dǎo)航需求，真正實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)外一體化導(dǎo)航，無(wú)論是從室外到室內(nèi)，還是室內(nèi)到室外，無(wú)需額外的手動(dòng)操作，一鍵即達(dá)。

3.2 客流安全監(jiān)測(cè)

大型場(chǎng)館在開(kāi)展期間的安全問(wèn)題是每一個(gè)主辦方都重視的問(wèn)題，單純?cè)黾影脖Ｈ藛T的數(shù)量無(wú)法滿(mǎn)足高效管理的要求，也是一種粗放的安全管理方式。利用位置服務(wù)平臺(tái)，通過(guò)先進(jìn)的室內(nèi)定位技術(shù)，針對(duì)場(chǎng)館公共安全管理中非常規(guī)群體性突發(fā)事件的主動(dòng)感知和大型活動(dòng)安保等問(wèn)題，分析和預(yù)測(cè)客流的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，為安保人員處置突發(fā)事件和大型活動(dòng)安全管理提供理論依據(jù)和應(yīng)用實(shí)踐指導(dǎo)。

該平臺(tái)通過(guò)構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合模型和算法，可以實(shí)時(shí)計(jì)算重點(diǎn)區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)值并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行預(yù)警，可以定時(shí)從歷史數(shù)據(jù)中分析挖掘預(yù)警閾值、各類(lèi)數(shù)據(jù)權(quán)重、算法的參數(shù)指標(biāo)。隨著數(shù)據(jù)量的不斷積累和數(shù)據(jù)源種類(lèi)的不斷增加，該平臺(tái)還能夠通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)不斷提升密集場(chǎng)所人群分析的準(zhǔn)確性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)重大的客流安全隱患，在客流高峰時(shí)期建議安保人員采取適當(dāng)?shù)拇胧?，正確引導(dǎo)客流，防患于未然，避免事故的發(fā)生。

3.3 位置大數(shù)據(jù)

位置服務(wù)平臺(tái)會(huì)記錄所有移動(dòng)終端的位置信息，在這個(gè)數(shù)據(jù)為王的信息爆炸時(shí)代，基于位置的大數(shù)據(jù)分析能夠帶來(lái)巨大的收益。比如精準(zhǔn)的人流分析可以快速、直觀地了解人流的分布特征。對(duì)這些人流位置信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，針對(duì)人流變化的趨勢(shì)、自定義時(shí)段人流分布等進(jìn)行綜合分析比對(duì)，可以為大型展會(huì)帶來(lái)一系列收益。例如在開(kāi)展期間可以根據(jù)人流的分布情況為展位租金定價(jià)提供數(shù)據(jù)支撐、優(yōu)化展位的布局、優(yōu)化廣告位的布設(shè)、提供高效可靠的安保人員調(diào)度等，為一系列決策提供最真實(shí)、最可靠的數(shù)據(jù)支持。

4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

4.1 總體設(shè)計(jì)

位置服務(wù)平臺(tái)是一個(gè)具有移動(dòng)端、Web 端的多終端系統(tǒng)，系統(tǒng)分為三個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)，分別是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)接口，系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)上高內(nèi)聚、低耦合，各個(gè)模塊之間相互配合，共同完成待測(cè)點(diǎn)位的位置定位。總體由數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)預(yù)處理層、數(shù)據(jù)中臺(tái)層、業(yè)務(wù)中臺(tái)層、接口服務(wù)層、應(yīng)用層，以及運(yùn)營(yíng)管理及安全服務(wù)兩大平臺(tái)構(gòu)成，如圖2 所示。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)移動(dòng)終端、基準(zhǔn)設(shè)備、基準(zhǔn)設(shè)備坐標(biāo)、場(chǎng)景位置等數(shù)據(jù)的全面集成、協(xié)議轉(zhuǎn)換及加工處理，還構(gòu)建了基于位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)，通過(guò)各類(lèi)數(shù)據(jù)模型的分析處理，統(tǒng)一對(duì)外提供各種中臺(tái)北向服務(wù)能力，如地圖服務(wù)、定位服務(wù)、導(dǎo)航服務(wù)、鷹眼服務(wù)、分析服務(wù)等，并可支撐各類(lèi)移動(dòng)終端應(yīng)用。

圖2 平臺(tái)業(yè)務(wù)規(guī)劃

4.2 定位節(jié)點(diǎn)布設(shè)

要實(shí)現(xiàn)大型場(chǎng)館的室內(nèi)定位，需提前在場(chǎng)館內(nèi)部署信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，這種方案的優(yōu)點(diǎn)是前期時(shí)間充裕，后期無(wú)AP 信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的部署工作量。缺點(diǎn)是設(shè)備的一次性投入成本高。展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)安裝節(jié)點(diǎn)時(shí)為達(dá)到較好的定位效果，需遵循以下幾點(diǎn)：

（1）AP 信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的間距保持8-10 米，均勻部署；走道和房間分別部署。

（2）AP 信標(biāo)距離地面高度應(yīng)保持在3-5 米之間；所有設(shè)備盡量保持在同一高度。

（3）部署AP 信標(biāo)節(jié)點(diǎn)時(shí)，需避開(kāi)遮擋、通風(fēng)口等位置，保證信號(hào)可以充分輻射出去。位置應(yīng)避免金屬材質(zhì)，以免影響信號(hào)；部署位置應(yīng)保證設(shè)備安裝牢固不易掉落。

（4）AP 信標(biāo)節(jié)點(diǎn)在場(chǎng)館內(nèi)的布局盡量均勻分布，以便形成較好的定位精度。

（5）節(jié)點(diǎn)在部署完成后，需通過(guò)軟件將節(jié)點(diǎn)位置繪制到地圖上，并進(jìn)行檢查確認(rèn)位置是否正確。

4.3 地圖生成

地圖是平臺(tái)的重要組成部分，也是提供位置服務(wù)的基礎(chǔ)，如何高效、準(zhǔn)確地生成場(chǎng)館室內(nèi)地圖是平臺(tái)要解決的重要問(wèn)題。我們通過(guò)長(zhǎng)期的實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)部署工作，總結(jié)了一套快速構(gòu)建場(chǎng)館室內(nèi)地圖的方法。地圖生成的主要步驟是原始數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理、繪制及建庫(kù)和現(xiàn)場(chǎng)核對(duì)與修改四個(gè)部分，詳細(xì)流程如下：

（1）原始數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

業(yè)主方提供繪制的CAD 圖，在CAD 圖上繪制已部署的AP 信標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置；

（2）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理

利用ArcGIS 等地圖軟件，根據(jù)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖配準(zhǔn)與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，并將地圖矢量化；

（3）繪制及建庫(kù)

將矢量地圖構(gòu)建拓?fù)洌謩?dòng)去除軟件自動(dòng)生成地圖的拓?fù)溴e(cuò)誤，并建立地圖數(shù)據(jù)庫(kù)；

（4）現(xiàn)場(chǎng)核對(duì)與修改

將生成的地圖與CAD 圖和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況核對(duì)，對(duì)地圖出錯(cuò)的地方進(jìn)行重繪。

5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

5.1 數(shù)據(jù)采集平臺(tái)

數(shù)據(jù)采集平臺(tái)設(shè)計(jì)了主動(dòng)定位和被動(dòng)定位兩種數(shù)據(jù)采集方式，如圖3 所示。主動(dòng)定位數(shù)據(jù)采集是由移動(dòng)端主動(dòng)發(fā)起，通過(guò)移動(dòng)設(shè)備自帶的硬件來(lái)主動(dòng)掃描周?chē)鶤P，獲取不同AP的信號(hào)強(qiáng)度作為數(shù)據(jù)源。為了降低單次采集帶來(lái)的誤差，主動(dòng)定位時(shí)移動(dòng)設(shè)備會(huì)在1 秒內(nèi)進(jìn)行10 次掃描，并記錄每次掃描的數(shù)據(jù)結(jié)果，存儲(chǔ)到緩存中供數(shù)據(jù)處理平臺(tái)進(jìn)行位置計(jì)算。被動(dòng)定位數(shù)據(jù)采集則是使用AP 作為Wi-Fi 探針，AP 會(huì)掃描周?chē)蜷_(kāi)了Wi-Fi 的設(shè)備，獲取這些設(shè)備的Mac 地址、RSSI信號(hào)強(qiáng)度，并將這些信息發(fā)送給數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，報(bào)文類(lèi)型為普通的UDP 報(bào)文（IP 頭+UDP 頭+Payload）。由于AP 不會(huì)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，因此無(wú)需擔(dān)心AP 被有惡意的人盜取并獲得AP 收集到的信息的問(wèn)題。

圖3 數(shù)據(jù)采集平臺(tái)實(shí)現(xiàn)

5.2 數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

數(shù)據(jù)處理平臺(tái)包括了數(shù)據(jù)接收、位置計(jì)算兩部分。當(dāng)接收到數(shù)據(jù)采集平臺(tái)發(fā)送來(lái)的數(shù)據(jù)包之后，按照原始格式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，并將解析后的數(shù)據(jù)對(duì)象保存到Redis 中。在Redis中保存時(shí)，使用的是Hash 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中Key 是AP 的Mac地址，Value 包含了移動(dòng)設(shè)備Mac、RSSI、時(shí)間戳等信息，如圖4 所示。在數(shù)據(jù)處理平臺(tái)中，我們開(kāi)啟多個(gè)線程并行處理采集到的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)從Redis 中取出后會(huì)釋放緩存，提高處理效率。

圖4 Value 數(shù)據(jù)對(duì)象

依據(jù)不同的數(shù)據(jù)采集方式選擇不同的定位算法。針對(duì)被動(dòng)定位大數(shù)據(jù)量計(jì)算的問(wèn)題，被動(dòng)定位主要用于客流熱力的監(jiān)測(cè)，對(duì)于定位精度要求不是特別高，因此采用了基于信號(hào)強(qiáng)度的加權(quán)質(zhì)心算法，可以在滿(mǎn)足定位精度的要求下極大提高數(shù)據(jù)計(jì)算的效率。當(dāng)進(jìn)行主動(dòng)定位計(jì)算時(shí)，我們采用了基于信號(hào)強(qiáng)度的三邊測(cè)量算法，前期準(zhǔn)備工作只需要根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景修正信號(hào)強(qiáng)度與距離關(guān)系的函數(shù)，能很好地應(yīng)對(duì)大量數(shù)據(jù)情況下位置計(jì)算的問(wèn)題，減少了計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間，而且不必面對(duì)指紋定位方法中指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的采集、訓(xùn)練和維護(hù)等問(wèn)題，降低了前期工作量，沒(méi)有指紋數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，也降低了存儲(chǔ)壓力。

5.3 數(shù)據(jù)接口平臺(tái)

數(shù)據(jù)接口平臺(tái)由主動(dòng)推送、API 調(diào)用兩部分組成，對(duì)于大數(shù)據(jù)量的被動(dòng)定位數(shù)據(jù)我們采用Kafka 消息隊(duì)列推送的方式，主動(dòng)將計(jì)算完成的位置數(shù)據(jù)推送到第三方應(yīng)用服務(wù)器上，供第三方應(yīng)用使用。Kafka 方式可以快速處理海量的定位數(shù)據(jù)，避免了API 調(diào)用方式給服務(wù)器造成的壓力。對(duì)于數(shù)據(jù)量少的情況，同時(shí)也提供了基于Https 方式的API 接口調(diào)用，主要包括了單場(chǎng)館客流定位數(shù)據(jù)接口、根據(jù)Mac 地址查詢(xún)位置接口、客流軌跡查詢(xún)接口等。

6 結(jié)束語(yǔ)

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下，位置服務(wù)是一個(gè)很普遍的需求。數(shù)百億臺(tái)的設(shè)備，數(shù)十億臺(tái)的智能手機(jī)和穿戴設(shè)備，形成“人與人”、“人與物”、“物與物”連接入網(wǎng)，而位置信息將是這個(gè)時(shí)代里支撐性的核心基礎(chǔ)信息。本文構(gòu)建的位置服務(wù)系統(tǒng)通過(guò)智能傳感器的鏈接實(shí)現(xiàn)整個(gè)場(chǎng)景的可視化，幫助觀眾在場(chǎng)館內(nèi)獲得動(dòng)態(tài)連續(xù)的位置指引服務(wù)。獲得更加精準(zhǔn)的位置服務(wù)也是場(chǎng)館和觀眾在數(shù)字化和智能化大環(huán)境下的共同訴求。

位置服務(wù)作為大型場(chǎng)館的“動(dòng)態(tài)感知神經(jīng)和樞紐”，不僅為主辦方、參展商、參展觀眾提供專(zhuān)業(yè)化LBS 服務(wù)，還為超大型會(huì)展中心停車(chē)、餐飲服務(wù)點(diǎn)、綜合安防等需求提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的位置大數(shù)據(jù)支撐，是超大公共建筑實(shí)現(xiàn)承載能力、服務(wù)能力的數(shù)字化底座。該服務(wù)促進(jìn)了“運(yùn)營(yíng)高效、資源統(tǒng)籌、數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)協(xié)同”的數(shù)字場(chǎng)館生態(tài)建設(shè)，注重與場(chǎng)館經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)的多元融合，為參展商及觀眾等提供極致的參展體驗(yàn)，有助于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)及城市的快速發(fā)展，幫助客戶(hù)快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。