无缝化位置信息采集技术的设计与实现

陆　奎，张子扬

(安徽理工大学计算机科学与工程学院，安徽　淮南　232001)



无缝化位置信息采集技术的设计与实现

陆奎，张子扬

(安徽理工大学计算机科学与工程学院，安徽淮南232001)

摘要：随着人类社会的进步，人们越来越关注自身的精确位置信息，以及兴趣点的定位和导航。全球卫星定位系统(GNSS)提供了有效的室外定位手段，成为很多人出行导航的必备工具。无缝化位置信息采集技术的研究顺应我国着力发展室内外无缝导航的战略需求，采用不同定位技术以达到对室内外各种定位应用的无缝覆盖，同时保证各种场景下定位技术、定位算法、定位精度和覆盖范围的平滑过渡和无缝连接，通过建立自主可控且满足多行业和公众需求的室内外无缝定位及位置综合服务系统，推动行业应用的展开和技术标准规范的建立。其中无缝化位置信息采集技术主要包括室内外空间的定位技术切换、统一数据转换和一体化的定位数据库建立。

关键词：无缝定位；室内定位；GIS技术；最短路径；智能分析

针对室内地图模型，国内外目前主要采用的数据模型类型有：Semantic models，其空间由实体、属性、实体间的关系来表达、该模型实现路径规划困难[1]；Topological models，该模型渲染展示困难、Hybrid models[2]，该模型存在渲染展示困难问题、Granularity and hierarchical models，该模型存在路径规划困难问题[3]。

无缝化位置信息采集技术的研究是一种易于检索、展现、路径规划的新型数据模型，综合考虑室内、室外的空间约束特征，将同一区域内室内和室外地理要素进行一体化建模，以适应室内外高精度定位导航应用场景，并制定相关数据标准[4-7]。

模型集中主流模型的优点，称之为Comprehensive models(复合模型)[8-9]，是基于语义的数据模型，空间信息由实体、属性、实体间的关系来表达，同时也是基于拓扑的数据模型，要素间的空间联系由实体的空间关系和网络拓扑来表达。复合模型需要完整精细的室内地图POI分类和编码标准[10-11]，用户可以根据分类编码定制地图样式。利用地图层级思路组织数据，可以随时针对行业添加专题图层，稳定的数据模型可支持室内全景、三维的扩展。室内数据含高程空间信息，并记录不可达区域位置和形态，结合MapMatching技术，可作为地图传感器实现室内高精度定位和引导[12]。

模型应由道路数据、索引数据、背景数据、拓扑数据和属性数据构成，彼此之间相互紧密衔接，共同为导航应用提供服务，并在整个过程中起核心作用。将要素按照索引、通道、功能分区、空间单元等主题进行分类。通道、功能分区、空间单元类内要素建立拓扑关系，索引与通道、索引与功能分区及空间单元类的关系通过拓扑关系存储。

通过无缝化位置信息采集技术的研究，真正形成可实际运行的室内外一体化导航模型，适用于车导、公交导航、人行导航等领域，为室内地图制作规范和工具奠定基础[13]。

1系统设计方案

无缝化位置信息采集技术系统设计方案由基础设施层、导航数据层、位置服务平台、室内定位与感知层、应用分系统层及智能终端层组成。

基础设施层由云存储/云计算服务器、网络设备等组成，其功能是为位置服务使用者提供存储和计算服务资源。导航数据层由基础导航数据、高精度地图、室内地图、动态交通信息、动态气象信息和其他服务信息组成。位置服务平台基于北斗/GPS卫星导航、无线通信、多媒体数字广播和云计算等先进技术，提供具备高可靠性、强扩展性、高伸缩性和开放的位置综合服务。室内定位与感知层用于室内定位和环境感知，包括噪声、空气质量、烟感等。应用分系统层基于位置服务平台提供的基础数据和通用功能，根据不同应用场景的具体需求，针对运营管理单位和公众用户，开发个性化位置服务功能。智能终端层接入多种应用终端，客户端实现定位与通信。

2系统设计

1) 室内外定位切换。方案一为使用同时能够为室外和室内空间定位的方法，如Wi-Fi．基于Wi-Fi的高程精密定位技术、基于邻域均值滤波方法的指纹库噪声滤波、室内空间地理信息系统设计、空间数据模型、惯性传感器辅助Wi-Fi室内定位、定位追踪技术、高精度定位在资产管理中的应用以及基于移动通信广播网络的广域室内外无缝定位原理。

方案二是按照某种策略进行室外定位和室内定位的切换，其特征在于：统一游客位置坐标与出入口坐标，根据游客行为模式执行室外GPS 定位和室内UWB 定位之间的自适应切换，包括从室外切换到室内、从室内切换到室外，而切换的时机并不好掌握，切换时刻的定位精度均有不同程度下降。而在不同定位技术之间的切换，经常需要不同的策略。一种支持室内外不同类型定位技术的位置模型也能够为室内外定位切换提供帮助[14]。

2) 室内外定位信息统一的数据转换。由于室内室外空间的表达方式和定位技术的不同，导致室内外移动对象的轨迹表达形式也不同。为了进行统一的移动对象数据管理，需要把某一类型的移动对象数据转换集成到另一类型的数据。比如，把室内移动对象的基于符号空间的轨迹数据转换为室外移动对象的基于几何空间的数据，进而统一对转换后的室外移动对象数据进行管理。但是，在这一转化过程中会导致部分的信息丢失，引进新类型的不确定性数据。另一种可能的方法是进行合适的室内到室外交接，即当匹配室内空间时，使用室内移动对象的模型；当查询室外空间时，使用室外移动对象的模型。而这一方法需要中间件把查询分发到适当的模型中进行查询处理，并且将查询结果组织成统一的格式返回给用户。由于采用室内外一体化的导航地图模型，室内外定位数据采用相同的空间参考(国家标准)记录定位结果，室内外定位结果无需转换[15]。

3) 高效的室内外一体化定位数据库。基于位置对象建立对室内外位置信息的一体化存储和高效访问机制，屏蔽室内外定位信息源的差异，将位置信息统一按空间对象进行存储。在基础地理空间数据库的基础上，结合地面建筑物的位置关系，以及WiFi格网数据地址和建筑物内部平面位置结构，动态匹配生成移动对象的室内定位数据，并保存为一个统一的移动终端位置空间对象，采用几何矢量位置空间的方式进行存储。集成的位置对象几何模型如图1所示。

3系统实现

3.1　室内外路径规划

1) 最短路径规划。室内最短路径规划采用带权有向图单源最短路径算法，迪杰斯特拉算法(Dijkstra)，它的输入是室内导航电子地图中所有路径(Link)和节点(Node)组成的有向图G以及G中的一个来源顶点S，如图2所示。最短路径规划是图论中有向加权图的标准算法，这里就不详细叙述。

2) 带必经点路径规划。带途经点的路径规划是根据用户给出的起始节点与目标节点以及必经点序列在室内导航电子地图的交通层网络图基础上进行路径规划，规划出一条经过起始节点S， 必经节点序列， 最终到达目标节点T 的一条最短路径。设从开始节点经过必经节点到目标节点的序列为P= (P1，P2…Pn) ，P1=S，Pn=T。所有节点的数目为n， 路规划结果的路段序列为R。将整个路径分为n- 1 段， 首先用Dijkstra 算法计算每一段的最短路径， 然后将所有段的最短路径组合便构成了从起始节点， 经过必经节点到达目标节点的最短路径。

3) 带路障点路径规划。带路障点的路径规划是根据用户给出的起始节点与目标节点以及路障点序列在室内导航电子地图的交通层网络图基础上进行路径规划，规划出一条经过起始节点S， 绕开路障点序列， 最终到达目标节点T 的一条最短路径。在路径规划的准备阶段，假设 (u，v)表示从结点u到v有路径相连，如u和v其中有一个是路障节点，则该路径即为规避路径，需设置该路径的两个端点之间的权值(即，距离)为无穷大。用同样的办法，将所有路障点相关的路径的权值均设为无穷大之后的路径规划结果就是从起始节点S到目标节点T规避了路障点序列的路径。

3.2　智能分析与服务

按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种：

实时数据分析一般用于移动互联网应用，往往要求在数秒内返回上亿条数据记录的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。

离线统计分析适用于反馈时间要求不是那么严苛的应用，离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL(抽取+转换+加载)工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求[16-17]。

按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种：

这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。目前的PC服务器，内存可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。

此外，目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案，利用内存+SSD，也可以轻易达到内存分析的性能。随着SSD的发展，内存数据分析必然能得到更加广泛的应用。

BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。目前主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析方案。

海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapReduce进行分析[18]。

4结论

无缝化位置信息采集技术的研究是一种易于检索、展现、路径规划的新型数据模型，综合考虑室内、室外的空间约束特征，将同一区域内室内和室外地理要素进行一体化建模，以适应室内外高精度定位导航应用场景，并制定相关数据标准。

通过对无缝化信息采集技术的研究，真正形成可实际运行的室内外一体化导航模型，适用于车导、公交导航、人行导航等领域，为室内地图制作规范和工具奠定基础。

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(责任编辑：李丽)

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《安徽理工大学学报》编辑部

Design and Implementation of Seamless Position Information Acquisition Technology

LU Kui, ZHANG Zi-yang

(School of Computer Science And Technology, Anhui University of Science And Technology, Huainan Anhui 232001, China)

Abstract:With the progress of human society, people pay more and more attention to their exact location information and the location of points of interest and navigation. The GNSS provides an effective means of outdoor positioning and becomes a necessary tool of many people for travel navigation. The research on the technology of the seamless location information collection conforms to China's strategic needs of developing indoor and outdoor seamless navigation, and different positioning technology is used to achieve the seamless coverage of all kinds of indoor and outdoor positioning applications, and at the same time ensure smooth transition and seamless connection among positioning technology in various scenarios, positioning algorithm, positioning accuracy and coverage range. By establishment of a integrated, independent and controllable service system, which meet the indoor and outdoor seamless positioning and location needs of many industries and the public, the development of the industry application and the establishment of technical standards will be promoted. In which the information collection technology of the seamless location includes the positioning technology of the indoor and outdoor space, the unified data transformation and the integration of the positioning database establishment.

Key words:seamless positioning; indoor positioning; GIS technology; optimal path; intelligent analysis

作者简介：陆奎(1963-)，男，安徽怀远人，教授，博士，研究方向：计算机网络与监控。

收稿日期：2015-03-11

中图分类号：TP312

文献标志码：A

文章编号：1672-1098(2015)04-0023-05