Microcomputer Applications Vol. 35 ,No. 1,2019 研究与设计 微型电脑％ 用 2019 年第 35 )第 1 期
文章编号！007-757X(2019)01-0076-04基于iBeacon的商场室内定位及导航系统设计与实现
前晋，陈淑荣(上海海事大学信息工程学院，上海201306)
摘要：基于蓝牙iBeacon设计C/S架构的商场室内手机定位及导航系统。手机接收蓝牙信号并上传至服务器，后台从蓝牙 信号强度根据iBeacon距离-RSSI损耗模型计算出手机至iBeacon的距离，再采用三边质心法确定手机位置坐标，并标示在手 机端商场地图上；另外，按照手机端输入的目的地信息，服务器运行引入回退机制的A*算法，规划出最优可行路径，实现手机 端的商场导航。实验数据表明最大定位误差在3米以内，导航路径精准。
关键词：iBeacon;室内定位及导航；三边质心法& A-算法 中图分类号：TN925 文献标志码：A
Indoor Location and Navigation System Based on iBeacon in Shopping MallQIAN Jin，CHEN Shurong(School of information Engineering，Shanghai Maritime Univeristy，Shanghai 201306)
Abstract： An indoor location and navigation system for mobile phones is designed with the C/S architecture by using iBeacon. A mobile phone receives the Bluetooth signal and uploads it to the server，the server calculates the distance from the mobile phone to the iBeacon according to the strength blue teeth signal and the iBeacon distance-RSSI lossmodel，and then uses the trilateralcentroid method to determine the position coordinates of themobile phonemarked ocording t o t he des t i na t i on informa t i on input t ed by t he mobile phone， t he server runs the A-
mechanism to plan an op t i mal pa t h，so as to realize t he shopping naviga t i on for t he mobile phone. Experimthemaximumpositioning error iswithin3meters，thenavigationpath isaccurate.
Keywords： iBeacon； Indoor pos it ioning and navigat ion； Three-sided centroid method； A- algorithm
0引言随着商场、地下停车场、机场等大型室内场馆的兴建，手 机室内定位及导航需求日趋强烈，如商场中基于位置信息给 予用户手机特定的商品消息推送，地下停车场智能寻车，机 场室内位置导航等。目前手机室内定位技术主要通过蓝牙 iBeacon和Wi-Fi来实现，文献[1][2]使用Wi-Fi指纹定位算 法，将接收Wi-Fi信号的RSSI值与已建立的指纹数据库进 行对比实现定位；文献[3][]使用iBeacon定位技术，首先建立 iBeacon信号强度与距离之间的关系，再通过三边定位算法 实现定位。以上两种定位技术均能满足商场室内定位精度 需求，但商场人流较大，商铺位置易变动，导致Wi-Fi指纹库 需要时常更新维护，人工成本较大，相比之下iBeacon技术更 适用于商场环境。导航是手机位置信息服务的一种，可转化为找寻定位点 与目的地之间的最短可行路径。常用的路径规划算法包括 Dijkstra算法、A-搜索算法、蚁群算法等。文献[4]指出Di- jsta算法搜索全局空间，难以满足快速规划路径的需求，而 通过改进A-算法建立平滑的A-模型，其性能优于蚁群算 法，且能处理障碍物随机分布的复杂环境下的路径规划问
题。可见A-算法更适用于障碍物较多的室内环境。本文利用蓝牙iBeacon技术实现手机室内定位及导航功 能，首先在室内部署ibeacon设备，测量室内环境中各点的 RSSI值，得出信号强度与距离之间的关系，建立iBeacon距 离-RSSI损耗模型；其次手机接收iBeacon的RSSI值，上传 至服务器，利用上述模型和三边质心法计算手机位置坐标； 服务器端按照用户输入的目的地，采用引入回退机制的A- 算法计算最优路径，并在手机端自制的商场地图上标示最优 导航路径。
1 系统概述系统主要由3个部分组成：iBeacon设备、Android智能 手机、服务器，如图1所示。多个已知位置坐标的iBeacon部署在室内空间中，周期 性地向外界广播信号。手机应用由Android Studio开发环境搭建而成，其功能 包括接收iBeacon信号并上传iBeacon的Major值及对应 RSSI值至服务器；上传用户输入的目的地；接受返回信息并 在室内地图标示当前位置；显示服务器返回的最优导航路径。
作者简介:前晋（1994-)，男，硕士，研究方向：无线通信及接入技术。陈淑荣（1972-)，女，副教授，研究方向：视频分析与处理，现代通信网络及控制技术。
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服务器由MyEclipse结合ApacheTomcat搭建而成，内 部存储了 iBeacon信息和地图信息，采用基于HTTP协议的 doPott方式与手机端 数据 ，功能 接收手机端上传的RSSI值，运行iBeacon距离-RSSI损耗模型确定手机与 iBeacon的 ；利用三边质心法计算手机位置坐标；接收输入的目的地信息，并运行引 机制的A-算法规划 ：导航路径。
2系统实现的关键技术2. 1 iBeacon室内定位采用iBecaon进行室内定位，需先建立iBeacon距离-RS- SI损耗模型，获取手机与最近的3个iBeacon之间的距离，再 通过三边质心法计算手机位置 ，实现定位。算法 _如下：第一步：RSSI值采集预处理。部署iBeacon应选取周围 无遮挡物的位置降低信 耗，在信 定后采集RSSI值其它信 扰，减少环境 ；在同一地 集 、RSSI值采用均值滤波预处理，以减少测量误差，如式（1)。
Rssi = 1 # Rss i (1)n人」1
第二步：建立iBeacon距离-RSSI损耗模型。已有实验 数据 信号强度与 存在对数关系[36]，
PL(<) % PL(<〇 ) + 10nlg )4 X。 #)其中，PL(<)、PL(<。）分别表示无线信号在 < 和 <。米处的信 号强度损耗，为环境变量因子，X。是方差为。的正态随机 分布，单位为dB。设<〇=1m，（2)式变为式（3)。Rss i (<) % R1 4 1"nlg(<) 4 X。 (3)式中，Rssi(<)表示 < 米处的无线信号强度值，R:表示iBeacon 与手机 1m时的 信号强度值。 度RssiCO) 测量得到，和R1 的待定参数。第三步:参数只：和〃的最优估计。采用最小二乘法*]， 利用 化 的平方 数据的最佳 数，，痈定最优参数值。误差函数如式（）。
2(Ri，）％ 1 # (Rss i (dl) — Rss i (dl))2 ⑷2m s=1
其中Rssi(dz)表示dz米处RSSI实际测量值，Rs(dz)表示 根据式（3)求得的RSSI估计值。R1和n 据初值不断循环
优化，如式（5)。Rz : % Ri + a 丄# m ”（Rsi(dz) + Rssi(dz))m ^ s=1
〜 （5) n : % n — a 1 # (Rssi(dz ) — Rssi(dz ) ) 10lg(d)
其中a为梯度因子，取a = 〇.。2,使2R1，n)达到最小即可求 得所需的R:和n。根据最优参数建立的iBeacon距离-RSSI
损耗模型如式（）。Rssi(d)—尺1d % 1。 1。 (6)
将手机端接收的RSSI值代入式（6)即可得出手机与 iBeacon的距离d。第四步： 机位置坐标。采用三边质心法[6]，如图2所示。
其中，A、B、C三点代表iBeacon设备位置，n、2、3表示 过 (6) 求 得 机 与 其 近 的 三 Beacon 设 . 的d。阴影三角形的三 别为LKxd，％)、^(xe，:ye)、/(Xy，3V)，三角形的质心坐标P(x，：y)即为确定的 手机位置坐标，如式（7)。
2. 2商场室内导航导航作 内位置服务的 ，实质是寻定 用户搜索目的地之间的 路径。如图3所示。
图3实际地图与路径节点图以上海正大广场1层为例，如图3(a)所示，导航算法步 ：• 77 •