基于iBeacon的站內定位導航系統設計研究

楊國元，張秋亮

（中國鐵道科學研究院集團有限公司 電子計算技術研究所，北京 100081）

隨著定位導航功能在智能移動終端的大量普及和基于位置服務（LBS，Location-Based Service）的蓬勃發展，人們在生活、工作中越來越多地應用位置服務。火車站作為室內環境，給旅客帶來舒適、干凈候車環境的同時，由于車站本身面積大、服務設施多，站內環境復雜，對于旅客來說，要隨時并準確找到站內的某個位置，成為一件困難的事，因此在火車站內研究低成本、高精度的站內導航系統，解決旅客在站內精確定位及導航、改善旅客的出行體驗具有重要的意義。

國內外學者紛紛對室內定位、導航技術展開了研究。Yang Chouchang[1]通過改進的基于Wi-Fi的室內定位算法，能夠實現室內精確定位。Yasir M[2]提出了基于可見光實現室內定位，但需要對室內燈具進行改造。Faragher R[3]研究了低功耗藍牙定位技術，提出了基于藍牙改進的指紋定位算法，實現了室內定位。國內學者分別從Wi-Fi定位[1]、Zigbee定位[2]、射頻識別（RFID，Radio Frequency Identification，）定位[3]、超寬帶（UWB，Ultra Wide Band）定位[4]、iBeacon定位[5]等領域展開了室內定位、導航的研究。這些定位技術及方法中，只有iBeacon的定位成本低，旅客只需通過帶有藍牙功能的移動終端即可實現定位，同時定位精度可以達到1 min以內。而Wi-Fi定位精度至少在3 min以上，精度較低，其他定位技術都需要旅客單獨攜帶額外設備，不適宜應用在車站站內導航系統中。因此選用iBeacon來實現站內定位導航是理想選擇。

1 基于iBeacon的站內定位算法

1.1 定位原理

iBeacon是一種基于低功耗藍牙技術（BLE，Bluetooth Low Energy）的射頻技術，通過使用BLE技術向周圍發送自己特有的ID，接收到該ID的應用軟件會根據射頻場強隨距離衰減的模型計算距離。基于射頻技術的室內指紋匹配的定位過程分為兩個階段：離線訓練階段和在線定位階段。

離線訓練階段完成對定位區域內不同位置處iBeacon射頻信號強度的數據采集，在采集過程中，定位設備是作為采集設備，iBeacon作為參考節點，在不同的參考節點處測量自身與iBeacon的信號強度值并存儲，形成指紋數據庫。在線定位階段主要實現對待定位節點的定位。當待定位設備進入定位區域后會首先與iBeacon模塊完成藍牙連接，然后將測量的接收信號強度指示（RSSI，Received Signal Strength Indication）信息與離線階段的數據庫進行匹配，完成定位。匹配定位過程中需要采用相應的指紋匹配算法來提高定位精度。

指紋匹配的定位算法主要包括確定型和概率型兩種算法。

（1）確定型定位算法一般是將實時采集的RSSI與指紋庫進行比較，選擇信號強度最近幾個點的質心作為目標的估計位置，因此確定型定位算法的計算量較少，但定位精確度較低。

（2）概率型定位算法一般是利用離線訓練階段，在不同位置采集的RSSI構建位置概率分布模型，在線定位階段根據定位目標接收到的RSSI，利用貝葉斯公式計算目標位置的后驗概率，取后驗概率最大的位置點作為定位目標的估計位置。概率型定位算法定位精度較高，但計算較復雜。

本文設計的站內定位導航系統采用基于iBeacon射頻信號指紋匹配的加權定位算法。

1.2 算法描述

對iBeacon來說，iBeacon的布設間距、周圍環境對RSSI值有較大影響，因此在定位區域不能依賴于定位設備接收到RSSI值進行定位，還應加入其它修正方法提高定位精度。

在一個定位區域內，存在m個iBeacon參考點（x1，y1），（x2，y2），…，（xm，ym），待定位設備O（x，y）進入該定位區域后，測得O與m個參考點的RSSI分別為S1，S2，…，Sm，以遍歷的方式去匹配指紋庫中的各參考點相應的指紋信息確定待定位設備的估計位置。為了提高定位精度，根據對數衰減模型[11]，利用所測得的RSSI計算出O與每個參考點對應的距離值di，將1/di作為每個參考點的權值，即每個參考點權值ωi為

待定位1設備O（x，y）的估計位置可由式（2）計算可得。

2 站內導航系統

2.1 總體架構

站內導航系統采用基于SOA面向服務開放靈活的架構體系[12]，基于iBeacon指紋定位算法及室內引導技術，為旅客提供在站內定位、引導、信息查詢等功能，滿足旅客在站內對位置服務的需求。系統總體架構，如圖1所示 。

系統采用鐵路總公司、鐵路局兩級級部署服務器，鐵路總公司部署數據服務、應用服務、運維服務、接口服務，鐵路局部署接口服務和運維服務，客運站不部署服務器，只設立運維終端。

2.1.1 鐵路總公司級

圖1 站內導航系統總體架構圖

數據服務、應用服務、延伸服務、運維服務部署在鐵路總公司客服外網（簡稱：客服外網）。其中，數據服務包括：地圖數據、業務數據，地圖數據主要是對各車站繪制的站內地圖，業務數據為定位、導航過程中產生的大量數據。應用服務包括：地圖應用、導航應用，地圖應用為對外提供的地圖引擎服務，導航應用為對外提供的導航引擎服務。客服外網對外提供定位導航的應用服務，旅客通過互聯網接入客服外網進行訪問。

鐵路總公司鐵路綜合計算機網（簡稱：鐵路計算機網）部署接口服務，用于接收由鐵路局推送到鐵路總公司的接口數據。

客服外網與互聯網之間的數據通信利用鐵路總公司既有的安全保障服務體系來實現，即鐵路總公司負載均衡通過映射外網地址，經過安全管理檢測和防火墻聯通互聯網。客服外網與鐵路計算機網之間的數據通信利用鐵路總公司既有的安全平臺實現。

2.1.2 鐵路局級

鐵路計算機網部署接口服務器，用于接收客管系統、旅服系統以及其他路內系統的接口數據。同時為車站運維終端提供對地圖、藍牙數據的維護服務。

鐵路局接口服務器將接口數據通過鐵路綜合計算機網推送到鐵路總公司接口服務。

2.1.3 車站級

車站部署藍牙定位設備，旅客在車站內通過移動終端接入互聯網訪問站內導航系統。

車站工作人員通過鐵路綜合計算機網訪問鐵路局的接口服務，上報站內地圖的變更信息。

2.2 邏輯架構

站內導航系統應用軟件邏輯架構，分為展現層、應用層、接口層、基礎服務層、數據層5層，具體關系，如圖2所示。

圖2 站內導航系統邏輯架構圖

（1）數據層

數據層由地圖數據和業務數據組成，其中，地圖數據包括基礎導航數據、二維站內地圖數據、三維站內地圖數據、定位數據等其他服務信息組成，該數據屬于在線數據，通過基礎業務系統調用在線地圖服務完成，業務數據包括候車信息、列車運行信息、語音服務信息、商鋪信息等。

（2）基礎服務層

基礎服務層由基礎業務服務和地圖服務組成，基礎業務服務包括候車服務、接送站服務、語音通信服務、推送服務、以及列車時刻服務等服務。地圖服務主要是站內外地圖服務，包括站內外定位服務、站內地圖展示服務、站內外導航接續服務、公交換乘服務，提供具備高可靠性、強擴展性、高伸縮性和開放的基礎服務。

（3）接口層

基于基礎層向應用層提供接口功能，提供候車、接送站、語音通信、推送、正晚點、站內外地圖等服務接口，這些接口的設計及實現豐富了系統的功能，同時使得系統更容易擴展。

（4）應用層

根據不同應用場景的具體需求，建立面向旅客、客運管理部門、站內商鋪的應用系統，針對旅客用戶，開發專業的在線引導系統。

（5）展現層

展現層包括旅客手機、PAD等移動設備，車站運維、商鋪人員PC設備。

3 網絡架構

站內導航系統采用三級組網方案，按照鐵路客運業務管理模式，分為鐵路總公司級、鐵路局級、站段級。

系統的總體網絡拓撲結構圖，如圖3所示。

3.1 IT設備部署

鐵路總公司客服外網設置數據服務器、應用服務器、運維服務器、接入交換機、核心交換機、負載均衡；鐵路總公司鐵路綜合計算機網設置核心交換機、接口服務器。在18個鐵路局集團公司分別設置地圖運維服務器、接口服務器、負載均衡、接入交換機、核心交換機、網閘、防火墻。車站不部署服務器，只有運維終端。

圖3 系統網絡拓撲結構圖

3.2 數據備份

鐵路總公司客服外網設置數據備份，以保證數據安全，防止數據遭到破壞后，無法恢復。由于鐵路總公司涉及全路地圖數據，對數據的安全性要求較高，因此，每天完成一次完全數據備份。

3.3 訪問方式

旅客通過互聯網訪問鐵路總公司客服外網服務器。專業地圖運維人員通過鐵路總公司客服外網訪問運維服務器。鐵路局級用戶在應急情況下通過鐵路計算機網訪問鐵路局地圖運維服務器，以便應急維護地圖數據。客運站用戶通過鐵路計算機網訪問鐵路地圖運維服務器。

4 站內導航系統功能

站內導航系統主要為旅客提供位置信息服務，為車站工作人員提供商業智能分析功能。

4.1 位置信息服務

（1）站內定位

客戶端向定位服務發送定位請求，定位服務會提供客戶端在地圖上的當前位置。

（2）地圖展示

地圖展示為旅客提供車站室內地圖的顯示，并以二維、三維地圖的方式展示站內地圖效果，方便旅客全面、直觀地了解車站進站口、出站口、候車室、檢票口、站臺、衛生間等區域的實際位置以及站內設備設施分布情況。

（3）路徑規劃功能

旅客向導航系統發送起始位置到目標位置的路徑請求時，導航系統會在地圖上規劃出從起始位置到目標位置的最優路徑，并提供路徑的距離以及所需時間。

（4）導航功能

通過站內定位服務及路徑規劃，為旅客提供二維、三維、AR導航，實現從當前位置到目標位置的前進、左轉、右轉等位置引導，支持跨樓層導航，同時旅客在行走過程中導航系統會伴有語音、文字提醒。

（5）位置搜索

導航系統提供豐富的本地搜索功能，包括對候車室、檢票口、飲水處、餐飲、購物等站內設施及位置的分類搜索。

（6）站內站外導航接續

站內導航系統通過對接第三方地圖應用系統，旅客在站外，利用站內導航系統，輸入車站內興趣點（POI，point of interest）位置，在站外調用第三方地圖應用系統，實現站外導航，到達車站后，自動切換到站內導航系統進行導航，根據旅客的導航需求，將旅客導航到站內指定目的地。通過站內外導航系統接駁，實現旅客全行程導航。

4.2 商業智能分析

4.2.1 位置數據分析

通過對旅客訪問站內導航系統產生的定位、導航數據展開大數據應用分析，以圖形化方式展示請求站內路徑規劃、請求搜索站內服務設施等信息的頻次，優化站內流線設計、精準配置站內服務設施及服務資源。通過對餐飲、商鋪等的搜索導航以及旅客在此類店鋪的停留時長進行大數據分析，建立用戶畫像，判斷旅客對餐飲、商品的需求，調整餐飲、商品的數量及品種，提高商鋪的精準營銷。

4.2.2 區域客流分析

通過在車站區域內對旅客訪問站內導航系統的定位，展開區域客流分析，以區域熱力圖的方式展示客流，以顏色表示人口密集程度，同時表示人口擁擠程度。

5 結束語

通過對國內外室內定位技術的研究，確定了在鐵路車站選用基于iBeacon定位技術構建站內導航系統，設計了系統的總體架構、邏輯架構、網絡架構，描述了系統的功能，提出了基于iBeacon的站內指紋匹配定位算法，實現了站內精準定位、導航、站內位置信息搜索等功能，同時為鐵路車站工作人員提供了基于大數據技術的站內商業分析功能。對提升旅客出行體驗，提高客運服務質量具有現實意義。