В последние несколько лет возможность реализации передовых коммуникационных приложений и сервисов, поддерживаемых информацией о местоположении, способствовала разработке систем для локализации людей и объектов внутри помещений, в том числе и в музеях. Параллельно эволюция этих систем постоянно поддерживалась технологическими достижениями интернета вещей (IoT), специально разработанными для недорогой радиопередачи на короткие расстояния, такими как Bluetooth, а также технологии радиочастотной идентификации (RFID).

Проблема стандартизации indoor навигации

Проектирование систем навигации, основанных на технологиях радиосвязи малого радиуса действия, не является тривиальной задачей. На самом деле на распространение радиосигнала внутри зданий влияют несколько факторов, таких как строительные материалы, объекты в этом районе, присутствие людей и т.д. Все эти факторы могут влиять на качество принимаемого сигнала, что делает локализацию внутри помещения очень сложной и дорогостоящей, когда она непосредственно основана на измерениях физических параметров принимаемых сигналов от объекта. В отличие от наружной навигации, которая в основном основана на технологиях глобальной навигационной спутниковой системы (GNSS) (например, Глобальная система позиционирования, GPS), на сегодняшний день системы позиционирования внутри помещений еще не определены и не стандартизированы. Отсутствие стандартизации в основном связано с очень разными характеристиками зон, обслуживаемых системой локализации внутри помещений. Как следствие, эта система локализации часто разрабатывается специально для данной местности. При этом используются разнородные и часто индивидуальные методы и процессы расчета местоположения.

Предлагаемые решения

В этой статье мы сосредоточимся на проблеме локализации для типичной музейной среды. Доступность информации о местоположении посетителей в музее может быть использована музейным координатором для продвижения коммуникационных услуг, направленных на улучшение общего “культурного опыта”. В частности, информация о местоположении может быть полезна оператору музея для проектирования художественных выставок, определения индивидуальных маршрутов в соответствии с предпочтениями посетителей, постоянных или временных инсталляций, а также для ухода за коллекциями. Все эти мероприятия могут быть основаны на анализе потоков посетителей, например, путем наблюдения за количеством посетителей, останавливающихся перед данным произведением искусства, или количеством времени, проведенного в некоторых помещениях музея. Кроме того, оценки положения посетителей могут быть использованы для улучшения их взаимодействия с музейными произведениями искусства в режиме реального времени, например, с помощью дополненной реальности, предоставляющей информацию о произведениях искусства. В последнем случае каждый посетитель оснащен интеллектуальным устройством (например, собственным смартфоном или планшетом), включающим устройство для связи с системой локализации внутри помещения и способным взаимодействовать с приложениями музея внутри помещения. Устройство при этом предоставляет, например, дополнительную информацию о наблюдаемом или понравившемся шедевре, произведении искусства . Система локализации может быть развернута не только в музее, но и в других помещениях.

Используемые технологии

Система использует технологию Bluetooth Low Energy (BLE) для сбора данных, передаваемых устройством, принадлежащим каждому посетителю. Основными преимуществами BLE являются доступность большого набора микросхем на рынке и на современных смартфонах или планшетах, простота программирования и низкое энергопотребление. Получившаяся в результате система локализации на основе BLE является недорогой по сравнению с другими методами определения местоположения внутри помещений, такими как основанные на (нестандартных) RFID-устройствах. В рассматриваемой системе локализации сигналы BLE, излучаемые передатчиками посетителя, принимаются устройствами BLE, установленными на территории музея. Эти устройства могут измерять индикатор уровня принимаемого сигнала (RSSI) и отношение сигнал/шум (SNR) каждого принятого сигнала, а также извлекать идентификатор передатчика BLE путем извлечения соответствующего сообщения. Измеренные RSSI и SNR и соответствующее сообщение BLE затем передаются на центральный сервер в музее. Объект-локатор на сервере обрабатывает полученные данные и сообщения, чтобы определить местоположение посетителя на объекте. Алгоритм локализации каждого посетителя основан на минимизации целевой функции, включающей измерения потери пути, полученные из соответствующих RSSI и SNR. Оптимальное решение задачи минимизации, соответствующее предполагаемому положению посетителя, получено путем применения нелинейного алгоритма наименьших квадратов (NLS).

Результаты показывают, что передатчик BLE может быть локализован с точностью менее 1 м (т.е. Евклидово расстояние между истинным и расчетным местоположением составляет менее 1 м), когда приемник BLE правильно размещен в этом районе. После обучения нейронной сети приемник BLE может лучше оценивать расстояния на основе измерений RSSI и SNR, собранных во время перемещения посетителя вокруг произведений искусства.

Также подробно об использкемых решениях вы можете ознакомится на нашем сайте Indoors Navigation.