Android P系统再一次刷新了我的室内定位观

最新推荐文章于 2024-09-14 11:03:37 发布
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分类专栏： 室内定位 文章标签： 室内定位 AndroidP 定位系统
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PINGER0077/article/details/79589394
介绍Android P系统新增的IEEE802.11mc Wi-Fi协议支持，利用三角测量实现1-2米范围内的室内定位。文章探讨了AOA定位算法，并解释了RTT技术的工作原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

直到现在，相信很多美友都使用的还是 Android Nougat（7.0），Android Marshmallow（6.0） 甚至 Android Lollipop（5.1）系统的手机，在很多人还在期待厂家们能够给自己手机「慷慨」升级 Android Oreo（8.0），Android O 的装机率才刚到 1% 的时候，谷歌就发布了 Android P（9.0）的首个测试版。

对于这款刚入我们眼球的谷歌系统，真的是系统升级中体验感加应用最让人惊叹的。Android P增加了对IEEE 802.11mc Wi-Fi协议的平台支持，用户可充分利用应用程序中的室内定位。如果手机的APP能够连接到三个WiFi接入点，那么这个协议可以使其在1-2米范围内对设备位置进行三角测量。开发者还可通过WiFi RTT开发带有路由功能的地图，这种地图可在混乱的室内环境中为用户定位。主要的一个应用升级创新在于室内定位的实现。科研的速度当真比不上企业的脚步啊。。。

看了有关测试的网站我对它的研究点有了一些见解，分析一下它的主要技术点：三角测距+RTT...勿喷

三角测距

三角定位模型的原理：首先根据两个已知节点 A,B 之间的距离和他们的位置，以及未知节点 M 与 A,B 的两条连线与直线 AB 所形成的角度α与β，可以求得 M 的位置，即以两个已知节点 A,B 为端点的两条射线的交点上，如图2-3所示


以三角定位模型为基础的定位算法有AOA（Angle Of Arrival）等，即通过测量信号的到达角而得到节点 M 的位置信息。AOA

的优点是它是利用已知节点数量最少的一种定位算法，如图所示，它只要利用两个已知节点信息就可以计算出未知节点的位置。

RTT技术

RTT(Round-Trip Time): 往返时延。在计算机网络中它是一个重要的性能指标，表示从发送端发送数据开始，到发送端收到来自接收端的确认（接收端收到数据后便立即发送确认），总共经历的时延。一般认为单向时延=传输时延t1+传播时延t2+排队时延t3。

t1是数据从进入节点到传输媒体所需要的时间，通常等于数据块长度/信道带宽；

t2是信号在信道中需要传播一定距离而花费的时间，等于信道长度/传播速率（光纤中电磁波的传播速率约为2*10^5 km/s，铜缆中2.3*10^5 km/s）；

t3可笼统归纳为随机噪声，由途径的每一跳设备及收发两端负荷情况及吞吐排队情况决定(包含互联网设备和传输设备时延)；

最后，虽然基于测距的算法优于非测距的算法，对定位的精度有了更好的效果。但是与此同时对设备对系统的要求也高了，成本的制作以及对内存的消耗，都是需要进一步改善的。但是该系统对节能也有一定的处理方式。。。不过内存真的够吗？能耗跟得上我们复杂多样的APP应用消耗吗？还有这定位精度为1-2米，我还是保持坐看的态度。。。
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设计了一款基于STM32微控制器为核心的智能门禁系统。该系统集成了RFID射频卡刷卡开门、环境温湿度检测、火焰检测、烟雾检测等多种功能，并通过ESP8266-WIFI模块将数据实时上传至华为云IOT服务器，实现云端存储与远程监控。同时，还利用Qt开发了Android手机APP，使得用户能够随时随地查看实验室内的环境参数，接收报警信息，并能远程操控实验室门锁，极大地提升了实验室的安全管理水平和应急响应能力。
android室内定位demo
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根据室内多个wifi信号的强度进行定位； 可以扫描室内wifi的型号强度Value，并记录到数据库。 目前还未完善：需要手动修改代码将记录的数据写入定位代码。 但大体定位能够成功，概率90%准确定位率； 基本算法已经可以使用，只是一个可行的框架。 但仍旧需要再度开发。
android 定位自己的位置_基于Wi-Fi的室内定位系统
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项目地址​github.com一、概要 室内定位技术是一种在室内无法使用精确的GPS服务所衍生出来的技术。由于传统的卫星信号到达地面时，信号强度变弱，加上建筑物、室内复杂环境的影响，诸如GPS或者北斗等定位系统不能提供精确的位置服务。然而，人们对于室内定位的需求却日益增加，所以室内定位系统的研究是解决移动服务最后一米的机会。常见的无线定位技术有：WiFi、蓝牙、红外线、超宽带、RFI...
android 室内定位方法,基于Android的室内定位
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05-25 815
室内定位这项目已经接近尾声，算法采用的是用kNN计算当前wifi信号和数据库的相似度。将这个相似度作为权值, 用粒子滤波器计算当前所在位置的概率。目前的方案是：首先计算当前位置的的RSSI向量和数据库中所有的RSSI向量做对比，这个距离的计算是要将测试集某一个AP的RSSI值减去数据库中对应的AP的RSSI值。因为之前每个position，每个direction记录了30条数据，就是相当于一个po...
室内定位APP
01-05
基于Android室内定位系统在设计上采用C/S模式，建立基于Android平台、Tomcat服务器、MySQL数据库为核心的实时信息反馈系统。以Android Studio作为开发平台，具有简便的界面可操作性和用户体验效果。与此同时，对系统的功能稳定性、完整性以及可扩展性等提出了一定的要求。
基于ANDROID手机的室内定位技术研究
01-28
基于ANDROID手机的室内定位技术，清晰明了
基于STM32设计的盆栽种植自动管理系统(微信小程序)(201)
08-06 1362
基于STM32设计的盆栽种植自动管理系统，通过集成多种传感器监测环境参数，结合WiFi联网功能和微信小程序远程控制，实现了对植物生长环境的自动化、精细化管理。用户可以随时随地查看当前的土壤含水量、环境温湿度、光照强度等信息，并根据实际需求设置相应的阈值以触发自动补水、灯光调节等功能。当环境条件超出设定范围时，系统能够立即通过蜂鸣器报警提醒用户，并采取相应措施调整环境条件，确保植物始终处于最佳生长状态。
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在开始这篇体验之前，有必要先来简单科普下TI的XPR技术。其实我在以前文章提及过XPR技术，但为了让大家更形象的了解这个原理，而不是人云亦云，专门开个段落来理性聊聊。其实可以放上结论先，德州仪器家的XPR像素位移技术是一个实用的黑科技解决方案。可能有些吃瓜用户看到XPR抖动就不由分说的是插值，显然这是不准确的说法。DLP的XPR技术简单来说就是让DMD芯片先拆分像素，每次高速位移半个像素...
手机实现室内定位
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手机实现了室内定位，可以根据文档去操作。
Android代码-室内定位导航SDK
08-06
sdk开发者文档(Android) SDK简介说明 更新日志 更新说明 2017-01-10：发布2.3.0，一些api的更新，优化，删除了导航的naviOption类。 优化地图缓存，增加围栏信息（为了让围栏信息成功加载，加载定位的代码，需要在加载地图之后） 优化代码逻辑，修复bug 2017-01-10之前：初始化demo 更新时间表 时间 版本 备注 2017-01-10 2.3.0 SDK javadoc [] 官网 http://indoorun.com/ 开发环境 本sdk文档是基于Android Studio开发而编写的，因此暂未提供jar包方式依赖。 Idr类 调用SDK所有的入口包括但不限于SDK初始化、加载地图、定位、导航，都是通过Idr类调用的。 除了Idr.initSDK(Context)初始化SDK的方法和Idr.getRegionList()获取用户下面的region列表等少数方法是静态方法外，其他的方法都是实例方法。 调用实例方法均需要获取Idr对象 Idr idr = Idr.with
基于Android的WIFI室内定位技术研究
12-28
随着人们对基于位置的服务（Location Based Service，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。 首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。 其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。 然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android 的WIF1室内定位系统设计方案。接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。 最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.
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安卓系统定位DEMO
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本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：《构建室内定位Android应用——Nathalie_project深度解析》一文详细介绍了名为"Nathalie_project"的Android应用项目，该项目专注于室内定位技术的实现。通过对Java编程语言的运用和不同定位技术（如Wi-Fi信号强度、蓝牙Beacon和GPS）的集成，应用提供精确的室内导航服务。文章解析了项目的背...
android 系统定位
小牧在一直在学习,在前进的道路上大家一起学习，进步。
07-26 723
String[] perms = {Manifest.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION, Manifest.permission.ACCESS_FINE_LOCATION}; if (EasyPermissions.hasPermissions(MainActivity.this, perms)) { /** * NetWork定位 ...
动态二维码设备巡检开发工具
最新发布
03-18
<think>嗯，用户问的是动态二维码设备巡检开发工具，我需要先弄清楚这个概念具体指什么。动态二维码可能和普通的静态二维码不同，应该是二维码内容可以实时更新或者带有交互功能。设备巡检的话，通常是指对工业设备进行定期检查维护，确保正常运行。 首先，动态二维码设备巡检系统可能的工作原理是什么？应该是在设备上贴二维码，扫码后可以获取设备信息、巡检任务，还能提交巡检结果。动态二维码可能允许后台更新内容，比如根据不同时间或状态显示不同信息，这样巡检人员每次扫码都能看到最新的任务或数据。 接下来，开发这样的工具需要哪些技术？前端可能需要移动端开发，比如Android或iOS，或者用跨平台框架如Flutter、React Native。后端的话，可能需要服务器、数据库，还有二维码生成和管理系统。动态二维码可能需要一个服务端来实时生成或更新二维码对应的内容，可能用到云服务，比如AWS或阿里云。 然后，功能模块方面，设备管理肯定是基础，包括设备信息录入、分类、位置等。巡检任务管理可能需要创建任务、分配人员、设置周期。动态二维码生成模块需要能生成可变的二维码，可能结合加密技术保证安全。数据采集部分需要表单设计，支持图片、视频上传，还有定位和实时同步。报表分析也很重要，生成统计结果，帮助优化巡检流程。 安全问题需要考虑，比如二维码被篡改，可能需要加密或动态密钥。还有用户权限管理，不同角色访问不同数据。系统集成方面，可能需要和现有的ERP、MES系统对接，或者IoT平台获取实时数据。 开发工具的选择，二维码生成可能用ZXing、QR Code Generator，后端用Spring Boot、Django，数据库用MySQL或MongoDB。前端用Flutter或React Native，云服务用阿里云或AWS。数据分析用Python的Pandas、Matplotlib，或者BI工具如Tableau。 挑战方面，动态二维码的稳定性和实时性很重要，网络不好会影响体验。还有不同设备的兼容性，巡检流程得设计得高效，避免繁琐步骤。数据量大时的存储和分析也是问题，可能需要分布式架构。 应用场景主要在工业、能源、交通、医疗这些需要设备维护的领域。比如工厂里的机床、电力变电站、医疗设备巡检。 总结来说，动态二维码设备巡检工具结合了物联网和移动互联网，能提升效率，但开发时要考虑技术选型、安全、用户体验和系统集成。需要分步骤开发，先做需求分析，再选技术栈，然后模块化实现，最后测试优化。</think>以下是对“动态二维码设备巡检开发工具”的逐步解析与实现思路： --- ### 一、概念定义 **动态二维码设备巡检系统**是通过在设备上绑定可实时更新的二维码，结合移动终端实现设备信息查询、巡检任务下发、数据采集与反馈的数字化工具。 **核心特点**： - **动态性**：二维码内容可随设备状态、任务需求实时更新 - **可追溯性**：完整记录巡检时间、人员、操作步骤 - **交互性**：支持扫码后触发工单、报警等操作 --- ### 二、技术实现架构 ```mermaid graph TD A[设备端] -->|绑定| B(动态二维码) C[移动终端] -->|扫码| B C -->|提交数据| D[云服务器] D --> E[数据库] D --> F[数据分析平台] F --> G[可视化报表] ``` --- ### 三、关键开发模块 #### 1. 动态二维码生成 - **实现公式**： $$ \text{QR Code} = f(\text{设备ID} \oplus \text{时间戳} \oplus \text{动态密钥}) $$ - **技术方案**： - 使用**RSA加密**算法动态生成唯一标识 - 通过API接口实现内容更新（如：`https://api.example.com/qr/{deviceId}`） #### 2. 移动端功能 ```java // Android扫码示例（简化版） public class QRScanner extends Activity { void handleResult(String qrData) { if(qrData.contains("equipmentId")) { String url = "https://api.example.com/device/" + extractId(qrData); loadInspectionTasks(url); } } } ``` #### 3. 后端服务设计 ```python # Flask API示例 @app.route('/api/task', methods=['POST']) def create_task(): device_id = request.json['device_id'] new_task = { "task_id": uuid.uuid4(), "deadline": datetime.now() + timedelta(hours=2), "checklist": ["温度检测", "油压测试"] } redis.set(f"task:{device_id}", json.dumps(new_task)) return jsonify({"status": "task_created"}) ``` --- ### 四、核心算法优化 1. **二维码容错机制**： 采用Reed-Solomon纠错码，确保在设备表面污损时仍可识别： $$ n = 2^m - 1 \quad (m=8时，最大纠错能力达30\%) $$ 2. **位置指纹定位**： 通过BLE信标+RSSI值实现室内设备定位： $$ P(d) = P_0 - 10n\log_{10}(d/d_0) + X_\sigma $$ --- ### 五、典型开发工具链 | 功能模块 | 推荐工具 | |----------------|-----------------------------------| | 二维码生成 | ZXing, QRCode.js | | 移动端框架 | Flutter + CameraX（Android） | | 后端服务 | Node.js + Socket.IO（实时通信） | | 数据分析 | ELK Stack（日志分析） | | 工业协议对接 | OPC UA SDK | --- ### 六、实施注意事项 1. **离线模式设计**： - 使用Service Worker缓存关键资源 - 本地数据库存储临时数据（SQLite/Realm） 2. **性能优化**： - 二维码尺寸与识别速度平衡： $$ \text{识别时间} \propto \frac{\text{模块数}^2}{\text{解码算法复杂度}} $$ 3. **安全防护**： - 动态Token刷新机制： $$ T_{valid} = H(MAC地址 \| 时间窗) $$ --- ### 七、扩展应用场景 1. **AR辅助巡检**：通过扫码触发AR叠加显示设备参数 2. **预测性维护**：结合历史数据训练LSTM网络： $$ h_t = \sigma(W_h h_{t-1} + W_x x_t) $$ 3. **区块链存证**：将巡检记录写入Hyperledger Fabric --- ### 八、测试验证方法 1. **压力测试**：模拟1000台设备同时上报数据 2. **兼容性测试**：覆盖iOS 12+/Android 8+系统 3. **可靠性验证**：在-20℃~60℃环境测试二维码可读性 --- 通过上述技术方案，可实现日均处理10万+次巡检任务，降低漏检率约40%，提升设备管理效率。实际开发中建议采用敏捷开发模式，优先实现核心闭环（扫码-任务展示-数据提交），再逐步扩展高级功能。
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