Re: [問題] 關於使用sensor定位的問題

看板Programming作者archerlin時間18年前 (2007/09/02 23:02)推噓4(4推 0噓 1→)

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※ 引述《akdsy (我喜歡小玉)》之銘言： : 感覺在版上問這這種問題很奇怪＠＠" : 不過我已經困擾很久了， : 敘述如下--------------------------- : 我在做一些關於室內定位的東西， : 我是想說用幾個sensor測出我跟他之間的拒離去劃平面圓， : 然後用三角定位的方法， : 找出受測點的位置， : 當然sensor是黏在天花板的， : 只能知道某個sensor跟我之間的距離和我給定他的座標位置， : 但是在空間中有x,y,z三個軸， : 所以訊號會形成一個球，（也就是球半徑是sensor 和 sensor訊息接收器的距離） : 問題來了， : 我要如何去找出天花板離我（這裡指的是一個sensor訊息接收器）的距離呢？？？ : 因為隨著不同的人會有接收器高度不同的問題， : 所以對應到x-y面上會產生不同的圓，（我只想在x-y平面上定出位置即可） : 我之前是想說用4個sensor 所產生的"球形"直接去定點， : 可是我看的papper裡面都幾乎是只用三個點且是單純的平面， : 並沒有去表示他是如何去解決立體這個問題的， : 而且我的方法也太過麻煩， : 各位大大懂我的問題嗎？？（要稍微想像一下） : 請問各位大大， : 有沒有什麼關於解決我的問題的方法呢？ : 還是有哪篇papper有關於這種議題的研究可以提供給我呢？？ : 感謝妳的回答！！！ : PS：我用的是crossbow (smarter sensors in silicon) 這組sensor 你是用Crossbow的sensor想必大概是mica系列的吧？不知道你做的室內定位談理論還是做實際的實驗？若是實做，我覺得你的假設就不一定對了，例如測的訊號一定不是一顆球型，他的Antenna也不是Omni Antenna(全向型)，換句話說，是介於全向性和指向性之間，且若你有仔細測訊號時會發現太靠近時(約<1m)訊號反而會變弱？！(所以sensor在人的頭頂時反而測不太到人！)根據你每個sensor天線擺的方向和角度，訊號都有所增減。另外為啥實做型的paper和datasheet都要把sensor黏在天花板呢？因為測過這樣效果最好阿！天花板一樣高，障礙物少干擾可以少一些，還有天線的角度最好是接近45度且方向要一致，應也可以減少點誤差。但就算如此，測出來的誤差還是極大的，因為signal在傳播時還有個fading的因素無可避免，尤其你做室內定位牆壁、不規則障礙物眾多，這些都會造成multipath的現象(也就是diffraction,scattering,reflection)，而這些是無可避免的......。所以我說這麼多，其實只是要說"訊號會形成一個球"，"4個sensor 所產生的"球形"直接去定點"這想法理論上是可行，但實際上測是幾乎都被上述的眾多誤差給消弭掉了，所以說一般人估測時乾脆不管高度，直接只算成X-Y平面的距離即可(除非你的天花板遠超過三米那另當別論XD)。另外對於你的Estimation model，你用所謂triangulation(三角定位測量)，但事實上建議可以再擴充一點，不一定只靠三個sensor去估目標位置，因為可能同時有N個sensors都有收到訊號，你大可用N個訊號一起去計算估測目標位置，會比只用三個來的準確。這數學上可能要用線代裡的least-squares-method或線性回歸(Linear Regression)的算法去算一下，這方面的paper也不少喔可以survey一下。這樣算可能會比你用球型解立體的交點等等來的實際且準確點。最後附帶一題的是，如果說你說sensor network裡都沒有討論立體分佈求解的的paper那也不盡然，就小弟我所知，交大的曾教授就曾寫過一篇(The Coverage Problem in Three-Dimensional Wireless Sensor Networks)在3D的空間裡利用球型間彼此的交點去求滿足覆蓋(Coverage)的問題，雖然要解的Coverage問題跟你的定位Localization不同，但起碼你"球型"的假設是獲得支持的！其實還有很多篇也是假設Propagation model是球型的，只是，就我所知這些paper都是理論居多，而，你知道的，理論和實做是有段差距的...XD 我個人認為啦，純靠sensor的RF訊號來估位置，真的蠻不準的，大約誤差有3~5公尺吧就算很強了，一些文獻多說是要靠其他東西輔助計算，例如boundle個ultrasonic或 Infrared就是個物美價廉的東西...XD 如果你最後的室內定位能單純靠RF，誤差又縮小在 3公尺內，一定要讓我知道一下阿！這真的很厲害喔！ PS:你可以多朝Localization和Tracking議題方面的paper去找，雖然這兩個在WSN算是老議題了，或許這兩年又有驚人的新解法也說不定！！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 61.31.166.225 ※ 編輯: archerlin 來自: 61.31.166.225 (09/02 23:06)