基于iBeacon的站内定位导航系统设计研究

杨国元，张秋亮

（中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081）

随着定位导航功能在智能移动终端的大量普及和基于位置服务（LBS，Location-Based Service）的蓬勃发展，人们在生活、工作中越来越多地应用位置服务。火车站作为室内环境，给旅客带来舒适、干净候车环境的同时，由于车站本身面积大、服务设施多，站内环境复杂，对于旅客来说，要随时并准确找到站内的某个位置，成为一件困难的事，因此在火车站内研究低成本、高精度的站内导航系统，解决旅客在站内精确定位及导航、改善旅客的出行体验具有重要的意义。

国内外学者纷纷对室内定位、导航技术展开了研究。Yang Chouchang[1]通过改进的基于Wi-Fi的室内定位算法，能够实现室内精确定位。Yasir M[2]提出了基于可见光实现室内定位，但需要对室内灯具进行改造。Faragher R[3]研究了低功耗蓝牙定位技术，提出了基于蓝牙改进的指纹定位算法，实现了室内定位。国内学者分别从Wi-Fi定位[1]、Zigbee定位[2]、射频识别（RFID，Radio Frequency Identification，）定位[3]、超宽带（UWB，Ultra Wide Band）定位[4]、iBeacon定位[5]等领域展开了室内定位、导航的研究。这些定位技术及方法中，只有iBeacon的定位成本低，旅客只需通过带有蓝牙功能的移动终端即可实现定位，同时定位精度可以达到1 min以内。而Wi-Fi定位精度至少在3 min以上，精度较低，其他定位技术都需要旅客单独携带额外设备，不适宜应用在车站站内导航系统中。因此选用iBeacon来实现站内定位导航是理想选择。

1 基于iBeacon的站内定位算法

1.1 定位原理

iBeacon是一种基于低功耗蓝牙技术（BLE，Bluetooth Low Energy）的射频技术，通过使用BLE技术向周围发送自己特有的ID，接收到该ID的应用软件会根据射频场强随距离衰减的模型计算距离。基于射频技术的室内指纹匹配的定位过程分为两个阶段：离线训练阶段和在线定位阶段。

离线训练阶段完成对定位区域内不同位置处iBeacon射频信号强度的数据采集，在采集过程中，定位设备是作为采集设备，iBeacon作为参考节点，在不同的参考节点处测量自身与iBeacon的信号强度值并存储，形成指纹数据库。在线定位阶段主要实现对待定位节点的定位。当待定位设备进入定位区域后会首先与iBeacon模块完成蓝牙连接，然后将测量的接收信号强度指示（RSSI，Received Signal Strength Indication）信息与离线阶段的数据库进行匹配，完成定位。匹配定位过程中需要采用相应的指纹匹配算法来提高定位精度。

指纹匹配的定位算法主要包括确定型和概率型两种算法。

（1）确定型定位算法一般是将实时采集的RSSI与指纹库进行比较，选择信号强度最近几个点的质心作为目标的估计位置，因此确定型定位算法的计算量较少，但定位精确度较低。

（2）概率型定位算法一般是利用离线训练阶段，在不同位置采集的RSSI构建位置概率分布模型，在线定位阶段根据定位目标接收到的RSSI，利用贝叶斯公式计算目标位置的后验概率，取后验概率最大的位置点作为定位目标的估计位置。概率型定位算法定位精度较高，但计算较复杂。

本文设计的站内定位导航系统采用基于iBeacon射频信号指纹匹配的加权定位算法。

1.2 算法描述

对iBeacon来说，iBeacon的布设间距、周围环境对RSSI值有较大影响，因此在定位区域不能依赖于定位设备接收到RSSI值进行定位，还应加入其它修正方法提高定位精度。

在一个定位区域内，存在m个iBeacon参考点（x1，y1），（x2，y2），…，（xm，ym），待定位设备O（x，y）进入该定位区域后，测得O与m个参考点的RSSI分别为S1，S2，…，Sm，以遍历的方式去匹配指纹库中的各参考点相应的指纹信息确定待定位设备的估计位置。为了提高定位精度，根据对数衰减模型[11]，利用所测得的RSSI计算出O与每个参考点对应的距离值di，将1/di作为每个参考点的权值，即每个参考点权值ωi为

待定位1设备O（x，y）的估计位置可由式（2）计算可得。

2 站内导航系统

2.1 总体架构

站内导航系统采用基于SOA面向服务开放灵活的架构体系[12]，基于iBeacon指纹定位算法及室内引导技术，为旅客提供在站内定位、引导、信息查询等功能，满足旅客在站内对位置服务的需求。系统总体架构，如图1所示 。

系统采用铁路总公司、铁路局两级级部署服务器，铁路总公司部署数据服务、应用服务、运维服务、接口服务，铁路局部署接口服务和运维服务，客运站不部署服务器，只设立运维终端。

2.1.1 铁路总公司级

图1 站内导航系统总体架构图

数据服务、应用服务、延伸服务、运维服务部署在铁路总公司客服外网（简称：客服外网）。其中，数据服务包括：地图数据、业务数据，地图数据主要是对各车站绘制的站内地图，业务数据为定位、导航过程中产生的大量数据。应用服务包括：地图应用、导航应用，地图应用为对外提供的地图引擎服务，导航应用为对外提供的导航引擎服务。客服外网对外提供定位导航的应用服务，旅客通过互联网接入客服外网进行访问。

铁路总公司铁路综合计算机网（简称：铁路计算机网）部署接口服务，用于接收由铁路局推送到铁路总公司的接口数据。

客服外网与互联网之间的数据通信利用铁路总公司既有的安全保障服务体系来实现，即铁路总公司负载均衡通过映射外网地址，经过安全管理检测和防火墙联通互联网。客服外网与铁路计算机网之间的数据通信利用铁路总公司既有的安全平台实现。

2.1.2 铁路局级

铁路计算机网部署接口服务器，用于接收客管系统、旅服系统以及其他路内系统的接口数据。同时为车站运维终端提供对地图、蓝牙数据的维护服务。

铁路局接口服务器将接口数据通过铁路综合计算机网推送到铁路总公司接口服务。

2.1.3 车站级

车站部署蓝牙定位设备，旅客在车站内通过移动终端接入互联网访问站内导航系统。

车站工作人员通过铁路综合计算机网访问铁路局的接口服务，上报站内地图的变更信息。

2.2 逻辑架构

站内导航系统应用软件逻辑架构，分为展现层、应用层、接口层、基础服务层、数据层5层，具体关系，如图2所示。

图2 站内导航系统逻辑架构图

（1）数据层

数据层由地图数据和业务数据组成，其中，地图数据包括基础导航数据、二维站内地图数据、三维站内地图数据、定位数据等其他服务信息组成，该数据属于在线数据，通过基础业务系统调用在线地图服务完成，业务数据包括候车信息、列车运行信息、语音服务信息、商铺信息等。

（2）基础服务层

基础服务层由基础业务服务和地图服务组成，基础业务服务包括候车服务、接送站服务、语音通信服务、推送服务、以及列车时刻服务等服务。地图服务主要是站内外地图服务，包括站内外定位服务、站内地图展示服务、站内外导航接续服务、公交换乘服务，提供具备高可靠性、强扩展性、高伸缩性和开放的基础服务。

（3）接口层

基于基础层向应用层提供接口功能，提供候车、接送站、语音通信、推送、正晚点、站内外地图等服务接口，这些接口的设计及实现丰富了系统的功能，同时使得系统更容易扩展。

（4）应用层

根据不同应用场景的具体需求，建立面向旅客、客运管理部门、站内商铺的应用系统，针对旅客用户，开发专业的在线引导系统。

（5）展现层

展现层包括旅客手机、PAD等移动设备，车站运维、商铺人员PC设备。

3 网络架构

站内导航系统采用三级组网方案，按照铁路客运业务管理模式，分为铁路总公司级、铁路局级、站段级。

系统的总体网络拓扑结构图，如图3所示。

3.1 IT设备部署

铁路总公司客服外网设置数据服务器、应用服务器、运维服务器、接入交换机、核心交换机、负载均衡；铁路总公司铁路综合计算机网设置核心交换机、接口服务器。在18个铁路局集团公司分别设置地图运维服务器、接口服务器、负载均衡、接入交换机、核心交换机、网闸、防火墙。车站不部署服务器，只有运维终端。

图3 系统网络拓扑结构图

3.2 数据备份

铁路总公司客服外网设置数据备份，以保证数据安全，防止数据遭到破坏后，无法恢复。由于铁路总公司涉及全路地图数据，对数据的安全性要求较高，因此，每天完成一次完全数据备份。

3.3 访问方式

旅客通过互联网访问铁路总公司客服外网服务器。专业地图运维人员通过铁路总公司客服外网访问运维服务器。铁路局级用户在应急情况下通过铁路计算机网访问铁路局地图运维服务器，以便应急维护地图数据。客运站用户通过铁路计算机网访问铁路地图运维服务器。

4 站内导航系统功能

站内导航系统主要为旅客提供位置信息服务，为车站工作人员提供商业智能分析功能。

4.1 位置信息服务

（1）站内定位

客户端向定位服务发送定位请求，定位服务会提供客户端在地图上的当前位置。

（2）地图展示

地图展示为旅客提供车站室内地图的显示，并以二维、三维地图的方式展示站内地图效果，方便旅客全面、直观地了解车站进站口、出站口、候车室、检票口、站台、卫生间等区域的实际位置以及站内设备设施分布情况。

（3）路径规划功能

旅客向导航系统发送起始位置到目标位置的路径请求时，导航系统会在地图上规划出从起始位置到目标位置的最优路径，并提供路径的距离以及所需时间。

（4）导航功能

通过站内定位服务及路径规划，为旅客提供二维、三维、AR导航，实现从当前位置到目标位置的前进、左转、右转等位置引导，支持跨楼层导航，同时旅客在行走过程中导航系统会伴有语音、文字提醒。

（5）位置搜索

导航系统提供丰富的本地搜索功能，包括对候车室、检票口、饮水处、餐饮、购物等站内设施及位置的分类搜索。

（6）站内站外导航接续

站内导航系统通过对接第三方地图应用系统，旅客在站外，利用站内导航系统，输入车站内兴趣点（POI，point of interest）位置，在站外调用第三方地图应用系统，实现站外导航，到达车站后，自动切换到站内导航系统进行导航，根据旅客的导航需求，将旅客导航到站内指定目的地。通过站内外导航系统接驳，实现旅客全行程导航。

4.2 商业智能分析

4.2.1 位置数据分析

通过对旅客访问站内导航系统产生的定位、导航数据展开大数据应用分析，以图形化方式展示请求站内路径规划、请求搜索站内服务设施等信息的频次，优化站内流线设计、精准配置站内服务设施及服务资源。通过对餐饮、商铺等的搜索导航以及旅客在此类店铺的停留时长进行大数据分析，建立用户画像，判断旅客对餐饮、商品的需求，调整餐饮、商品的数量及品种，提高商铺的精准营销。

4.2.2 区域客流分析

通过在车站区域内对旅客访问站内导航系统的定位，展开区域客流分析，以区域热力图的方式展示客流，以颜色表示人口密集程度，同时表示人口拥挤程度。

5 结束语

通过对国内外室内定位技术的研究，确定了在铁路车站选用基于iBeacon定位技术构建站内导航系统，设计了系统的总体架构、逻辑架构、网络架构，描述了系统的功能，提出了基于iBeacon的站内指纹匹配定位算法，实现了站内精准定位、导航、站内位置信息搜索等功能，同时为铁路车站工作人员提供了基于大数据技术的站内商业分析功能。对提升旅客出行体验，提高客运服务质量具有现实意义。