Разработка математического и программного обеспечения сервиса позиционирования в линейных сетях на примере метрополитена

Введение 4
Глава 1. Проблема позиционирования 7
1.1 Определение позиционирования 7
1.2 Методы измерения пространственных координат 8
1.2.1 Астрономо-геодезические 9
1.2.2 Инерциальные 10
1.2.3 Фотограмметрические 10
1.3 Глобальные системы позиционирования(СГ8) 12
1.4 Локальные системы позиционирования(СГ8) 13
1.4.1 Беспроводные сети 13
1.4.2 Инерциальные системы 15
1.4.3 Светодиодные лампы 15
1.4.4 Магнитное поле 16
1.4.5 QR-коды 17
1.4.6 Гибридные системы 18
1.5 Позиционирование в линейных сетях как подмножество задач
позиционирования в помещениях 19
1.5.1 Позиционирование в метрополитене 21
Глава 2. Обоснование методики позиционирования в линейных сетях .... 23
2.1 Характеристика цифровой сотовой сети 24
2.2 Позиционирование на основе сигнала цифровой сотовой сети 25
2.3 Локализация по шаблону 26
2.3.1 Общий принцип 26
2.3.2 Офф-лайн фаза. Географическая привязка 26
2.3.3 Офф-лайн фаза. Нормализация данных 28
2.3.4 Он-лайн фаза. Алгоритм позиционирования 31
2.4 Математическая оценка алгоритма позиционирования 33
Глава 3. Сбор и анализ данных 35
3.1 Технология сбора данных 35
3.2 Мониторинг состояния БД 37
Глава 4. Разработка программного обеспечения 39
4.1 Создание и обработка базы шаблонов 39
4.2 Программное обеспечение для обработки данных 49
4.3 Мобильное приложение для позиционирования 50
Заключение 52
Список сокращений и условных обозначений 53
Список литературы 54
Приложение А. Листинги программного кода 58
Приложение Б. Картографическая визуализация состояния сотовой сети метрополитенов Москвы и Санкт-Петербурга в веб-гис NextGisWeb 61

Купить

Информация о местоположении объекта используется для решения как строго научно-производственных, так и бытовых задач: обывателю она позволяет ориентироваться на местности, находить интересующие места, прокладывать маршруты [1]; для географа важную роль играет связь объекта изучения с его положением во времени и пространстве; координиированные данные являются основой для построения пространственных моделей в ГИС [2], используются для индексации данных в поисковых машинах [3].
На протяжении тысячелетий было разработано множество методов и способов определения местоположения. Однако революция в решении задачи местоопределения произошла с появлением глобальных навигационных спутниковых систем(ГНСС). Причиной этому послужили глобальность охвата, высокая точность и оперативность спутникового позиционирования [2]. Сегодня наблюдается тенденция роста потребителей ГНСС-технологии в связи с расширением рынка мобильных устройств. Наличие портативных приемников в смартфонах привело не только к активному использованию приложений на основе пространственных данных(ЬБ8) [4], но и к созданию вторичных продуктов: так новые возможности для составления карт открыл феномен «краудсорсинга» [5].
Несмотря на то, что геодезические спутники покрывают всю поверхность Земли, ГНСС- приемники нельзя применять повсеместно. Их явное использование в закрытых пространствах ограничено по причине ослабления сигнала, проходящего через землю, стены, воду и другие препятствия. И хотя все же существуют способы, основанные на использовании ретрансляторов спутниковых сигналов(псевдолитов), они едва ли могут быть решением в связи с затратами на установку дорогостоящего оборудования и низкой точностью местоопреде- ления [6]. Поэтому для закрытых пространств необходимо искать альтернативные способы решения задачи.
Помещения являются одним из примеров таких закрытых пространств. В них люди проводят большую часть своего времени, что вызывает интерес к системам определения местоположения [7]. Такие системы находят применение в классических задачах навигации, составлении карт, размещении контекстной информации, рекламы и тд., а также характерных задач обеспечения безопасности в процессе строительства [8], помощи в чрезвычайных ситуациях, удаленного управление машинами/роботами [9].
Единого и общепринтого способа позиционирования в помещениях, как в случае с ГНСС, на сегодняшний день не существует [10]. Напротив, создается много различных систем и выбор конкретной часто зависит от структуры пространства, объекта, местоположение которого необходимо определять, а также требуемых точностей [11]. Существующий набор способов ранжируется в зависимости от затрат на реализацию, что также играет немаловажную и, зачастую, решающую роль. Отсюда остается большое количество пространств, где задача определения местоположения все еще остается нерешенной.
Одним из примеров таких пространств является сеть городского метрополитена. С точки зрения пространственной архитектуры, она представляет собой точки(станции), соединенные линиями(туннелями). Первые - это классический пример помещений, аналогичных торговым центрам, комплексам, магазинам и другим сооружениям, где человек или робот может перемещаться практически свободно. Двигаясь по линиям, вектор перемещения предопределен, что облегчает решение задачи местоопределения. Позиционирование в линейной сети метрополитена может быть использовано в качестве модели для применения в других аналогичных структурах, таких как автомобильные и железные дороги, тоннели, шахты, трубы и пр.
Цель представленной работы - разработать систему определения местоположения в сети метрополитена и оценить возможность ее использования в других линейных сетях. Концепция разработки основана на принципах минимизации финансовых вложений, открытости данных и программного обеспечения, а также применения краудсорсингового подхода.
Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи:
1. Выбрать способ позиционирования
2. Разработать алгоритм системы позиционирования
3. Создать прототип клиентского приложения для позиционирования в метрополитене
4. Провести математическую и практическую оценку точности системы позиционирования
Практическое применение аналогичных систем позиционирования в линейных сетях достаточно широко. В [12] описывается система позиционирования на основе данных глобальной цифровой сотовой сети^СБМ) в ЦЕРНе. В [9] используется аналогичный подход для навигации роботизированных машин по добыче угля, а в [13] для этих же целей применяются инерциальные системы. На основе инерциальных систем также работает система позиционирования в линейной сети метрополитена, описанная в [14].
При изучении особенностей систем позиционирования в целом, было выявлено множество факторов, влияющих на использование конкретного способа позиционирование. В связи с этим было принято решение создать гибридную систему, которая сочетает в себе несколько подсистем позиционирования. Первый шаг для ее создания - это использование GSM-позиционирования как базовой подсистемы. В работе описываются теоретическая и практическая части ее разработки.
В первой главе раскрывается определение позиционирования, приводится перечень существующих методов и способов. Определяется место позиционирования в линейных сетях на основе GSM, как класса задач позиционирования.
Во второй главе приводится краткая характеристика GSM, описываются особенности данных. Дается теоретическое обоснование выбранного способа позиционирования, рассматриваются используемые математические подходы. Практическая реализация приводится в третьей и четвертой главах. В третьей главе описывается методика сбора данных. Четвертая глава посвящена реализации программного обеспечения. В заключении говорится о возможных вариантах развития системы. Резюмируются итоги исследования.
Купить