閆興亞　陸　可　劉　偉

1(西安郵電大學(xué)數(shù)字藝術(shù)學(xué)院　陜西 西安 710121)2(西安郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院　陜西 西安 710121)

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基于WiFi定位技術(shù)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)室內(nèi)向?qū)а芯颗c應(yīng)用

閆興亞1陸可2劉偉2

1(西安郵電大學(xué)數(shù)字藝術(shù)學(xué)院陜西 西安 710121)2(西安郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院陜西 西安 710121)

摘要針對傳統(tǒng)的數(shù)字地圖室內(nèi)導(dǎo)航精度不高、直觀性差、交互性較弱，提出將WiFi定位和視覺識別相結(jié)合的室內(nèi)向?qū)Р呗?。利用WiFi指紋識別定位算法確定手機(jī)在室內(nèi)的位置，電子羅盤獲取手機(jī)的方向，結(jié)合FAST-SURF視覺識別方法檢測場景特征點(diǎn)，并在Android平臺(tái)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)AR室內(nèi)向?qū)到y(tǒng)。實(shí)驗(yàn)表明，室內(nèi)定位精度提高至1.1 m，跟蹤匹配精度高，系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好、定位導(dǎo)航精準(zhǔn)。因此，該AR室內(nèi)向?qū)到y(tǒng)對于室內(nèi)定位的精度和實(shí)時(shí)虛實(shí)融合都有較好的效果，不僅具有較強(qiáng)的可用性和實(shí)用性，還具有廣泛的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞WiFi定位增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)室內(nèi)向?qū)ndroid平臺(tái)

0引言

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)AR(augmented reality)，是指將計(jì)算機(jī)生成的虛擬信息融入到真實(shí)世界當(dāng)中，使兩者達(dá)到有機(jī)融合，從而給用戶帶來更好的沉浸感、體驗(yàn)感。目前，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)主要應(yīng)用于數(shù)字出版、數(shù)字營銷、設(shè)計(jì)仿真、科教研究等方面。移動(dòng)導(dǎo)覽中增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用也成為了一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。

近年來，隨著基于位置的服務(wù)LBS(location based service)技術(shù)越來越成熟，室內(nèi)定位與導(dǎo)航的運(yùn)用也給人們的生活、工作帶來了很大的便利，但卻存在著精度有限、可視性差、人機(jī)交互能力低等問題。然而，在新一代移動(dòng)終端上，基于LBS的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用卻能夠?yàn)橛脩籼峁┱J(rèn)知周圍環(huán)境的功能，幫助用戶以全新的視覺感知周圍環(huán)境，體驗(yàn)傳統(tǒng)數(shù)字地圖導(dǎo)航不能提供的互動(dòng)感受。本文將WiFi室內(nèi)定位技術(shù)和移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)相結(jié)合，并最終在Android平臺(tái)上設(shè)計(jì)了一個(gè)基于WiFi定位的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)室內(nèi)實(shí)時(shí)定位導(dǎo)航系統(tǒng)。

1關(guān)鍵技術(shù)概述

1.1WiFi定位技術(shù)

WiFi技術(shù)是目前生活中運(yùn)用范圍最為廣泛的一種無線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)。從部署成本、定位精度、傳輸速度等方面綜合考慮，WiFi定位技術(shù)在室內(nèi)定位中具有一定的優(yōu)勢。三角定位法和指紋定位法是目前WiFi定位中最常用的兩種算法。其中，三角定位法是根據(jù)移動(dòng)終端到至少三個(gè)已知參考點(diǎn)之間的距離，利用幾何知識計(jì)算出目標(biāo)位置。指紋定位法，須預(yù)先訓(xùn)練采集室內(nèi)不同位置的網(wǎng)格信號特征，并形成指紋庫。當(dāng)用戶需要定位時(shí)，再將接收到的信號與指紋庫中各數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行對比，最終計(jì)算得出用戶位置。

1.2跟蹤注冊技術(shù)

跟蹤注冊技術(shù)是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中的核心技術(shù)，其指的是實(shí)時(shí)地確定攝像機(jī)坐標(biāo)系與真實(shí)場景中的標(biāo)識物坐標(biāo)系兩者之間的關(guān)系，并將虛擬物體融入到真實(shí)場景對應(yīng)的位置上。目前，基于傳感器的跟蹤注冊方法和基于視覺的跟蹤注冊方法是AR技術(shù)中最主要的兩種跟蹤注冊方法。而目前應(yīng)用較多的是基于視覺的跟蹤注冊方法。其中，基于視覺的跟蹤注冊方法又可以分為基于標(biāo)識物的跟蹤注冊方法和基于自然特征的跟蹤注冊方法兩大類。

1.3Android AR技術(shù)

目前，Android操作系統(tǒng)在智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)設(shè)備上得到了廣泛的運(yùn)用。該系統(tǒng)是一種基于Linux的開放源代碼操作系統(tǒng)，其系統(tǒng)架構(gòu)采用了分層架構(gòu)的形式，從底層到高層分別是Linux內(nèi)核層、系統(tǒng)運(yùn)行庫層、應(yīng)用程序框架層和應(yīng)用程序?qū)?。Android開發(fā)四大組件分別是活動(dòng)、服務(wù)、廣播接收器和內(nèi)容提供商。

在Android平臺(tái)上開發(fā)AR應(yīng)用，需要使用 OpenGL對虛擬場景進(jìn)行渲染。OpenGL是一個(gè)跨平臺(tái)、跨編程語言的計(jì)算機(jī)3D 圖形編程標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。應(yīng)用程序配置好3D圖形后，可以轉(zhuǎn)換成OpenGL頂點(diǎn)數(shù)組，然后經(jīng)過變換、光照處理、生成原生指令，以及光柵化后，最終產(chǎn)生2D圖像。

2系統(tǒng)總體架構(gòu)分析

2.1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本文在Android平臺(tái)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于WiFi定位的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)拍攝，并對視頻流圖像進(jìn)行實(shí)事分析。同時(shí)通過無線AP和電子羅盤檢測手機(jī)位置和方向信息，再根據(jù)實(shí)景圖像分析結(jié)果和計(jì)算出的手機(jī)位置、方向信息，將虛擬物體疊加顯示在視頻畫面中，最終實(shí)現(xiàn)真實(shí)環(huán)境中的虛擬定位和導(dǎo)航效果。該系統(tǒng)邏輯構(gòu)架如圖1所示。

圖1　系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

2.2系統(tǒng)功能模塊分析

根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)圖，可將系統(tǒng)分為以下幾個(gè)模塊，如圖2所示。

(1) 視頻采集模塊：實(shí)時(shí)采集室內(nèi)環(huán)境，形成真實(shí)場景幀圖像。

(2) 定位模塊：在室內(nèi)部署無線AP后，采用指紋定位算法進(jìn)行定位。首先對室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行訓(xùn)練，建立位置指紋識別數(shù)據(jù)庫，定位時(shí)將終端接收到的各AP的信號強(qiáng)度與指紋庫中的各數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行匹配，從而估計(jì)用戶位置。利用電子羅盤確定用戶方位。

(3) 特征檢測模塊：判斷當(dāng)前所捕獲的視頻圖像與參考室內(nèi)圖像是否為同一室內(nèi)環(huán)境，提取圖像中的特征點(diǎn)，試圖從中尋找出這兩幅圖像中映射關(guān)系。最后將這兩幅圖像中對應(yīng)的特征點(diǎn)關(guān)聯(lián)起來。

(4) 跟蹤注冊模塊：獲取特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)，建立參考坐標(biāo)系，計(jì)算移動(dòng)智能終端相對于室內(nèi)環(huán)境物體的位置姿態(tài)，根據(jù)特定環(huán)境實(shí)時(shí)生成虛擬定位信息和導(dǎo)航信息。

(5) 虛實(shí)疊加模塊：將智能終端所拍攝的室內(nèi)環(huán)境視頻流圖像與生成的虛擬導(dǎo)航信息進(jìn)行實(shí)時(shí)融合，形成增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)圖像。最終在終端屏幕中顯示出來，使用戶體驗(yàn)到真實(shí)室內(nèi)場景與虛擬信息相融合的感官效果。

圖2　系統(tǒng)功能模塊圖

3系統(tǒng)搭建與實(shí)現(xiàn)

3.1開發(fā)環(huán)境

本系統(tǒng)以ARToolKit軟件開發(fā)包為基礎(chǔ)，結(jié)合Android平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)。開發(fā)前需要搭建Android開發(fā)環(huán)境，安裝Android SDK、ADT、JDK和Eclipse。其中，Android SDK為我們提供了創(chuàng)建和運(yùn)行Android應(yīng)用程序的集合，ADT是安卓開發(fā)工具插件，能夠在Eclipse開發(fā)工具里開發(fā)Android程序。

3.2主要模塊設(shè)計(jì)

(1) WiFi定位模塊

采用指紋定位算法確定手機(jī)位置信息。定位過程主要分為如下兩個(gè)階段：

第一，訓(xùn)練階段，目的在于建立一個(gè)特定室內(nèi)環(huán)境的位置指紋識別數(shù)據(jù)庫。首先，根據(jù)定位精度的要求，合理劃分環(huán)境網(wǎng)格，并確定各AP的合適部署位置，盡量確保每個(gè)AP信號能夠輻射到所有網(wǎng)格點(diǎn)。然后，分別測量所有網(wǎng)格位置各AP的RSSI值，并將每一位網(wǎng)格位置所對應(yīng)的AP MAC地址和位置信息存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，存儲(chǔ)形式為[RSSI1,RSSI2,…,RSSI6,Position]?？紤]到室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性，無線信號強(qiáng)度可能不穩(wěn)定，因此在每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上多次測量后取平均。

第二，定位階段，用于估計(jì)用戶位置。建立室內(nèi)環(huán)境指紋數(shù)據(jù)庫后，采用最近鄰法(K-NN)將待測點(diǎn)上檢測到的各AP的RSSI值與數(shù)據(jù)庫中已存儲(chǔ)的記錄進(jìn)行比較和匹配，再計(jì)算出位置估計(jì)值。具體的位置估計(jì)方法如下：

假設(shè)某待測點(diǎn)所接收的各AP的RSSI值為rssi=[rssi1,rssi2,…,rssin]，指紋數(shù)據(jù)庫中的已存儲(chǔ)的記錄為RSSIi=[RSSI1,RSSI2,…,RSSINi]，其中n表示待測點(diǎn)上檢測到的不同的AP數(shù)量；Nr為數(shù)據(jù)庫中的記錄數(shù)，i∈[1,Nr]，Ni表示第i條記錄中存儲(chǔ)的不同AP數(shù)，則K-NN算法可以表示成如下形式：

L=argmini∈[1,Nr]‖rssi-RSSIi‖

(1)其中，‖rssi-RSSIi‖表示rssi和RSSIi之間的歐式距離。 通過此匹配算法找出數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)的記錄，從而確定移動(dòng)終端的位置。

(2) 特征檢測模塊

在移動(dòng)AR系統(tǒng)中，必須考慮到光照不變性、放射不變性、投影不變性，以及系統(tǒng)交互的實(shí)時(shí)性，而FAST算法和SURF算法能夠分別滿足這些要求?；谶@一點(diǎn)，提出將FAST與SURF相結(jié)合，并優(yōu)化檢測算法，從而滿足AR系統(tǒng)的需求。

首先，根據(jù)FAST中的角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)，計(jì)算出檢測點(diǎn)圓周上滿足響應(yīng)函數(shù)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)N，若N>12，則將該檢測點(diǎn)加入候選特征點(diǎn)集中。

(2)

式中，在以像素點(diǎn)p為中心的圓周上，I(x)表示該圓周上任意一像素點(diǎn)的灰度值，I(p)表示中心像素點(diǎn)p的圖像灰度值，εd表示給定的一個(gè)極小閾值。

然后，再進(jìn)一步過濾掉斜邊緣上的點(diǎn)，如果在該圓周上存在任意6個(gè)像素點(diǎn)以上滿足過濾公式，則將該中心點(diǎn)作為角點(diǎn)，過濾公式為：

(3)

(4)

其中，εd代表對圖像檢測角點(diǎn)的最小對比度，實(shí)驗(yàn)表明，εd一般取10，比例系數(shù)a一般取0.15～0.30。

最后將上面得到的角點(diǎn)利用SURF算法計(jì)算得到角點(diǎn)的尺度信息。

(3) 跟蹤注冊模塊

當(dāng)定位模塊計(jì)算出移動(dòng)終端的位置和方位后，可從預(yù)先存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)集中確定其周圍環(huán)境，從而在一定程度上減小了離線室內(nèi)環(huán)境特征庫的匹配范圍。

(5)

然后，根據(jù)空間物體模型上的三維點(diǎn)齊次坐標(biāo)(xw,yw,zw,1) 與其在圖像上的投影齊次坐標(biāo)(xt,yt,1)的透視投影關(guān)系：

(6)

求解計(jì)算出投影矩陣，即可獲得當(dāng)前幀相對于真實(shí)室內(nèi)環(huán)境的絕對姿態(tài)：

(7)

通過分析視頻流中的幀圖像，判斷當(dāng)前所捕獲的視頻圖像與所確定的離線圖像是否為同一室內(nèi)環(huán)境。提取圖像中的特征點(diǎn)，將匹配上的特征點(diǎn)關(guān)聯(lián)起來，其特征檢測與跟蹤注冊流程如圖3所示。

圖3　特征檢測與跟蹤注冊流程

4測試結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證算法及系統(tǒng)的性能，本文選取學(xué)校教學(xué)樓場地進(jìn)行現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)，分別測試指紋識別算法的室內(nèi)定位精度、特征點(diǎn)檢測效率和移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)導(dǎo)航系統(tǒng)的綜合性能。實(shí)驗(yàn)中，考慮到WiFi信號覆蓋范圍、信號穩(wěn)定度以及移動(dòng)終端設(shè)備的攝像頭分辨率等因素，AP選用TP-LINK TL-WA850N，其WiFi信號在0～20 m覆蓋范圍內(nèi)穩(wěn)定性強(qiáng)，且支持AP、Client、Repeater、Bridge多種無線工作模式。移動(dòng)終端選擇榮耀3C手機(jī)進(jìn)行測試，系統(tǒng)為Android OS 4.2，CPU為聯(lián)發(fā)科MT6582，主屏分辨率為720×1280像素，攝像頭像素為800萬像素，該移動(dòng)終端處理性能較好，攝像頭分辨率較高。軟件部分則采用MySQL建立數(shù)據(jù)庫，利用Eclipse、Java編寫信號采集客戶端。

4.1WiFi定位精度測試

依據(jù)上述的位置指紋識別方法，本研究中部署了6個(gè)AP，并設(shè)置指紋網(wǎng)格大小為2 m×2 m。訓(xùn)練階段，依次在各指紋點(diǎn)上多次測量取平均來建立指紋數(shù)據(jù)庫，每個(gè)參考點(diǎn)采樣次數(shù)大于200次。定位階段，選取了10個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)進(jìn)行定位實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖4所示。

圖4　室內(nèi)環(huán)境部署示意圖

根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，該位置指紋識別算法精度較高，最小定位偏差為0.3 m，最大定位偏差為2.2 m，平均偏差1.1 m。其中有三個(gè)測試點(diǎn)的定位偏差均小于0.5 m。該定位算法的精度能夠滿足本研究中的定位要求。

4.2特征點(diǎn)檢測和跟蹤注冊測試

為了驗(yàn)證特征檢測模塊的性能，分別對FAST、SURF和FAST-SURF三種算法進(jìn)行了室內(nèi)環(huán)境圖特征點(diǎn)檢測。從圖5和表1中可知，F(xiàn)AST-SURF特征檢測方法較好地綜合了FAST和SURF的優(yōu)點(diǎn)，擁有較快的特征檢測速度和旋轉(zhuǎn)不變性、放射不變性等特征，能夠較好地滿足移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的需求。

圖5　FAST-SURF室內(nèi)幀特征點(diǎn)

檢測算法特征檢測數(shù)量(個(gè))特征檢測時(shí)間(ms)旋轉(zhuǎn)、放射不變性FAST26428無SURF627736有FAST-SURF11892有

針對跟蹤注冊的精度測試，采用圖像特征點(diǎn)反投影的方式，根據(jù)離線室內(nèi)環(huán)境幀的特征提取結(jié)果。計(jì)算出投影矩陣，并實(shí)時(shí)提取當(dāng)前室內(nèi)幀的特征點(diǎn)，將其反投影到真實(shí)環(huán)境中，結(jié)果如圖6所示。

圖6　反投影計(jì)算結(jié)果

4.3系統(tǒng)綜合測試

當(dāng)安裝并打開本應(yīng)用程序后，手機(jī)攝像頭自動(dòng)進(jìn)入實(shí)景拍攝。選擇定位功能，將手機(jī)攝像頭對準(zhǔn)室內(nèi)進(jìn)行拍攝，當(dāng)前場景中的房間號碼就疊加到真實(shí)場景中(如圖7所示)。選擇導(dǎo)航功能時(shí)，選擇目的地為403室，則在手機(jī)屏幕上出現(xiàn)導(dǎo)航路線箭頭，指示403室所在位置(如圖8所示)。

圖7　AR定位功能　　　　圖8　AR導(dǎo)航功能

在系統(tǒng)實(shí)時(shí)性方面，由表2可知，主要時(shí)間消耗在SURF描述器對特征向量的計(jì)算及攝像機(jī)姿勢更新?？傮w來說，該AR室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)時(shí)性較好，能較快地完成移動(dòng)終端的定位、室內(nèi)環(huán)境的跟蹤注冊以及虛實(shí)物體的疊加等功能。

表2　系統(tǒng)模塊消耗時(shí)間表

5結(jié)語

針對目前室內(nèi)導(dǎo)航交互性較差的特點(diǎn)，利用WiFi定位技術(shù)和移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)移動(dòng)AR室內(nèi)向?qū)到y(tǒng)。通過虛實(shí)融合，形成實(shí)時(shí)導(dǎo)航信息，在一定程度上解決了目前室內(nèi)導(dǎo)航存在精度有限、可視性差、人機(jī)交互能力低等問題。然而，在實(shí)際生活中，必須考慮到室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性、硬件成本的限制等因素，因此，進(jìn)一步研究適應(yīng)范圍廣、定位精度高、穩(wěn)定性好的智能終端增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)導(dǎo)航系統(tǒng)是我們下一階段的重點(diǎn)。

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RESEARCH ON AUGMENTED REALITY INDOOR GUIDE BASED ON WIFI POSITIONING TECHNOLOGY AND ITS APPLICATION

Yan Xingya1Lu Ke2Liu Wei2

1(SchoolofDigitalArt,Xi’anUniversityofPostandTelecommunications,Xi’an710121,Shaanxi,China)2(SchoolofComputerScienceandTechnology,Xi’anUniversityofPostandTelecommunications,Xi’an710121,Shaanxi,China)

AbstractTraditional indoor navigation using digital maps has low precision, poor intuitive performance and bad interaction. In view of these, in this paper we put forward an indoor guide strategy which combines the WiFi positioning technology with visual recognition. It uses WiFi fingerprinting positioning algorithm to determine the position of the mobile phone in the room, and obtains its azimuth information through electronic compass. In combination with the FAST-SURF visual identification method it detects the feature points of scene. Meanwhile, we design and implement an AR indoor guide system on Android platform. Experiments show that, the indoor positioning accuracy of the system is improved to 1.1 m, its tracing and matching reaches a higher precision, the system is good in real-time performance, precise in localisation and navigation. Therefore, this AR indoor guide system has good effects in both the indoor positioning accuracy and real-time virtuality and reality fusion. It not only has strong usability and practicality, but also has broad application prospects.

KeywordsWiFi positioningAugmented realityIndoor guideAndroid platform

收稿日期：2014-11-10。西安市科技局項(xiàng)目(CXY1339)。閆興亞，教授，主研領(lǐng)域：數(shù)字媒體理論與應(yīng)用，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用。陸可，碩士生。劉偉，碩士生。

中圖分類號TP311.5

文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2016.05.027