Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов и технологий предоставления информационных сервисов позиционирования объектов 12
1.1 Информационные услуги, основанные на определении местоположения пользователя 12
1.2 Технологии определения местоположения объектов 13
1.3 Инерциальная навигация на основе математических аппаратов кватернионов и направляющих косинусов 19
1.4 Расчет показателей погрешности инерциальных датчиков МУ 26
1.5 Оценка возможности использования датчиков МУ в задачах инерциальной навигации 32
Выводы по главе 1 36
ГЛАВА 2. Исследование и развитие алгоритмов определения местоположения объектов с использованием технологии Wi-Fi 38
2.1 Подход к оценке мощности Wi-Fi-сигнала RSSI для вычисления расстояния между источником и приемником 38
2.2 Технология создания и применения системы Wi-Fi-позиционирования объектов посредством мобильных устройств 39
2.3 Алгоритмы определения местоположения объектов с помощью Wi-Fi-сетей 45
2.4 Исследование и оценка точности алгоритмов позиционирования объектов с помощью Wi-Fi-сетей 49
2.5 Обработка результатов вычислительного эксперимента по определению местоположения объектов посредством мобильных устройств 52
2.6 Метод повышения точности Wi-Fi позиционирования объектов 55
2.6.1 Уточнение результатов позиционирования объекта на основе примене ния аппарата нечеткой логики 55
2.6.2 Уточнение результатов позиционирования с помощью применения контрольных точек 60
Выводы по главе 2 65
ГЛАВА 3. Модели и алгоритмы мониторинга движущихся объектов на произ водственной площадке промышленного предприятия 66
3.1 Система мониторинга движущихся объектов наПП 66
3.2 Концептуальная модель СМПО 69
3.3 Функциональная модель процесса обслуживания пользователя в СМПО 71
3.4 Архитектура СМПО 73
3.5 Теоретико-множественная модель СМПО на ПП 74
3.6 Алгоритмы операций СМПО на ПП 82
3.7 Оценка экономической эффективности от внедрения СМПО 88
Выводы по главе 3 90
ГЛАВА 4. Практическая реализация программно-аппаратных средств на основе инерциальных датчиков мобильных устройств 92
4.1 Алгоритм подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия 92
4.2 Программно-информационное обеспечение подсчета шагов 94
4.3 Программно-аппаратная реализация экспериментального образца комплексного навигационного устройства 96
4.3.1 Описание прототипа комплексного навигационного устройства 96
4.3.2 Описание аппаратного обеспечения комплексного навигационного устройства 97
4.3.3 Реализация протокола передачи данных 101
4.4 Реализация программного симулятора БИНС 103
Выводы по главе 4 108
Заключение 109
Список сокращений и условных обозначений 111
Библиографический список
- Инерциальная навигация на основе математических аппаратов кватернионов и направляющих косинусов
- Технология создания и применения системы Wi-Fi-позиционирования объектов посредством мобильных устройств
- Метод повышения точности Wi-Fi позиционирования объектов
- Теоретико-множественная модель СМПО на ПП
Введение к работе
АКТУАЛЬНОСТЬ
В настоящее время наблюдается рост интереса к программно-информационным сервисам, предоставляющим возможность получения данных о местоположении того или иного объекта. Эти данные позволяют значительно повысить информативность и качество предоставляемых пользователям услуг в различных сферах современной экономики.
По прогнозам J' son & Partners Consulting объем мирового рынка сервисов LBS (Location-based Service) - услуг на основе определения местоположения объекта- достигнет $ 16,89 млрд в 2016 году, т.е. с 2012 г. объем мирового рынка LBS удваивается примерно каждые два года.
Россия является крупнейшим рынком LBS в регионе с темпом роста 69,7 % в год, и по прогнозам к 2016 году рынок вырастет до $ 158,3 млн.
Существует множество технологий, позволяющих определять местоположение объекта, которые имеют различные характеристики, наиболее значимыми из которых являются: распространенность, точность, стоимость, а также возможность применения как внутри помещений, так и снаружи. Та или иная технология может быть выбрана с учетом специфики задач, которые призвана решать создаваемая система позиционирования.
Бурное развитие рынка мобильных устройств в последнее время приводит к появлению в них новых функциональных возможностей, в частности, при оснащении новейших мобильных устройств встроенными модулями беспроводной связи, инерциальными и прочими датчиками, которые нашли свое применение в различных приложениях информационно-развлекательного характера. Однако существует возможность использовать данные технические средства для решения задач навигации (в т.ч. внутри помещений), которая со временем набирает все большую актуальность в связи с увеличением числа промышленных объектов сложной инфраструктуры.
Вопросам создания навигационных систем посвящены исследования ученых разных стран, среди которых российские: М. Ф. Решетнев, В. Г. Пешехо-нов, Г. М. Чернявский, С. С. Ривкин, А. Ю. Ишлинский, А. В. Костров и др. и зарубежные: Йохан Шиллер (Jochen Schiller), Або-Алмеджд Нуралдин, (Aboelmagd Noureldin), Роберт Роджерс (Robert Rogers), Мохиндер Грювал (Mohinder Grewal), Лоурэнс Вайл (Lawrence Weill), Ангус Эндрюс (Angus Andrews). Серьезную теоретическую основу для развития инерциальной навигации и интегрированных навигационных систем в области теории систем и управления заложили отечественные ученые И. В. Прангишвили, В. М. Глушков, А. Г. Мамиконов, Б. Я. Советов, Г. Г. Куликов, О. Б. Низамутдинов, Ю. А. Кафтанюк, О. В. Логиновский, Р. И. Макаров, В. А. Горбатов, С. А. Редкозубов и др.
ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ - система предоставления информационных сервисов по определению текущего местоположения пользователей мобильных устройств.
ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ - модели и алгоритмы функционирования мобильных систем позиционирования объектов и технологии реализации таких систем.
ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ: целью диссертации является повышение точности функционирования мобильных систем предоставления информационных сервисов по определению местоположения объектов.
Поставленная в работе цель достигнута за счет решения следующих за-дачі
-
Анализ систем и технологий предоставления информационных сервисов по определению местоположения объектов с использованием современных мобильных устройств, а также определение возможности применения встроенных в них инерциальных датчиков для решения этой задачи путем оценки их погрешностей.
-
Разработка концептуальной модели системы Wi-Fi-позиционирования объектов посредством мобильных устройств и технологии создания и применения таких систем, а также экспериментальное исследование известных алгоритмов Wi-Fi-позиционирования, положенных в их основу, в целях выявления условий эффективного использования данных алгоритмов.
-
Разработка архитектуры системы мониторинга перемещающихся объектов (СМПО) на производственной площадке (ПП) промышленного предприятия, ее теоретико-множественной модели и основанных на ней алгоритмов базовых операций, реализующих основные функции системы мониторинга, а также оценка эффективности ее применения на основе имитационного моделирования.
-
Проектирование и реализация прототипа программно-аппаратного комплексного навигационного устройства движущихся объектов, включающего, в частности, бесплатформенную инерциальную навигационную систему (БИНС) для их позиционирования по данным акселерометров и гироскопов на основе математических моделей и аппаратов направляющих косинусов и кватернионов.
-
Разработка алгоритмического обеспечения подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия (складской грузоподъемной техники и др.) на основе применения инерциальных датчиков линейного ускорения (акселерометров).
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ: исследования, выполненные в диссертации, основаны на применении методов системного анализа, теории проектирования систем, объектно-ориентированного анализа и проектирования, теории навигационных систем, прикладной физики, теории множеств, нечеткой логики, теории цифровой обработки информации, а также методах имитационного моделирования.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА 1. Концептуальная модель системы Wi-Fi-позиционирования объектов посредством мобильных устройств, технология создания и применения таких систем, особенностью которой является возможность использования существующей инфраструктуры промышленного объекта, и метод повышения точности Wi-Fi-позиционирования на основе применения базы данных (БД) контрольных точек плана производственной площадки со значениями уровня радиосигнала в этих точках, а также нечеткой логики.
-
Архитектура системы мониторинга перемещающихся объектов на производственной площадке промышленного предприятия, отличающаяся возможностью применения различных беспроводных технологий позиционирования объекта, и описывающее ее информационно-алгоритмическое обеспечение, которое включает теоретико-множественную модель и алгоритмы базовых операций, реализующих основные функции системы.
-
Алгоритм подсчета циклов перемещения рабочего органа механизма циклического действия, особенностью которого является определение пороговых значений линейного ускорения данного рабочего органа и границ временного интервала, за который он совершает очередной цикл. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РАБОТЫ заключается в следующем.
-
Представлены результаты анализа систем и технологий предоставления информационных сервисов по определению местоположения объектов, на основе которых определены условия применения тех или иных систем навигации для решения конкретных задач позиционирования.
-
Произведена оценка погрешности инерциальных датчиков современных мобильных устройств, в результате которой доказана невозможность их применения для решения задач инерциальной навигации.
-
Разработано программно-информационное обеспечение подсчета циклов перемещения рабочего органа механизма циклического действия, включая действующее приложение для мобильного устройства на платформе Android.
-
Разработана технология создания и применения систем Wi-Fi-позиционирования объектов посредством мобильных устройств, возможность использования которой подтверждена результатами экспериментального исследования задействованных в разработанном программном прототипе системы известных алгоритмов Wi-Fi-позиционирования в целях определения условий их эффективного применения в зависимости от количества и расположения точек доступа, скорости перемещения объекта, необходимой точности и вычислительных возможностей мобильного устройства.
-
На основе имитационного моделирования в системе AnyLogic получены результаты оценки пропускной способности промышленной площадки предприятия, оснащенного предложенной системой мониторинга перемещающихся объектов.
-
Разработан прототип программно-аппаратного комплексного навигационного устройства наземного транспортного средства, включающего, в частности, компоненты GPS (Global Positioning System) и GPRS (General Packet Radio Service) и реализующего функции «черного ящика» и видеорегистратора, которое позволяет вычислять координаты объекта по данным инерциальных датчиков на основе реализации математических моделей и аппаратов направляющих косинусов и кватернионов.
Результаты диссертационного исследования имеют практическую значимость для территориально распределенных промышленных предприятий со сложной инфраструктурой.
Внедрение результатов работы
Основные практические результаты получены при выполнении:
госбюджетной (ГБ) научно-исследовательской работы (НИР) № МД-781 «Исследование и разработка методов, моделей и алгоритмов реализации комплексных интеллектуальных программно-технических систем» на кафедре ИС-ПИ ВлГУ по гранту Президента РФ для государственной поддержки научных исследований молодых российских ученых - докторов наук (договор № 16.120.11.5155-МД от 01.02.2012) в качестве ответственного исполнителя в рамках II этапа «Создание информационного обеспечения и изготовление опытных образцов мобильного устройства инерциальной и спутниковой навигации GLONASS/GPS»;
ГБ НИР №Г-615 «Разработка программного прототипа бортового черного ящика автомобиля» по гранту молодым ученым по приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники Владимирской области по заказу Департамента образования администрации, в рамках данной НИР разработан программный модуль прототипа интегратора навигационного устройства для обработки показаний акселерометров и отображения траектории объекта.
Полученные научные и практические результаты в части архитектуры СМПО внедрены на производственном предприятии ООО «ЕвроПласт» (г. Владимир). Кроме того, результаты диссертации внедрены в инновационной компании ООО «Бизнес.РФ» (г. Владимир) при разработке семейства мобильных приложений Pedometer B.RF на основе алгоритма подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия с применением инерциаль-ных датчиков линейного ускорения мобильных устройств.
Разработанное информационно-алгоритмическое обеспечение также применено в учебном процессе кафедры ИСПИ ВлГУ в лабораторных и практических работах по дисциплинам «Разработка и сопровождение веб-приложений» и «Информационные сети» направления 230400 - «Информационные системы и технологии» подготовки магистров и бакалавров соответственно.
Апробация и реализация результатов исследования
Основные научные результаты доложены на IV, V и IX международных научно-технических конференциях (МНТК) «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования», г. Вологда, 2008 г, 2009 г. и 2013 г.; международной научной конференции (МНК) ММТТ-24 «Математические методы в технике и технологиях», г. Саратов, 2009 г.; I окружном инновационном конвенте, г. Дубна, ОИЯИ, 2009 г.; I Молодежной научно-практической школе «Информационный менеджмент социально-экономических и эргатических систем - 2010», г. Покров, 2010 г.; МНТК «Реинжиниринг технологических, организационных и управленческих процессов как основа модернизации экономики регионов», г. Кострома, 2010 г.; II Международной молодежной научно-практической школы «Информационный менеджмент социально-экономических и технических систем - 2011», г. Москва, 2011 г.; на межвузовских научно-практических конференциях ВЗФЭИ, г. Владимир, 2008 - 2011 гг.; МНК «Main problems of informatics and information education», Poland, Rzeszow», 2012 г.; I Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в промышленности, экономике и образовании - 2012 (ИТПЭО -2012)», г. Владимир, 2012 г.; X международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» (INTELS'2012), г. Москва, 2012 г.; Всероссийском конкурсе бизнес-планов «ПОКОЛЕНИЕ 2025», г. Москва, Экспоцентр, 2013 г.
Основные научные результаты, выносимые на защиту:
-
Концептуальная модель системы Wi-Fi-позиционирования объектов посредством мобильных устройств, технология создания и применения таких систем и метод повышения точности Wi-Fi-позиционирования на основе применения базы данных контрольных точек плана производственной площадки со значениями уровня радиосигнала в этих точках, а также аппарата нечеткой логики.
-
Архитектура системы мониторинга перемещающихся объектов на производственной площадке промышленного предприятия, отличающаяся возможностью применения различных беспроводных технологий позиционирования объекта.
-
Информационно-алгоритмическое обеспечение системы мониторинга перемещающихся объектов на производственной площадке промышленного предприятия, включающее теоретико-множественную модель и основанные на ней алгоритмы базовых операций, реализующих основные функции СМПО, построенной по предложенной архитектуре.
-
Алгоритм подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия, особенностью которого является определение пороговых значений линейного ускорения рабочего органа и границ временного интервала, за который он совершает очередной цикл.
Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 16 публикациях, из них 4 в журналах, рекомендованных ВАК России.
Объем и структура диссертации
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 120 страницах, включающих 45 рисунков, 20 таблиц и список использованных литературных источников, состоящий из 80 наименований, а также включает 5 приложений.
Инерциальная навигация на основе математических аппаратов кватернионов и направляющих косинусов
Для интегрирования показаний датчиков можно использовать подходящий для решения данной задачи метод прямоугольника, поскольку он прост в реализации и имеет сравнительно низкую вычислительную сложность, что особенно важно при применении специализированного программного обеспечения для навигации посредством мобильных устройств с ограниченной мощностью [25].
Все датчики подвержены погрешностям, ограничивающим точность измерения действительной величины. В основном это постоянная погрешность, случайное отклонение и коэффициент масштабирования. Необходимо определить точность инерциальных датчиков мобильных устройств, в частности, акселерометров и гироскопов с целью определения возможности их использования при создании надежной системы позиционирования объектов. Следует отметить, что результаты проведенных экспериментов учитывают специфику конкретного мобильного устройства. Однако другие аналогичные датчики должны демонстрировать схожие результаты.
Показание гироскопа можно представить как: cot = Кшо)ист + b0)+Ni + Rit где & ист - истинное значение, Кш - поправочный коэффициент масштабирования, Ъш - постоянная погрешность, Nt - случайное блуждание выходного сигнала датчика, R І - показатель, характеризующий нестабильность смещения нуля в выходном сигнале датчика. Для акселерометров формула аналочична:
Во время проведения эксперимента производилась длительная запись показаний датчиков на протяжении несколько часов. При этом МУ находилось в неподвижном состоянии. Следует отметить, что необходимо учитывать состояние МУ перед проведением измерений, так как оно может повлиять на результаты. Например, если МУ работало некоторое время перед началом испытания, то изменение температуры датчика определенным образом влияет на выходные данные. Текущий уровень зарядки батареи может влиять на напряжение, подаваемое на датчик, что тоже может влиять на результат. Во всех проведенных экспериментах аккумулятор МУ был практически полностью заряжен и датчики не использовались, по крайней мере, в течение часа.
Вариация Аллана. Как было сказано выше, показания датчиков подвержены влиянию ряда случайных шумовых процессов. Для вычисления точности датчика необходима методика определения характеристик этих процессов, например вариация Аллана. Это одобренная организацией IEEE методика измерения шума датчиков, которая заключается в следующем [12]:
Сопутствующее отклонение Аллана оу выражается как: оу = - Щ Скомбинировав значения отклонений Аллана с различными значениями времени усреднения на одном графике, можно получить значения разных типов шумов, которые выявляются в виде различных асимптот. Случайное блуждание выходного сигнала датчиков, создаваемое белым шумом, будет видно на графике отклонений Аллана в виде асимптоты с углом наклона —0.5, а нестабильность смещения нуля выходного сигнала датчиков представляется гладким участком между наклонами [54]. Нестабильность смещения нуля выходного сигнала акселерометра отображается на графике как наименьшее значение отклонения Аллана, а случайное отклонение угла (для гироскопа) или случайное отклонение скорости (для акселерометра) - это значения на графике при времени т = 1 с [54, 80].
Расчет показателей погрешности акселерометра. В работе использован 3-х осевой акселерометр ВМА150 (Bosch Sensortec). Он имеет диапазон измеряемых величин +4д и формат данных 10 бит, что обеспечивает точность, равную примерно 0,078 м/с2. Согласно техническим характеристикам он имеет сдвиг в диапазоне от —150 гад до 150 гад при 25С.
Как было описано выше, акселерометр измеряет ускорение МУ и силу гравитации. Например, когда телефон неподвижно лежит на задней крышке, показатель ускорения должен быть равным — д « —9,81 м/с2 (ускорение МУ, равное нулю, минус ускорение свободного падения).
При записи показаний акселерометра МУ, находящегося в неподвижном состоянии, можно решить две задачи. Во-первых, можно использовать вариацию Аллана для определения имеющихся в датчике шумов, поскольку измеряемое значение должно быть постоянным [44].
Во-вторых, можно рассчитать коэффициент масштабирования показаний датчика, так как единственной силой, действующей на устройство, является гравитация, значение которой известно. Расположив телефон таким образом, чтобы две оси находились перпендикулярно действию гравитации, можно добиться того, чтобы направление ее воздействия соответствовало направлению третьей оси. В этом случае среднее значение показаний датчика по этой оси будет свидетельствовать о наличии коэффициента масштабирования.
Во время эксперимента человек перемещался с мобильным устройством вдоль коридора таким образом, что ось Y акселерометра совпадала с осью Y локальной системы координат. Запись показаний начиналась до момента движения и заканчивалась после остановки. Реальная протяженность пройденного пути составляла 65 м. Во время проведения эксперимента были записаны два файла с данными, содержащими показания акселерометра и гироскопа. Продолжительность записи составила 51,7 с. Число записанных значений для гироскопа составило 3455, а для акселерометра - 2588, что соответствует средним частотам записи, примерно равным 67 Гц и 50 Гц соответственно.
В эти данные необходимо внести поправку на основании рассчитанных выше показателей погрешности (Кш,Ка, Ьш, Ьа). Если измеряемое значение гироскопа равно o)i = Кш(х)пст + Ьш, то истинное значение равно о)ист = ——-. Для аксе лерометра формула аналогична.
Технология создания и применения системы Wi-Fi-позиционирования объектов посредством мобильных устройств
В рамках предлагаемого подхода к позиционированию объектов следует рассмотреть несколько возможных алгоритмов позиционирования. Во всех случаях будем считать, что местоположение точек доступа известно идеально точно, а комплексная амплитуда сигнала, принимаемого точкой доступа, определяется выражением, представленным выше. В работе ставится задача вычисления местоположения пользователя на основании значений уровней мощности сигналов, принимаемых точками доступа от его МУ. Отметим, что для всех рассматриваемых в диссертации алгоритмов мощность сигнала, излучаемого МУ пользователя и принимаемого точкой доступа, является единственным источником информации о местоположении пользователя. Это контрастирует с подходом, основанным на дифференциации пространственных сигнатур сигнала (fingerprinting). Хотя подход fingerprinting позволяет получить приемлемую точность позиционирования, его практическая реализация сложна по нескольким причинам. Во-первых, данный подход требует создания и поддержания актуальной базы данных с информацией о характеристиках (сигнатурах) сигнала в узлах некоторой сетки с известными координатами узлов. Во-вторых, как правило, он имеет значительную вычислительную сложность и чувствителен к нерегулярности сетки.
Алгоритм 1 (на основе сигнала большей мощности). Пользователю приписываются координаты той точки доступа, которая принимает сигнал наибольшей мощности. Этот алгоритм можно считать наиболее простым с вычислительной точки зрения. Так, если в помещении находятся четыре точки доступа АРХ-АРА, и сигнал наибольшей мощности Р]0 принят от АРХ, то пользователю приписываются координаты Л/; (рис. 2.6). ( ?»
Иллюстрация алгоритма 1 определения местоположения объекта Алгоритм 2 (с использованием весового коэффициента. Координаты пользователя вычисляются как линейная комбинация координат точек доступа по формулам («весовой» алгоритм):
Алгоритм 3 (на основе минимизации отношения коэффициентов затухания сигнала). Координаты пользователя вычисляются через минимизацию функционала, ядром которого является отношение коэффициентов затухания сигнала от 1-й и z -й точек доступа до произвольной точки с координатами(х,у). Будем считать, что коэффициент затухания сигнала вычисляется по формуле:
Алгоритм 4 (с оценкой коэффициентов затухания сигнала). Координаты пользователя также вычисляются через минимизацию функционала, ядром которого является отношение коэффициентов затухания сигнала от 1-й и /-й точек доступа. Однако перед этим производится вычисление коэффициентов затухания сигнала по формуле (2), при этом минимизируется среднеквадратическая ошибка. Пусть точки доступа образуют Г-уникальных пар.
Алгоритм 5 (на основе минимизации разности значений затухания сигнала). Координаты пользователя вычисляются через минимизацию функционала, ядром которого является разность коэффициентов затухания сигнала от 1-й и г -й точек доступа. Этот алгоритм является модификацией алгоритма 4. Функционал для минимизации определяется следующим выражением:
Местоположение движущегося объекта может быть определено по совокупности значений уровней мощности сигналов нескольких Wi-Fi-точек. Предполагаемую область локации объекта ограничивают естественные механические преграды, такие как стены здания и т.д. Направление и скорость движения объекта можно определить по направлению и скорости убывания или возрастания значений мощности сигнала от Wi-Fi-точек.
Местоположение движущегося объекта может быть определено на основе набора значений уровней мощности сигнала от нескольких приемников Wi-Fi-сигнала. Таким образом, определяется предположительная область локации объекта, дополнительно ограничивают эту область естественные механические преграды, такие как стены и другие объекты, как было сказано выше. Направление и скорость движения объекта можно определить по направлению и скорости убывания или возрастания значений уровней мощности сигналов от точек доступа.
Для исследования представленных выше алгоритмов был проведен следующий эксперимент: на 4-м этаже второго корпуса ВлГУ были размещены 6 Wi 50
Fi точек доступа и выполнены 25 измерений значений уровней мощности сигнала RSS от данных источников в различных точках маршрута. Схема расположения точек доступа и мест измерений в различных точках маршрута приведена в приложении Б, рис.1. Измерения производились с помощью программ Wi-Fi Analytics Tool и ByeFi, установленных на мобильном телефоне с операционной системой Android. Wi-Fi Analytics - инструмент для анализа Wi-Fi-сетей. Он предоставляет данные о силе сигнала для анализа Wi-Fi-каналов. Эти данные могут использоваться для оптимизации настроек Wi-Fi-сетей. Основные функции: сканер Wi-Fi-сетей, анализатор помех канала и индикатор уровня сигнала. Основные функции утилиты ByeFi: отображение состояния текущей точки доступа Wi-Fi, индикатор мощности сигнала (RSSI), установка пороговых значений уровня мощности сигнала для различных АР.
Преимущества ByeFi перед аналогами заключается в том, что программа выбирает наиболее подходящую ТА, если МУ находится в радиусе действия нескольких ТА, а если точки доступа отсутствуют, Wi-Fi-модуль автоматически выключается для экономии энергопотребления.
Обработанные результаты эксперимента приведены в таблице приложения Б. Максимальное измеримое значение RSS = - 99. Если мощность сигнала меньше, то такие точки доступа не логгируются, присвоим им значение, равное -100. В качестве результирующего RSS в каждой точке измерения для каждой точки доступа выступает среднее арифметическое набора значений двадцати измерений, произведенных с использованием каждой из утилит. График зависимости мощности сигнала (RSS) от номера измерения для точек доступа приведен на рис. 2.7.
Метод повышения точности Wi-Fi позиционирования объектов
Экономическую эффективность подобной системы оценить крайне сложно, поскольку она связана непосредственно с экономическими характеристиками объекта, на котором СМПО была внедрена.
Достоинства использования СМПО вытекают из широкого спектра задач, для решения которых предназначена данная система.
С точки зрения пользователя: сокращение времени на въезд и выезд с объекта; снижение расхода топлива; повышение уровня безопасности (при хранении и движении транспортного средства); удобный информационный сервис (предос 89 тавляются данные о количестве занятых и свободных парковочных мест, осуществляется автоматическая регулировка движения).
С точки зрения менеджмента предприятия: быстрая окупаемость системы; повышение статуса места внедрения современной автоматизированной системы; возможность организовать транспортную инфраструктуру любого уровня сложности; возможность получения статистики посещения конкретного объекта, отчетов обо всех событиях, происходящих на объекте; уменьшение влияния человеческого фактора на работу объекта; улучшение экологической обстановки на территории предприятия.
На данном этапе целесообразно оценить эффективность самих используемых алгоритмов. Для этой цели применена среда моделирования AnyLogic, в которой разработана имитационная модель, представленная на рис. 3.11.
В качестве критерия сравнения можно принять количество обслуженных транспортных средств за одинаковое время прогона имитационной модели.
Как видно из рисунка, с течением времени количество обслуженных транспортных средств увеличивается, и при стихийном выборе парковочного места (без СМПО) и последующего движения возникают пробки, что замедляет рост количества обслуженных клиентов по сравнению с вариантом при использовании предложенной системы. В последнем случае пропускная способность ПП увеличилась в 1,9 раза.
1. Сформулированы основные задачи, которые должна решать система мониторинга перемещающихся объектов на производственной площадке и в прочих местах массового обслуживания (парковках транспортных средств и т.д.). На основе анализа этих задач предложена соответствующая структурная схема системы, при этом определены ее основные объекты на физическом уровне.
2. Предложена архитектура системы мониторинга перемещающихся объектов на производственной площадке промышленного предприятия, отличающаяся возможностью применения различных беспроводных технологий позиционирования объекта. Описана функциональная модель бизнес-процесса обслуживания пользователей в системе. 3. Разработано информационно-алгоритмическое обеспечение СМПО на 1111 промышленного предприятия, включающее теоретико-множественную модель и основанные на ней алгоритмы базовых операций, реализующих основные функции системы, построенной по предложенной архитектуре. подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия
Благодаря уникальному сочетанию малых габаритов и низкого энергопотребления, универсальности применения и относительно невысокой цены микро электромеханические системы (МЭМС) сегодня стремительно завоевывают все новые и новые сферы применения [33], в частности, рынок различных мобильных устройств (сотовых телефонов, планшетных компьютеров и т.д.) как один из наиболее динамично развивающихся в отношении потребления МЭМС [56]. В данной главе на основе применения инерциальных датчиков линейного ускорения (акселерометров) мобильных устройств предложен алгоритм подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия (складской грузоподъемной техники и др.), особенностью которого является определение пороговых значений линейного ускорения объекта и границ временного интервала выполнения очередного рабочего цикла механизма.
Суть алгоритма заключается в подсчете количества скачков (локальных максимумов) на графике ускорения, удовлетворяющем двум условиям (рис. 4.1):
Переменные, используемые при реализации алгоритма: time - момент времени измерения; aj - модуль вектора ускорения в текущий момент времени; а -модуль вектора ускорения в предыдущий момент времени; amin, amax - минимальный и максимальный пороги скачка ускорения для фиксации совершения очередного шага; peak - логическая переменная, показывающая возрастание ускорения; lastPeak - время последнего локального максимума ускорения; SCounter - счетчик количества шагов. і: 1732 2304 2836 3 40S 396 4312 3064 3616 6!6S 672 7 27І 7824 8376 S92S 948 ІО032 103S4 11136 11688 1224 12 792 13 344 13 80 14448 13
На основе предложенного алгоритма подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия разработано программно-информационное обеспечение подсчета числа шагов, пройденных человеком, по данным акселерометров мобильных устройств и действующее Android-приложение [51].
Данное приложение работает на мобильных платформах (портативное устройство, например, мобильный телефон, планшет, смартфон и т.д.). Преимуществом платформы Android является ее открытость и способность предоставить полный доступ к аппаратному слою [62]. Более того, структура операционной системы позволяет разработчику получить доступ к основным службам, а также передавать информацию между приложениями. Архитектура мобильной платформы Android представлена на рис. 4.3 [66]. Во время эксперимента пользователь совершал движение, держа телефон на ладони перед собой стараясь поддерживать такое положение на протяжении всего пути [74]. Результаты тестирования программно-информационного обеспечения подсчета числа пройденных шагов представлены в табл. 4.1.
Структурная схема комплексного навигационного устройства Суть разрабатываемого прототипа заключается в объединении в одно устройство различных по принципу действия навигационных систем для централизованного сбора и сохранения информации на внешний переносной носитель с учетом всех характеристик и возможностей различных систем. Комплексное навигационное устройство предназначено для выполнения функций отслеживания местоположения подвижного объекта в процессе его перемещения [26]. Устройство реализует функцию «черного ящика» - записывает в память информацию о местонахождении транспортного средства в географической системе координат на основе сигналов навигационных систем GPS / GLONAS и параметры его движения, такие как скорость, ускорение, направление перемещения, текущее время и другие параметры, фиксируемые с помощью акселерометров линейного ускорения, датчиков углового ускорения, электро-магнитного компаса и датчиков транспортного средства (уровня топлива, температуры двигателя и т.д.) [28]. Вся поступающая информация непрерывно записывается в стек устройства в специальном формате, а в последующем, например при возникновении аварийной ситуации, может быть доступна для анализа с целью определения ее причин. К основным преимуществам комплексного навигационного устройства относится: приемлемая цена продукта, комплексная система навигации, мультифункцио-нальность и простота использования прибора.
Теоретико-множественная модель СМПО на ПП
DataSample.java - представляет собой одно измерение датчика (содержит такие же поля как в строке в файле) и алгоритм преобразования этой строки в числовой формат. InsModelUtil.java - хранит разнообразные функции, требуемые при работе алгоритма, такие как: нахождение мощности вектора, перемножение двух матриц, умножение матрицы на вектор, умножение матрицы на число. InsModel.java - реализация алгоритма, основанного на направляющих косинусах. Имеет два основных метода: updateAtt(double[] sample, double dt) - выполняется при поступлении каждого нового показания гироскопа; производит необходимые расчеты для определение изменения в ориентации объекта (рис. 4.9). updatePos(double[] sample, double dt) - выполняется при поступлении нового показания акселерометра; производит расчет изменения в положении объекта (рис. 4.10).
Помимо этих классов, реализующих алгоритмы, программа содержит механизм считывания данных из файлов, имитирующий поток данных, поступающих с реальных датчиков.
Класс DataReader.java отвечает за своевременное предоставление данных для симулятора. Он хранит в себе разделяемый с основным потоком буфер данных и заполняет его считанными из файла и расшифрованными данными до определенного размера, а затем переходит в состояние ожидания. Как только основной поток опустошает буфер, он посылает сигнал и возобновляет работу считывателя. Так происходит до тех пор, пока в файле есть данные для чтения.
Класс Simulator .Java хранит экземпляр реализации модели и передает ей данные из буферов чтения, при этом подача данных в модель производится не просто по факту их наличия в буфере, а согласно указанному в данных времени измерения. Это необходимо для поддержания синхронизации потоков данных, которые были записаны с разной частотой.
1. Предложен алгоритм подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия на основе применения инерциальных датчиков линейного ускорения (акселерометров) мобильных устройств, особенностью которого является определение пороговых значений линейного ускорения объекта и границ временного интервала выполнения очередного рабочего цикла механизма.
2. На основе предложенного алгоритма подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия разработано программно-информационное обеспечение расчета дистанции, пройденной человеком по данным акселерометров мобильных устройств и действующее Android-приложение.
3. Разработан прототип комплексного навигационного устройства наземного транспортного средства с реализацией функции «черного ящика», которое включает в себя подсистемы спутниковой и инерциальной навигации, подсистему регистрации показаний внешних датчиков транспортного средства (уровня топлива, температуры двигателя и т.д.), GSM / GPRS модуль и видеорегистратор.
4. Разработан программный симулятор БИНС, позволяющие вычислять координаты объекта на основе реализации математических моделей направляющих косинусов и кватернионов по реальным данным акселерометров и гироскопов мобильных устройств, записанные с помощью одного из приложений для протоколирования показаний датчиков.
1. Представлены результаты анализа систем и технологий предоставления информационных сервисов по определению местоположения объектов с использованием современных мобильных устройств, на основе которых определены условия применения тех или иных систем навигации для решения конкретных задач позиционирования, и по результатам произведенной оценки погрешности встроенных в них инерциальных датчиков доказана невозможность их применения для решения задач инерциальной навигации.
2. Разработаны концептуальная модель системы Wi-Fi-позиционирования объектов посредством мобильных устройств, технология создания и применения таких систем, особенностью которой является возможность использования существующей инфраструктуры промышленного объекта, и метод, позволивший повысить точность Wi-Fi-позиционирования в среднем на 19 % за счет применения базы данных контрольных точек плана производственной площадки со значениями уровня радиосигнала в этих точках, а также аппарата нечеткой логики.
3. Предложены архитектура системы мониторинга перемещающихся объектов на производственной площадке промышленного предприятия, отличающаяся возможностью применения различных беспроводных технологий позиционирования объекта, и основанное на ней информационно-алгоритмическое обеспечение, включающее теоретико-множественную модель и алгоритмы базовых операций, реализующих основные функции системы, и по результатам имитационного моделирования работпромышленной площадки предприятия, оснащенного СМПО, в системе AnyLogic продемонстрировано повышение ее пропускной способности примерно в 1,9 раза.
4. Разработан алгоритм подсчета циклов перемещения рабочих органов механизмов циклического действия, особенностью которого является определение пороговых значений линейного ускорения рабочего органа и границ временного интервала, за который он совершает очередной цикл, а также действующее приложение для мобильного устройства на платформе Android.
5. Создан прототип программно-аппаратного комплексного навигационного устройства наземного транспортного средства, включающего, в частности, компоненты GPS и GPRS (General Packet Radio Service) и реализующего функции «черного ящика» и видеорегистратора, которое позволяет вычислять координаты объекта по данным инерциальных датчиков на основе реализации математических моделей и аппаратов направляющих косинусов и кватернионов.
