主动式RFID室内定位追踪系统
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14
Improvement – 設置三維參考點
• Solution
– 二維參考點找最接近待測點的group(四個參考 點)，計算權重值，算出座標；三維參考點也是 相同，算出另外座標，將其個別算出的兩個座 標，再分別對這兩個座標乘上加權值，求其新 的座標
15
Improvement – 參考點選擇機制
[2] 龔哲幀著，「主動式RFID室內定位追蹤演算法與系統設計」，碩士論 文，國立台北科技大學資訊工程研究所，台北，2010。
19
Q&A
Thanks for your attention
20
2
Motivation
• RFID技術進行室內定位是近年來提出較新穎 的技術
• 利用Reader接收到Reference Tag與Tracking Tag訊號強度之差異度進行定位
• 室內空間比室外複雜，訊號強度因障礙物 的阻隔或是人員的走動造成衰減，使得定 位精準度大幅降低
3
LANDMARC
• 此系統採用了Reference Tag來輔助定位計算 • 假設有n個RFID Reader、m個Reference Tags
4
16
Improvement – 設置三維參考點
• Method
– 將其擁有相同數量參考點的group，算出各自座 標，再將算出座標乘上加權值，求出新的座標
17
Future Work
• Multi-tag
– 用於能一次讀取多個tracking tags，並且要同時 追蹤待測位置
• Multi-reader
1
2
W
j
Ei
k i
1
1
2
Ei
5
LANDMARC
• 得到各Reference Tag對Tracking Tag的權重， 便可計算出其座標：
k
x, y W i
xi ,
y i
i 1
• 在此系統也定義了一個定位誤差
e xx0 2 y y0 2
(X₀,Y₀)為Tracking Tag實際的位置
2
• 利用其權重求出Tracking Tag座標(X,Y)
S W 4
x
*
i 1 rxi
i
S W 4
y
*
i 1 ryi
i
11
Base on LANDMARC
• 利用計算出的Tracking Tag座標與實際 Tracking Tag座標作定位距離誤差e計算
e xx0 2 y y0 2
與u個Tracking Tags • 定義每個Reader讀取到Tracking Tags的訊號
強度向量為S S1, S2,..., Sn ，讀取到Reference Tags的訊號強度向量為 1,2,..., n
• Si與Ѳi分別表示第i個Reader接收到此 Tracking Tag或Reference Tag的訊號強度
改良主動式RFID室內定位系統
Speaker：Cheng-Cheng Wang Advisor：Dr. Kai-Wei Ke
Date：05/16/2011
1
Outline
• Motivation • LANDMARC • Base on LANDMARC • Improvement • Future work • Reference
– 減少誤差 – 能快速定位 • 實現3D的待測點定位
18
Reference
[1] L. M. Ni, Y. Liu, Y. C. Lau, and A. P. Patil, “LANDMARC: Indoor Location Sensing Using Active RFID,” Wireless Networks, vol.10, pp. 701-710, November, 2004.
• 改進參考點選擇機制
– 當選取的group有兩個以上擁有相同數量的參考 點時
3.5
3
2.5 G(0,2) G(1,2) G(2,2)
2
1.5 G(0,1) G(1,1) G(2,1)
1Hale Waihona Puke Baidu
0.5 G(0,0) G(1,0) G(2,0)
0
0
1
2
3
Reference Tag Tracking Tag reader Nearest Neighbor
7
Base on LANDMARC
• 虛擬標籤群組定位法 的流程圖
8
Base on LANDMARC
• EX:
– 16 Reference Tag – 1 Reader
設定各個Group
3.5
3
2.5
2
Reference Tag
1.5
Tracking Tag
Reader 1
0.5
0
0
1
2
3
4
9
Base on LANDMARC
如果選到的鄰近參考點 如右圖 =>
如果選到的鄰近參考點 如右圖 =>
10
Base on LANDMARC
• 將選擇的四個參考點訊號強度求其權重 Wi，St為Tracking Tag訊號強度，Sri為 Reference Tag訊號強度
1
W i
S riS t 2
4 k
1
1
S rk St
12
Improvement – 設置三維參考點
• 設置三維的參考點
– 藉由三維的參考點，來校正2D的tracking tag定 位
二維 3*3 取 4點
三維 3*3*1 取8點
13
Improvement – 設置三維參考點
• Result
– 誤差值沒有改善
• Reason
– 三維參考點的訊號強度比二維參考點的訊號強 度大，導致找到不正確的參考點，影響權重
6
Base on LANDMARC
• 龔哲幀(2010)提出Virtual tag group-based RFID positioning(虛擬標籤群組定位法)
– Virtual tag:先在其參考點位置量測一段時間的訊 號強度，並利用訊號強度處理法將其值設定為 此參考點之固定訊號強度，以此訊號強度進行 定位
4
LANDMARC
• 對於每個別的Tracking Tag與某一Reference
Tag 之間，得到一個訊號強度的歐基里得距
離：
E j
n
iSi
2
wherej (1, m)
i 1
• 選擇k (1~m)個數值較小的Reference Tags與 Tracking Tag間的距離關係得到不同的權重值：
Improvement – 設置三維參考點
• Solution
– 二維參考點找最接近待測點的group(四個參考 點)，計算權重值，算出座標；三維參考點也是 相同，算出另外座標，將其個別算出的兩個座 標，再分別對這兩個座標乘上加權值，求其新 的座標
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Improvement – 參考點選擇機制
[2] 龔哲幀著，「主動式RFID室內定位追蹤演算法與系統設計」，碩士論 文，國立台北科技大學資訊工程研究所，台北，2010。
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Q&A
Thanks for your attention
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Motivation
• RFID技術進行室內定位是近年來提出較新穎 的技術
• 利用Reader接收到Reference Tag與Tracking Tag訊號強度之差異度進行定位
• 室內空間比室外複雜，訊號強度因障礙物 的阻隔或是人員的走動造成衰減，使得定 位精準度大幅降低
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LANDMARC
• 此系統採用了Reference Tag來輔助定位計算 • 假設有n個RFID Reader、m個Reference Tags
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Improvement – 設置三維參考點
• Method
– 將其擁有相同數量參考點的group，算出各自座 標，再將算出座標乘上加權值，求出新的座標
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Future Work
• Multi-tag
– 用於能一次讀取多個tracking tags，並且要同時 追蹤待測位置
• Multi-reader
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k i
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2
Ei
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LANDMARC
• 得到各Reference Tag對Tracking Tag的權重， 便可計算出其座標：
k
x, y W i
xi ,
y i
i 1
• 在此系統也定義了一個定位誤差
e xx0 2 y y0 2
(X₀,Y₀)為Tracking Tag實際的位置
2
• 利用其權重求出Tracking Tag座標(X,Y)
S W 4
x
*
i 1 rxi
i
S W 4
y
*
i 1 ryi
i
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Base on LANDMARC
• 利用計算出的Tracking Tag座標與實際 Tracking Tag座標作定位距離誤差e計算
e xx0 2 y y0 2
與u個Tracking Tags • 定義每個Reader讀取到Tracking Tags的訊號
強度向量為S S1, S2,..., Sn ，讀取到Reference Tags的訊號強度向量為 1,2,..., n
• Si與Ѳi分別表示第i個Reader接收到此 Tracking Tag或Reference Tag的訊號強度
改良主動式RFID室內定位系統
Speaker：Cheng-Cheng Wang Advisor：Dr. Kai-Wei Ke
Date：05/16/2011
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Outline
• Motivation • LANDMARC • Base on LANDMARC • Improvement • Future work • Reference
– 減少誤差 – 能快速定位 • 實現3D的待測點定位
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Reference
[1] L. M. Ni, Y. Liu, Y. C. Lau, and A. P. Patil, “LANDMARC: Indoor Location Sensing Using Active RFID,” Wireless Networks, vol.10, pp. 701-710, November, 2004.
• 改進參考點選擇機制
– 當選取的group有兩個以上擁有相同數量的參考 點時
3.5
3
2.5 G(0,2) G(1,2) G(2,2)
2
1.5 G(0,1) G(1,1) G(2,1)
1Hale Waihona Puke Baidu
0.5 G(0,0) G(1,0) G(2,0)
0
0
1
2
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Reference Tag Tracking Tag reader Nearest Neighbor
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Base on LANDMARC
• 虛擬標籤群組定位法 的流程圖
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Base on LANDMARC
• EX:
– 16 Reference Tag – 1 Reader
設定各個Group
3.5
3
2.5
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Reference Tag
1.5
Tracking Tag
Reader 1
0.5
0
0
1
2
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Base on LANDMARC
如果選到的鄰近參考點 如右圖 =>
如果選到的鄰近參考點 如右圖 =>
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Base on LANDMARC
• 將選擇的四個參考點訊號強度求其權重 Wi，St為Tracking Tag訊號強度，Sri為 Reference Tag訊號強度
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W i
S riS t 2
4 k
1
1
S rk St
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Improvement – 設置三維參考點
• 設置三維的參考點
– 藉由三維的參考點，來校正2D的tracking tag定 位
二維 3*3 取 4點
三維 3*3*1 取8點
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Improvement – 設置三維參考點
• Result
– 誤差值沒有改善
• Reason
– 三維參考點的訊號強度比二維參考點的訊號強 度大，導致找到不正確的參考點，影響權重
6
Base on LANDMARC
• 龔哲幀(2010)提出Virtual tag group-based RFID positioning(虛擬標籤群組定位法)
– Virtual tag:先在其參考點位置量測一段時間的訊 號強度，並利用訊號強度處理法將其值設定為 此參考點之固定訊號強度，以此訊號強度進行 定位
4
LANDMARC
• 對於每個別的Tracking Tag與某一Reference
Tag 之間，得到一個訊號強度的歐基里得距
離：
E j
n
iSi
2
wherej (1, m)
i 1
• 選擇k (1~m)個數值較小的Reference Tags與 Tracking Tag間的距離關係得到不同的權重值：