CN101023373A - 传感环境属性与实体的自主相关的方法和系统 - Google Patents

传感环境属性与实体的自主相关的方法和系统 Download PDF

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Abstract

一种用于确定物理空间内的实体的属性的方法。更具体地,使用本发明来确定物理空间中的实体的位置。读取器自动在整个所述空间内移动,并当它检测到物理空间中的这些实体的存在时进行对相应实体的属性的测量。实体的这些属性可以是位置、温度等。读取器可以是用于从附加在实体上的标志中读取信号的RF检测设备。

Description

传感环境属性与实体的自主相关的方法和系统
技术领域
本发明涉及自动记录针对用标志(诸如RFID或Wi-Fi标志)标识的实体的环境属性值,其中所述属性值时常改变,但不需要持续跟踪其值。
背景技术
考虑典型的公共图书馆。每本书在某个架子上有其自己的位置。读者可(从不同架子)取得若干本书,并浏览这些书直到他们找到合适的书。尽管某些读者设法把不想要的书返回正确的位置,但是许多读者要么根本不会把书归位,要么把书放回错误的位置。后者难于被检测到;为了解决此问题,图书馆雇佣人手来定期“读架子”,以找到被错误归档的书。类似情况在许多零售商店也存在,其中消费者可以在决定买哪件物品之前尝试若干物品。在许多情况下,消费者不会把测试过的物品返回其正确的架子,并且再一次地,商店职员必须花时间把物品放回其正确的位置。某种自动化跟踪机制将是非常有用的。资产(asset)跟踪的问题不限于图书馆或零售商店。许多公司正在认识到增加其供应链中的可见性的重要性。资产跟踪(了解你有什么以及它在哪里)对于大型制造公司的顺利运转是必须的。它还帮助大型零售商查出其供应链中的瓶颈、减少库存过多、或定位损坏的货物。类似地,政府和军队组织对用于跟踪其资产和装备的更廉价(且更高效)的方式感兴趣。
自动位置传感是使能这种跟踪应用的关键。最佳的基于位置的系统之一是GPS,其依靠卫星来跟踪位置。不过,由于对低功率卫星信号的依赖,GPS难于或不可能在建筑内用于确定位置。于是,为了实现建筑内的位置跟踪,研究者和企业已经提出了若干系统,这些系统在所用技术、准确度、覆盖范围、更新频率以及安装和维护成本方面不同。三角剖分、传感分析和邻近是用于自动位置传感的一些主要技术。当前的许多位置传感系统是基于无线电的(Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、UWB)。通过使用基站可见性和信号强度或飞行时间,能够在若干米的精确度来定位Wi-Fi设备。不过,在许多情况下,持续跟踪一件物品是极其昂贵的。持续跟踪可在下述方案中使用,其中感兴趣物品具有很高价值或者非常重要(例如军队装备、珠宝箱等等),从而所述成本是正当的。不过,对于许多应用(例如跟踪库存),对位置进行定期(例如每晚)记录就足够了。
近年来,RFID技术已经吸引了相当多的注意。RFID正在成为改造供应链管理的机能的重要技术。RFID不仅代替了老旧的条形码技术,而且在范围和访问机制方面提供了更高度的灵活性。例如,即使出于审美或安全原因把标志隐藏起来,RFID扫描仪也可以读取经编码的信息。各种公司和政府代理正在计划使用RFID来标识货架或货箱级别的大量货物。通常无源的标志(即,本身没有电源的标志)被优选用来标志货物,因为它们廉价得多、使用期限长、轻量级,且具有更小的覆盖区域。不过,由于无源标志的运行不需要电池,它们也具有非常小的检测范围,并因此通常不在纯粹基于RFID的位置传感系统中使用。本身具有电池的有源标志具有大得多的检测范围,并可被用作定位系统的一部分,但是这些标志目前对于广泛部署来说太昂贵。所缺少的是一种检测无源标志的位置的高效和经济的方式。我们的发明解决了这一需要。
发明内容
下文中描述的本发明的系统的实施例结合了(无源)RFID技术和基于Wi-Fi(无线保真)的持续位置定位系统,以提供定期的资产位置扫寻(sweep)。尽管此实施例使用基于Wi-Fi的位置定位,但是本发明的系统的其它实施例可通过任何持续定位技术进行工作。此处所述的实施例不仅标识而且提供了在扫寻空间中的每个RFID所标志的物品的位置信息。运行Wi-Fi客户端并连接于RF读取器的便携式系统(例如膝上型计算机或PDA)被安装于在空间中自主移动的机器人上。当机器人移动时,RF读取器定期对哪些标志是可检测的进行取样。在每次取样时,从定位系统获得机器人的位置。接着应用算法,以把所检测的标志的读取与其之前的样本相结合,从而计算每个标志的当前估计位置。
Wi-Fi是Wi-Fi联盟的注册商标。
更具体地,本发明的一方面结合了(例如RFID标志的)标志读取器、某种环境属性(例如位置或温度)的传感器、以及计算设备,其与能够自主地在指定区域内行进的机器人设备结合在一起。所述计算设备装备有无线通信设备和本地存储设备中的至少一个。空间中的实体(例如货架或货箱)具有安装于其上的标志。标志可被标志读取器检测到的距离受限于物理限制(例如,无源RFID标志读取器的有效范围取决于天线设计、读取器功率级以及其它物理因素)。
当机器人在指定区域中行进时,其标志读取器检测附近的标志。同一时间,传感器设备获取环境属性(例如位置或温度)的读取。这些信息项被结合,并被无线通信设备发送到主计算设备,或被本地存储用于之后的处理(或二者同时)。
此信息由此处指定的若干算法中的至少一种所处理。其结果是把环境属性值自动和自主地分配给指定区域中所标志的实体的每一个(例如,每个货箱的温度或者每个货架的位置)。
附图说明
通过以下详细描述并结合附图,本发明的特征将变得更明显,在附图中:
图1在图形上示出本发明的系统的逻辑安置。
图2在图形上示出本发明实施例的物理安置。
图3示出RFID标志读取器的RF特性。
图4在图形上示出机器人所前进的随机路径的示例,其中RFID标志在沿着此路径的若干点检测到。
图5在图形上示出质心算法的示例。
图6是示出根据本发明的系统的操作的流程图。
具体实施方式
描述了本发明的系统的实施例,其中所传感的环境属性为位置。基于此描述,本发明的系统的其它实施例易于被想象到,其中所测量的环境属性是与位置不同的某种属性。示例包括温度、噪声级、亮度、湿度和速度。
图1给出本发明的系统100的逻辑流程图。机器人130在指定区域内自主地行进。它装备有RF标志读取器140,通过RF标志读取器140,RF读取器客户端软件110能够检测附近的标志145。同一时间,位置确定传感器150使得位置传感软件120能够确定机器人130的当前位置155。来自标志145的信息和当前位置155被结合到关联此信息的检测记录160中。接着算法170使用针对单个标志的一个或多个检测记录160来计算针对该标志的估计位置。
图2给出本发明的系统200的一实施例的物理描述。此实施例中的机器人130是Roomba Robotic Floorvac,其是在扫寻空间中自主移动的清扫设备,其使用智能导航技术自动地在一个场所或另外指定的区域的各处移动而无需人的指令。概率性算法保证大部分空间将被覆盖。在此实施例中,计算设备230、RF标志读取器240和无线通信设备260都附加在机器人上,并一起包括客户端系统210。
在此实施例中,通过Ekahau定位引擎(EPE)来测量位置,其使用在无线卡260处测量的无线接入点270、271和272的信号强度来估计客户端系统210的位置。它还提供统计错误估计。当RF标志被RF读取器240检测到时,把此时的客户端系统210的估计位置与标志信息相结合,以产生检测记录160(图1)。此检测记录由无线卡260在无线通信链路261上发送到主服务器机器220,其用算法170(图1)来处理检测记录,以计算该标志的估计位置。在当前实施例中,服务器机器220被用于运行Ekahau定位引擎(EPE)以及用于处理检测记录,而在其它实施例中,这两种功能可以处于单独计算设备上;可替换地,所有的计算功能可被结合到单个的机器人安装的计算设备230中。
在通过本发明的系统的当前实施例所进行的实验中,RF标志如图3所示放置在RF读取器240的水平之上大约1.2m,RF读取器240安装于地上的机器人上。RF读取器上的天线朝向上,从而它能够检测圆锥体310内的信号,如俯视图320所示,圆锥体310在高度1.2m处的直径大致为0.5m。因此,在通过当前实施例的这些实验中,当RF标志被机器人安装的RF读取器检测到时,已知其位置在读取器位置的左右0.25m之内(并且位于高度1.2m,该高度在此实验中是固定的)。此信息被用于后面描述的算法中。
图4示出了系统400的操作的示意图。RF标志450可以在圆圈420所描述的有限区域内检测到。当机器人在指定区域内沿着随机路径410前进时,不论何时当读取器处于圆圈420内并尝试进行读取时,标志450将被检测到。标志在许多点411、412、413、414、415、416被检测到,每个点都处于圆圈420内并在机器人的路径410上。在这些点的每一个,将进行对于机器人的当前估计位置的测量440,并且其与RF标志450的标识相结合,以产生针对每个所述点的检测记录。
质心算法:当前实施例中使用的位置传感技术提供(X,Y)坐标连同错误估计ee。如前所解释的,RF读取器的检测圆圈的直径为大约0.5m(对于此实施例中使用的RF标志,其被放置在RF读取器之上大致1.2m的高度)。以(X,Y)为中心、ee+r(其中r是标志的覆盖圆圈的半径)为半径(R)画出的圆圈将包括所跟踪的标志。我们将此圆圈称为信任圆圈。若干这种信任圆圈的相交提供了标志位置的更精确估计。我们将标志位置表示为此相交区域的质心。
图5示出了此计算的示例500。当机器人沿着随机路径510行进时,它在多个点521、522、523等处传感到标志T1。在每个所述点,计算信任圆圈,得到圆圈531、532和533,以及从其它样本得到的任何其它圆圈。由于标志T1必须位于每个所述圆圈的内部,因此它遵循以下情况:它必须在这些圆圈的相交540之内。一般而言可以观察到,此估计将比由任何一个信任圆圈所提供的估计更加精确,并且随着样本数目的增加,相交区域一般将会减小,从而提供所计算的标志位置的准确度。
Rn=een+rn
Tag(Xt,Yt)=centroid{C[(X1,Y1)R1]∩C[(X2,Y2)R2]∩....∩C[(Xn,Yn)Rn]}
(X1,Y1)到(Xn,Yn)表示在检测到标志时读取器的位置,而(Xt,Yt)表示标志的估计位置,其被估计处于圆圈C[(X1,Y1)R1]到C[(Xn,Yn)Rn]的相交之内。
加权平均:一种把所标志的实体的位置坐标计算为当读取器检测到该实体时的读取器位置的加权平均的算法。每个位置估计的权重与错误半径的平方成反比。
Tag(Xt,Yt)=[Σ{1/e1 2*(Xi,Yi)}]/(Σ1/e1 2)
简单(plain)平均:一种把所标志的实体的位置坐标计算为当读取器检测到该实体时的读取器位置的统计平均的算法。
Tag(Xt,Yt)=[Σ(Xi,Yi)]/{样本数}
图6示出本发明的系统的流程图600。当所述系统开始其对指定区域的定期扫寻时,所述系统从开始状态610移动到状态620,在此机器人自主地移动到新位置。接着做出630标志读取器是否能够检测到一个或多个标志的决定。如果否,则所述系统进入下述的状态680。
当标志读取器检测到标志时,遵循640中描述的过程,并且从所检测标志中读取标志ID。如果检测到多个标志,则从每一个标志中读取ID。接着所述系统继续进行来执行650中描述的过程,以读取感兴趣的一个或多个环境属性(例如,位置、温度、噪声级等)。
接着把环境属性的值与在步骤640中读取的标志ID相结合,并在步骤660中存储所结合的记录。如果检测到多个标志,则每个标志单独与所测量的一个或多个环境属性相结合,并且单独存储每个记录。在本发明的系统的当前实施例中,所述记录在无线通信链路上被发送给单独的服务器计算设备并被存储于此,但在其它实施例中,所述记录可被本地存储。
在步骤670,上述算法之一被应用于每个标志的记录,以便计算针对标志的环境属性的新的估计值(例如,标志的估计位置、温度、在标志处的估计噪声级等)。
最后,步骤680测试停止标准是否已经满足。如果是,则机器人进入停止状态690,并且对空间的扫寻完成。但是如果否,则机器人重新进入状态620,并移动到新的位置,在此整个过程再次开始。可使用多种停止标准。在本发明的系统的当前实施例中,机器人吸尘器的制造商使用了它已经运行的时间长度作为停止标准。用户在开启机器人时选择小、中或大场所。机器人对于小空间运行时间短,而对于大空间运行时间长,其中所述运行时间被计算以产生覆盖90%及以上的空间的很高概率。一种额外能力允许机器人运行到它的电池可持续的那么久。但是在其它实施例中其它停止标准是可能的,诸如继续运行直到平均错误估计低于某个阈值,或者继续运行直到检测到已知数目的标志,或者使用更智能的导航技术来指引机器人的移动直到空间的所有区域被覆盖。

Claims (26)

1.一种用于确定物理空间内的多个实体中的每个的相应属性的方法,所述方法包括:
通过使用自动在整个所述空间内移动的读取器来检测关联于实体的信标设备的存在,而检测所述物理空间中的所述实体的存在;
响应于当所述读取器在所述空间中移动时检测到在所述物理空间中的所述实体的任一个的存在,进行对变量的测量;以及
处理对所述变量的所述测量,其中所述被处理的测量的每个相应集合表示所述实体的相应一个的相应属性。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述变量是用于检测所述实体的存在的读取器的位置。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述相应属性是所述实体的相应一个的位置。
4.根据权利要求1所述的方法,其中所述处理包括使用一种算法,使用计算机处理器将所述算法自动应用于所述测量。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,对于每个所述实体,所述算法自动处理对所述变量的所述测量,以生成相应圆圈,每个圆圈表示高概率包含所述每个实体的区域,并且所述算法把所述每个实体的位置估计为所述圆圈的相交区域的中心。
6.根据权利要求1所述的方法,其中所述读取器通过将其附加在机器人上而自动在所述空间中移动,所述机器人被编程自动在所述空间中移动。
7.根据权利要求1所述的方法,其中当在所述空间中检测到所述信标设备的任一个时,所述信标设备的所述任一个的身份和所述变量的相应值被记录在针对所述实体的相应一个的检测记录中。
8.根据权利要求1所述的方法,其中所述算法包括:沿着两个空间维度单独地对所述读取器的位置估计的统计平均。
9.根据权利要求1所述的方法,其中所述实体是以下至少其一:博物馆展品、停车场里的车、仓库里的库存物品、港口设施中的集装箱、集会空间内的人、围栏内的动物、以及图书馆里的书。
10.根据权利要求4所述的方法,其中所述算法包括:当读取器在所述物理空间中移动时对读取器的位置进行加权平均,其中每个位置的权重与读取器位置估计的错误半径的二次方成反比。
11.一种用于确定物理空间内的多个实体中的每个的相应属性的系统,所述系统包括:
关联于所述多个实体中的每个的信标设备;
自动在整个所述空间内移动的读取器,所述读取器用于检测关联于所述实体的相应一个的所述信标设备的任一个的存在;
测量设备,用于响应于当所述读取器在所述空间中移动时检测到在所述物理空间中的所述实体的任一个的存在,进行对变量的测量;以及
用于处理对所述变量的所述测量的处理器,其中所述被处理的测量的每个相应集合表示所述实体的相应一个的相应属性。
12.根据权利要求11所述的系统,其中所述信标设备是RFID标志。
13.根据权利要求11所述的系统,其中所述测量设备是RFID标志读取器。
14.根据权利要求13所述的系统,其中所述读取器被附加在机器人上,所述机器人被编程自动在所述物理空间中移动。
15.根据权利要求11所述的系统,其中所述测量设备是条形码读取器。
16.根据权利要求11所述的系统,其中所述实体的相应一个的所述属性是所述实体的位置。
17.根据权利要求11所述的系统,其中所述变量是所述测量设备的位置。
18.根据权利要求11所述的系统,其中所述测量设备是以下至少其一:三角剖分装置、以及脉冲延迟三角剖分装置。
19.一种用于确定物理空间内的多个实体中的每个的相应位置的方法,所述方法包括:
通过使用自动在整个所述空间内移动的读取器来检测关联于所述实体的信标设备的存在,而检测所述物理空间中的实体的存在;
响应于当所述读取器在所述空间中移动时检测到在所述物理空间中的所述实体的任一个的存在,进行对应于所述读取器的位置的测量;以及
处理所述测量,其中所述被处理的测量的每个相应集合表示所述实体的相应一个的相应位置。
20.根据权利要求19所述的方法,其中所述进行测量的步骤包括测量在所述空间中来自无线接入点的信号强度,并且其中所述信号强度测量被处理,以确定所述读取器的相应位置,并接着确定所述空间中的相应实体的位置。
21.根据权利要求20所述的方法,其中所述进行测量的步骤针对当所述读取器在所述空间中移动时所述读取器的多个不同位置进行重复,其中针对所述不同位置的所述测量被进一步处理,以更准确地确定所述空间中的所述实体的所述相应位置。
22.根据权利要求21所述的方法,其中所述进一步处理所述测量的步骤包括:取得关于所述读取器的所述所确定位置的圆圈的相交,其中所述圆圈的所述相交对应于所述空间中的相应实体的位置。
23.根据权利要求19所述的方法,其中处理所述测量包括:
计算当在所述空间中检测到相应实体时所述读取器的位置的统计平均。
24.根据权利要求19所述的方法,其中处理所述测量包括:
计算当在所述空间中检测到相应实体时所述读取器的位置的加权平均。
25.根据权利要求24所述的方法,其中通过使用针对每个位置的每个权重因子的所述圆圈的相应一些圆圈的错误半径的相应平方反比,计算所述加权平均。
26.根据权利要求19所述的方法,其中处理所述测量包括:计算当在所述空间中检测到相应实体时所述读取器的位置的每个坐标的均值。
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