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基于地铁站场景的视障乘客位置服务技术研究
| 论文题名： | 基于地铁站场景的视障乘客位置服务技术研究 |
| 关键词： | 地铁站场景;视障乘客;位置服务;指纹聚类 |
| 摘要： | 近年，我国地铁建设及运营水平得到大幅度提高，环保、友好、绿色的地铁出行逐渐发展为最受欢迎的的公共交通出行方式，与此同时，国内视障人士正在以高速率增长，平均每80个人中就有一个“黑暗行者”。随着社会制度的完善优化，政府、社会对视障人群的关怀、尊重也在逐渐提高。公共交通要面向大众，视障人士也有乘坐地铁安全出行的迫切需求。为了解决视障乘客地铁出行困难问题，研究惯性传感器定位、蓝牙特征指纹定位等热门位置服务技术，设计了一套基于地铁站场景的视障乘客位置服务系统。 （1）基于粒子群算法实现对传感器网络节点的布设优化，得到场景信号覆盖率达95.410%的布设方案。 （2）加入K-Means聚类算法对传统的蓝牙位置指纹定位算法进行改进，在定位阶段加入抖动因子进行坐标修正，并开发微信小程序采集特征指纹验证了改进算法的实验室有效性。 （3）针对惯性传感器定位累积误差大、蓝牙指纹定位实时性差两个问题，提出了基于改进粒子滤波的融合定位算法，并在重采样过程中采用自适应阈值的处理策略。实验显示融合定位误差相较于蓝牙位置指纹定位和惯性传感器定位分别降低了12.25%和35.61%。 （4）实现了基于地铁站场景的视障乘客位置服务系统的软件开发，并在广州地铁苏元站实现搭建示范系统，现场调试平均定位误差为1.531米，验证了系统的实用性。 |
| 作者： | 郑成龙 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 刘英舜;邢宗义 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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