室内定位实训系统

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公司名称江苏艾什顿科技有限公司
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厂商性质其他
更新时间2021/5/27 14:43:50
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公司介绍主营产品

专业领域:物联网、人工智能教育行业江苏艾什顿科技有限公司是一家专注于物联网教育及服务的综合性公司,坐落于人杰地灵的"太湖明珠”无锡。核心团队具有超过7年物联网教育产品研发与运营经验。艾什顿科技秉持[科技服务未来共享人才智慧]的理念,把握信息技术发展新方向、前沿科技，依托物联网教学、科研产品研发深厚经验，以物联网专业课程体系建设为核心，面向全国高校提供专业的物联网实验室建设、智慧校园建设、科研项目合作、师资培训、学生培养等多维度、- -体化服务。艾什顿科技凭借物联网感知层(多跳自组织技术)，传输层采用(窄带物联网)，应用层(大数据+ AI)等技术积累，推出了多款具有跨时代意义的物联网教学系统及实训系统,能够满足不同层次的物联网教育需求。目前艾什顿科技同全国300多所本科院校, 500多所高职，中职建立了业务渠道,初期运营的物联网教学管理系统成功部署在全国50多所高校。艾什顿科技深耕高校服务，掌握未来科技创新高地，为新经济新产业的发展提供人才,智力,技术的源泉。

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人工智能物联网教学实训室

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产品简介产品概述物联网室内定位系统能够实现无线设备状况实时监测、指纹信息可视化分析、用户位置快速计算和轨迹追踪等功能，具有精度高、扩展性强、易于展示等特点

室内定位实训系统产品信息

产品简介

产品概述

物联网室内定位系统能够实现无线设备状况实时监测、指纹信息可视化分析、用户位置快速计算和轨迹追踪等功能，具有精度高、扩展性强、易于展示等特点。产品可广泛应用于各种低成本、高精度的定位场景，如人员管理与贵重资产管理、大型商场导航与用户管理、特殊人群监护等商业应用，也可以作为室内定位原型演示平台、室内定位算法验证平台、教学科研示范平台等。

教学应用

物联网室内定位实训系统配有一套课程体系，其设计目标是为无线室内定位提供便利的开发、测试以及展示环境，同时可作为物联网相关课程的教学、科研实验设备，并配有相关实验书籍。

功能特性

系统组成

本系统包含无线指纹定位所需的全套工具集，共包含一套核心算法软件和三套终端系统：

基于信号指纹的定位引擎软件
定位与导航可视化管理终端软件
移动智能定位终端
无线室内定位指纹勘测工具

功能简介

指纹数据可视化

热点指纹数据热图显示指用户可以选择查看的WiFi热点在地图中的信号强度分布情况，通过对信号强度分布的分析能帮助用户选择质量较好的WiFi热点。

热点位置识别与热图成像

用户可以可视化查看已选择的WiFi热点在定位区域内的位置，并能够看到已选择的WiFi热点指纹信号在整个定位区域内的综合信号强度分布情况。

实时定位算法管理

定位系统软件提供了多种算法，可以用来进行算法的比较。

室内定位

室内定位的主要功能是为用户提供一个系统地图到实际物理位置的一一映射。

运动检测

运动检测的主要功能是通过对手机关键传感器信息的监控与观察，使用波形图、行走步数估计等可视化的方式让用户感受到当前的运动状态。

产品参数

定位精度：定位算法精度1-2米；结合无线信号指纹与惯性导航；克服环境扰动和人体影响。
实时性：定位延迟小于1秒；历史路径、实时位置显示；位置可信度指示。
内置算法及扩展性：定位区域可扩展；用户数量可扩展，支持不少于20个用户同时使用；新定位算法即插即用，实现包括经典RADAR、Horus、DorFin等不少于4种算法，支持用户自定义定位算法。

配套课程

本系统作为教学科研平台，支持对无线定位技术的了解、使用、实践和创新等全过程学习。具体地，部分教学实验课程样例如下：

序号	课程名称	课程概述
1	无线网络信息读取与分析1	通过系统无线状态信息分析不同AP的信号强度波动性，初步分析信号波动性与信号强度、AP位置、视距/非视距等因素的关系。
2	无线网络信息读取与分析2	实现WiFi信号捕捉程序，定量分析不同AP的接收信号强度的波动性。分析对同一个AP的不同数量的RSS测量下同一个位置的RSS直方图分布。
3	加速度传感器数据读取与分析1	在移动终端上查看三轴加速度传感器的读数特征，理解基于加速度传感器读数的计步原理。
4	加速度传感器数据读取与分析1	实现加速度传感器、指南针等数据的获取，对加速度数据进行重力分量移除、滤波，进而实现基于阈值判断的计步算法。
5	不同采样数量对定位精度的影响	通过定位系统对比采用不同采样数量的查询指纹进行定位时的精度，衡量定位精度与定位时延的关系。
6	AP数量对定位精度的影响	评估不同AP的RSS时变性程度。筛选不同质量的AP用于定位，验证AP数量以及不同AP筛选指标对定位性能的影响。
7	AP质量筛选对定位性能的影响	评估不同AP的RSS时变性程度。筛选不同质量的AP用于定位，验证AP数量以及不同AP筛选指标对定位性能的影响。
8	确定性算法与概率性算法比较	比较确定性算法RADAR和概率性算法Horus在相同指纹数据库的情况下的定位性能差异，对比它们在不同场景下的性能，总结不同算法的适用场景。
9	最近邻与K近邻算法的比较	对比指纹匹配的最近邻策略和K近邻策略对定位结果的影响。对比不同K取值对定位结果的影响。
10	原创算法的设计与验证	设计和实现不同的原创算法，并在系统平台上验证和对比其性能。