最近，我正在玩Estimote信标。信标被广泛用于在购物中心，博物馆和有意义的地方进行广告，并向附近的人们发送高度上下文，超本地的信息。这要归功于安装在设备上的蓝牙低能（ble）。电量寿命更长的功耗要少得多，这意味着这样的信标可以持续3年的单个电池电池。
对于提出的代码，您需要以下python软件包：
-
pybluez用于蓝牙功能， -
beacontools管理信标， -
pandas用于存储我们的数据。
此代码在Ubuntu上运行，我不确定它如何在其他操作系统上工作（由于蓝牙驱动程序）。您可能需要在此处查看有关要求的pyBluez文档：https://pybluez.github.io/。
连接到信标
我们的第一步是导入二手软件包。我们将以清晰的方式导入pandas来存储我们的信标信息，以及beacontools软件包中的几件事。我们将使用扫描仪和特定的估算遥测框架和过滤器。
import pandas as pd
from beacontools import (
BeaconScanner,
EstimoteTelemetryFrameA,
EstimoteTelemetryFrameB,
EstimoteFilter,
)
为了使事情变得更容易，我创建了EstimoteScanner类，该类将管理beacontools方法，并以方便的方式存储信息。每当您看到self关键字时，您都可以扣除它来自该类别的。类的初始化是在__init__函数中完成的，没有任何其他参数 - 它从CSV文件中读取信标Metainfo，创建estectote滤波器并创建BeaconScanner。
要读取信息，我们将使用pandas的read_csv函数，如下面的代码所示。请注意，我将index_col设置为"identifier"，将信标ID用作我们的数据框架ID。此外，我创建了两个新列，可以容纳rssi（信号强度）和distance（计算到信标）变量。
# Create DataFrame to store beacon info
self.devices = pd.read_csv("beacons.csv", index_col="identifier")
self.devices["rssi"] = 0
self.devices["distance"] = None
当我们打印出devices dataframe时，我们将获得以下输出：
name x_pos y_pos rssi distance
identifier
a7bfafb716c4a815 vader 0 2 0 None
c20770c80bd9f59c tarkin 10 0 0 None
ec6247cf5570b993 leia 10 10 0 None
现在我们已经处理了数据存储，我们可以继续使用信标。首先，我们需要创建软件应寻找的信标列表。通过将信标的标识符作为参数传递给EstimoteFilter构造函数来处理这一点。我们将使用iterrows()函数通过我们的数据框，并为每个信标添加过滤器中的device_filters变量。
# Create scanning filters
self.device_filters = []
for index, _ in self.devices.iterrows():
self.device_filters.append(
EstimoteFilter(identifier=index)
)
完成后，我们可以通过传递选定的遥测帧和我们的过滤器来创建扫描仪。
# Create the scanner
self.scanner = BeaconScanner(self._callback,
packet_filter=[
EstimoteTelemetryFrameA,
EstimoteTelemetryFrameB
],
device_filter=self.device_filters,
)
但是等等！如您所见，BeaconScanner中引用了一个称为_callback的函数。每当收到培根信息时，我们应该实现一个可以更新我们的数据框的回调功能。我正在根据从信标获得的identifier和rssi和distance的列选择该行。我们将在calibartion中使用该变量。
def _callback(self, bt_addr, rssi, packet, info):
self.devices.loc[info["identifier"], "rssi"] = rssi
self.devices.loc[
info["identifier"], "distance"
] = self._calc_dist(rssi)
使用_calc_dist()函数计算distance。它使用标准距离计算公式。有趣的是MEASURED_POWER变量 - 这是信标应在4dBm处具有1米的力量。
请注意，如果您更改了估算信标的广播能力，则必须更新MEASURED_POWER变量以获得良好的距离校准。检查more info的估算论坛。
# Calibration power at 1 meter for 4dBm for Estimote Beacons
MEASURED_POWER = -66
def _calc_dist(self, rssi):
return pow(10, (MEASURED_POWER - rssi) / 20)
现在要开始扫描，您只需要运行self.scanner.start()和self.scanner.stop()收集数据时（通常在机器人达到目标时）。
机器人本地化
尽管使用信标的机器人本地化并不是最精确的方法，但使用此类系统具有一些优势。这可能是改善看起来相同的房间中机器人定位的工具（例如走廊）。信标的主要问题是，用于计算距离的信号功率可能会根据金属物体的数量，电子设备甚至建筑物结构而高度波动。
尽管如此，我们可以根据读数使用从扫描仪收集的数据来计算机器人的位置。我们将使用一种称为三征服的技术，该技术用于计算。地震中心。具有信标的静态点以及它们的距离，我们可以使用此技术来计算机器人位置。
该函数的输入参数是元组（x，y）表示的信标的位置的a,b,c，以及从我们的dataframe -da, db, dc中收集的米的距离。下面的代码仅将这些变量输入到三材的数学方程中，因此请随时复制一个。
三材代码可能有点草率，但是如果您有兴趣，请查看this scientific paper以查看计算如何推出。
def trilateration(a, b, c, da, db, dc):
"""Function responsible for Trilateration
Parameters
----------
a, b, c: tuple
Contains the position of the beacon (x, y)
da, db, dc: float
The distance to the beacon in meters.
"""
if da is None or db is None or dc is None:
return None
W = (
pow(da, 2)
- pow(db, 2)
- pow(a[0], 2)
- pow(a[1], 2)
+ pow(b[0], 2)
+ pow(b[1], 2)
)
Z = (
pow(db, 2)
- pow(dc, 2)
- pow(b[0], 2)
- pow(b[1], 2)
+ pow(c[0], 2)
+ pow(c[1], 2)
)
x = (W * (c[1] - b[1]) - Z * (b[1] - a[1])) / (
2
* (
(b[0] - a[0]) * (c[1] - b[1])
- (c[0] - b[0]) * (b[1] - a[1])
)
)
y = (W - 2 * x * (b[0] - a[0])) / (2 * (b[1] - a[1]))
y2 = (Z - 2 * x * (c[0] - b[0])) / (2 * (c[1] - b[1]))
y = (y + y2) / 2
return x, y
概括
使用BLE信标进行机器人本地化是一个有趣的项目。与其他技术相比，您获得的结果并不是非常精确的，但是可以在周围的环境中快速概述。该方法可以大大增强您的其他算法，尤其是在周围有许多信标（想想购物中心）时。该代码可以轻松地传输到任何Ubuntu运行设备，因此可以与ROS一起使用。