具体实施方式

下面通过附图对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所 述实施例。

本实施例主要以车辆为目标物进行快速寻找，实施例如下：如图1-3所示，一种用于工地的快速寻找目标物的装置，包括移动网关2、车载信标1和移动计步测距模块3 和声光报警器4，所述车载信标1和声光报警器4安装在车辆上，所述移动网关2和移 动计步测距模块3随着用户移动，所述移动网关2能够测定与车载信标1的距离，所述 移动计步测距模块3能够计算用户的移动距离，所述移动计步测距模块3具有蓝牙功能， 所述移动计步测距模块3通过蓝牙发送信息到移动网关2，所述移动网关2通过LoRa 转发给车载信标1，所述车载信标1对应的车辆收到后驱动声光报警器4进行报警。

在本实施例中优选的，所述移动网关2内设置有供电电池，所述述移动网关2设置充电宝接口。

在本实施例中优选的，所述移动网关2周期性向车载信标1发送包含自身ID和自身信息的数据包的RSSI请求，所述车载信标1接收信号强度值RSSI1发回到移动网关 2，所述移动网关2收到车载信标1发来的数据包后，计算得出该车载信标1的RSSI2 值，通过RSSI2导入测距公式导出距离，所述距离为车载信标1和移动网关2的距离。

在本实施例中优选的，所述移动计步测距模块3为智能手机。

具体的工作原理如下，所述移动网关2测定与车载信标1的距离时采用RSSI测距，基于RSSI(接收信号强度)的测距技术是利用无线电信号随距离增大而有规律地衰减 的原理来测量节点间的距离.根据读取节点射频芯片寄存器的值，可以得到发射节点的 发射信号强度.接收节点根据接收到的信号强度，计算出信号的传输损耗，利用理论或 者经验模型将无线信号的传输损耗值转换为距离值.该测距技术只需节点具备无线收发 器即可完成，不需要增加额外的硬件，也正因此应用成本较低。

通过大量工程实践可以发现，无线信号传播服从概率分布，并可归纳出无线信号传 播的概率模型——Shadowing模型，其一般形式为

Pr(d)＝pr(d0)-10nlg(d/d0)+XdBm, (1)

式中，pr(d)为收发节点距离为d时的接收信号强度(单位为dBm)，d0位收发 节点的参考距离，n为由环境决定的路径损耗指数。

在实际应用中，可采用简化的Shadowing模型：

PRSSI＝P0–10nlg(d/d0), (2)

式中，d0＝1m；PRSSI为节点接收到的RSSI值(单位为dBm)，P0为信号传输1m 远处接收信号的功率。为了便于表达和计算，通常取d0为1m。于是可得

RSSI＝A–10nlg(d) (3)

其中，A为无线收发节点相距1m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值，n为 信号衰减因子，范围一般为2～4，d即为所要求的节点间的距离。A和n都是经验值， 和具体使用的硬件节点、无线信号传播的环境密切相关。因此在不同的实际环境下A 和n参数不同，其测距模型也不同。因此，在定型前要经过大量测试，确定出A和n。 RSSI可以用来进行室内和室外的测距及定位。

在本实施例中，所述移动网关2测定与车载信标1的距离时步骤如下：

第一步：移动网关2节点周期性向车载信标1节点(ID1)发送包含自身ID和自身 信息的数据包的RSSI请求；

第二步：车载信标1节点将接收信号强度值RSSI，发回到移动网关2(ID)，当移 动网关2(ID)收到车载信标1节点ID1发来的数据包(假设为50)后，对这50个RSSI 值，这些值由于干扰有的是偏差较大，因此要进行过滤，过滤掉那些小概率的值，简单 的方法是先求得平均值，除去与平均值相差最大的10个值，剩下的40个值做平均值， 得到最终的该车载信标1ID1节点的RSSI值，然后使用RSSI测距公式(3)导出距离 d,这样得到车载信标1ID1节点和移动网关2ID节点的距离。

所述移动计步测距模块3能够计算用户的移动距离采用本身自带的工具配合相应的算法进行计步测距。在本实施例中为智能手机，常见的手机系统分为android和 Ios两种，对于计步所用的方法也各不相同。以下系统方法均适用于本实施例。

1)Ios系统

Ios系统在升级过程中针对计步方面的工具也在更新，所以我们要针对不同版本的用户进行开发。大致可分为以下几种：Ios7.0以下，Ios7.0，Ios8.0及以上。

Ios7.0以下使用速计计算步数的。通过startAccelerometerUpdates开启更新 加速计数据，然后添加定时器去获取CMMotionManager对象的数据，将数据进行分析 处理，获取步数。

Ios7.0采用CMStepCounter来计步的。CMStepCounter类提供访问用户携带设备不行的步数接口，步行信息通过内置硬件去采集。通过startStepCountingUpdatesToQueue:updateOn:withhandler方法开启对用户步数的 追踪，并周期性地唤起此方法去分发结果。

Ios8.0及以上是采用CMPedometer计步的。通过CMPedometer可以获取用户的 活动信息，通过调用CMPedometer的API接口就可以获取到步数。

2)Android系统

针对Android的不同版本，在开发的时候可分为以下两种情况：SDK版本为19 以下和SDK版本为19及以上。

SDK版本为19以下时，使用加速度传感器计步。通过addBasePedometerListener()方法开启加速度传感器，然后调用stepCount进行计算处理，通过接口反馈计算 的步数，数据处理完毕后，通过接口回调的方式将数据传递给调用者。

SDK版本为19及以上时，使用计步传感器计步。通过addCountStepListener方 法开始计步传感器计步，当计步传感器数据变化时，系统回调onSensorChanged(SensorEvent event)，在回调函数里处理数据，处理完毕后，通过接口回调的方式 将数据传递给调用者。

通过上述移动计步测距模块3、车载信标1和移动网关2就能得出用户移动的距离以及用户距离车辆的距离，定位车辆的方向如下：

如图2所示首先，进入地下确定第一个点(如图2中A点)为测试坐标的原点上， 测试人员通过背上的移动网关2无线测距，测试被测物(B点)的距离为c，此时只能 确定B在以A为圆心的圆周上，测试人员通过背上的移动网关2往前走不小于1/3(1/3 目标距离长度是理论行走长度要求，实际行走过程中会进行计算)的c距离到达C点(是测试人员根据现场情况允许行走的方向)，通过智能手机计步测试的距离为b， 到达C点借助智能手机上的指南针(罗盘)可测得方向相对正北的夹角θ。并继续 通过背上的移动网关2无线测距，测试被测物(B点)的距离为a，此时△ABC的三个 边a、b、c的距离都有了，于是在以A为原点，正北方向为y轴的坐标系中能够标识出 B点的坐标，但是可能有4种情形，也就是每个象限都有可能。如图2所示，B、B2、 B1、B3。其中B、B2位于矢量左侧，B1、B3位于的右侧，通过余弦定理可以 计算出B、B2、B1、B3在正北坐标系的坐标。通过以下几个步骤就可以确定最终的点。

1)假如从C点出发朝的左侧走至D点(见图2)，测得DB之间距离d<a，说 明B在的左侧(B、B2情形)；如果测得之间距离d>a，说明B在的右侧 (B1、B3情形)；

2)如果B点正好在延长线上，出现b+a＝c或b+c＝a，前者并入B在的右 侧(B1、B3情形)，后者并入B在的左侧(B、B2情形)；

3)在图2坐标系中，如果目标点B(x,y)是我们要寻找的点，计算B点坐标：

4)(1)根据余弦定理，算得

5)cos(A)＝(b²+c²-a²)/(2b*c)；

6)A＝arccos((b²+c²-a²)/(2b*c))；

7)(2)B在的左侧(B、B2情形)：

8)方向与正北坐标系中X轴正方向的夹角是π/2+A-θ，

9)x＝c*cos(π/2+A-θ)，

10)y＝c*sin(π/2+A-θ)；

11)(3)B在的右侧(B1、B3情形)：

12)方向与正北坐标系中X轴正方向的夹角是π*5/2-A-θ，

13)x＝c*cos(π*5/2-A-θ)，

14)y＝c*sin(π*5/2-A-θ)；即可确定车辆的位置。

当车载信标1收到智能手机发送的定位测距请求时，可以驱动外部连接的声光告警 器，使之发出声光告警信号，查找人员很容易就找到了要查找的车辆，手机测和驾驶员可以关闭声光告警。当查找人员在第一时间没有看到或听到声光告警时，就继续按照上 述步骤确定和显示的轨迹继续查找。

如上所述，尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明，但其不得解释为 对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下，可对其在形式上和细节上作出各种变化。