Le système de cartographie intérieure
Référence technique complète du système de positionnement intérieur See U : architecture, capteurs, algorithmes, API et guide de mise en œuvre.
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Aperçu
Introduction au système de cartographie
Qu’est-ce que le système de cartographie intérieure See U ?
Le système intérieur See U est une plate-forme de positionnement en espace fermé qui fusionne six couches technologiques de capteurs avec une fusion avancée pour fournir une localisation précise là où le GPS n'est pas disponible.
Contrairement aux produits Wi‑Fi ou Bluetooth uniquement, nous utilisons une pile multimodale qui comprend :
- Géolocalisation magnétique : Une « empreinte » magnétique unique pour chaque bâtiment
- Wi‑Fi RTT : plage de temps de vol pour des distances précises
- Bluetooth LE : Balises pour ancres et points d'intérêt
- Capteurs inertiels : l'estime avec une IMU haut de gamme
- Vision par ordinateur : SLAM et marqueurs visuels
- GNSS : Transition fluide entre l'intérieur et l'extérieur
Précision de 1 à 2 m dans 99 % des cas pour une orientation sûre
Mises à jour en temps réel avec une latence de bout en bout inférieure à 100 ms
Fusion de nombreuses technologies pour la fiabilité et la précision
Architecture du système
Structure et principaux composants
Éléments de base de l'architecture
1. Couche de collecte de données
Diffuse les données brutes de tous les capteurs de l'appareil en temps réel.
- • Pilotes natifs (iOS / Android)
- • Gestion du taux d'échantillonnage
- • Mise en mémoire tampon des données pour la fusion par lots
- • Synchronisation de l'horodatage
2. Couche de prétraitement
Filtre, normalise et prépare les données pour la fusion.
- • Filtres passe-bas et passe-haut
- • Calibrage automatique
- • Détection et suppression des valeurs aberrantes
- • Normalisation et mise à l'échelle
3. Couche de fusion du capteur
Combine plusieurs sources avec des méthodes de fusion modernes.
- • Filtre à particules (probabiliste)
- • Kalman étendu pour le lissage
- • Pondération adaptative par capteur
- • Détection de contexte intérieur/extérieur
4. Couche de positionnement
Calcule la position finale de l'utilisateur sur la carte.
- • Correspondance de cartes
- • Capturer des segments de chemin valides
- • Détection de sol/niveau
- • Correction de dérive
5. Couche de navigation
Planification du chemin et instructions étape par étape.
- • A* avec pondération d'accessibilité
- • Génération d'instructions audio
- • Réacheminement dynamique
- • Alertes de proximité aux POI
6. Couche d'interface
API et SDK pour l'intégration d'applications.
- • REST pour le Web et les serveurs
- • SDK natifs (iOS et Android)
- • Mises à jour en direct de WebSocket
- • Webhooks pour les événements de position
Couches de capteurs
Détails techniques par couche
Géolocalisation magnétique
Cartographie le champ terrestre et les anomalies induites par les bâtiments. Chaque structure possède une empreinte magnétique unique.
Spécifications techniques :
- Fréquence d'échantillonnage : 50 à 100 Hz
- Résolution : 0,01 µT
- Autocalibrage continu
- Compensation des interférences
Wi-Fi RTT
Wi-Fi à temps de vol allant jusqu'aux points d'accès. Nécessite la prise en charge RTT des appareils et de l’infrastructure.
Spécifications techniques :
- Protocole : IEEE 802.11mc (Wi-Fi RTT)
- Bandes : 2,4 et 5 GHz
- Latence : < 100 ms
- Au moins 3 points d'accès pour la triangulation
Bluetooth basse consommation (BLE)
Balises de proximité, de direction, de POI et de waypoints.
Spécifications techniques :
- Protocole : BLE 5.0+
- RSSI (force du signal reçu)
- Batterie : 2 à 5 ans
- Portée : jusqu'à 100 m
Unité de mesure inertielle (IMU)
IMU couvre le mouvement, la rotation et l’altitude pour combler les écarts entre les références.
Spécifications techniques :
- Accéléromètre : ±16 g, 400 Hz
- Gyroscope : ±2000°/s, 400 Hz
- Baro : 0,5 m de hauteur au sol
- Fusion : Kalman
Vision par ordinateur (CV)
Localise visuellement les fonctionnalités, les marqueurs AR, les QR et le texte pour les mises à jour de position et le SLAM.
Spécifications techniques :
- SLAM : localisation et cartographie simultanées
- Détection de fonctionnalités : ORB, SIFT
- Marqueurs AR : ArUco, QR
- Exécution : TensorFlow Lite
GNSS / GPS (extérieur)
Position satellite à l'extérieur et pour le transfert intérieur-extérieur et le contrôle de la dérive.
Spécifications techniques :
- Multi-GNSS : GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou
- A-GPS pour un TTFF rapide
- Automatique intérieur/extérieur
- Fusionné avec d'autres couches
Algorithmes
Traitement et renseignement
Filtre à particules (Monte Carlo)
De nombreuses particules pondérées suivent la pose la plus probable de l'utilisateur à partir de plusieurs capteurs bruyants.
Filtre de Kalman étendu
Estime de manière récursive un système dynamique avec des entrées bruyantes ; utilisé pour des chemins fluides et des prévisions à court terme.
A* orientation
Trouve le chemin le plus court avec les obstacles, l'accessibilité et les préférences de l'utilisateur comme poids.
CLAQUER
Construit une carte et y suit l'appareil avec des fonctionnalités visuelles.
Apprentissage automatique (réseaux de neurones)
Modèles entraînés pour classer les environnements, débruiter les données et améliorer la précision au fil du temps.
L'estime
Propager la pose à partir du dernier correctif en utilisant la vitesse et le cap lorsque les correctifs radio tombent.
Flux de traitement
Saisie de données
Les capteurs diffusent des mesures brutes en temps réel
Prétraitement
Filtrage, calibrage et normalisation
Fusion de capteurs
Le filtre à particules fusionne toutes les sources
Filtre de Kalman
Lisse et prédit la trajectoire
Correspondance de carte
Projeter sur le graphique de la carte routable
Pose de sortie
Exposé à l'application via l'API
API REST
Points de terminaison et intégration
URL de base
/api/v1/positioningRenvoie la pose actuelle de l'appareil
Paramètres :
device_idvenue_idfloor/api/v1/navigation/routePlanifier un chemin entre deux points
Paramètres :
origindestinationaccessibility_mode/api/v1/venues/{id}/mapRécupérer les tuiles de la carte du site
Paramètres :
venue_idfloorformat/api/v1/poisListe des points d'intérêt à proximité
Paramètres :
latlngradiuscategory/api/v1/tracking/updateLot de post-capteurs pour la fusion côté serveur
Paramètres :
sensor_datatimestampdevice_idExemple de demande
curl -X POST https://api.seeu.app/v1/navigation/route \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"origin": {
"lat": -23.550520,
"lng": -46.633308,
"floor": 1
},
"destination": {
"lat": -23.551234,
"lng": -46.634567,
"floor": 2
},
"accessibility_mode": true
}'Guide de mise en œuvre
Comment intégrer la pile
1. Configuration système requise
IOS
- • iOS 14.0+
- • Rapide 5.5+
- • Emplacement principal
- • CoreMotion
- • ARKit (facultatif)
Android
- • Android 8.0 et versions ultérieures (API 26)
- • Kotlin 1.7+
- • Services Google Play
- • API du capteur Android
- • ARCore (facultatif)
2. Installation du SDK
iOS (CocoaPods)
pod 'SeeUMapping', '~> 1.0'
Android (Gradle)
implementation 'app.seeu:mapping:1.0.0'
3. Initialisation
// Swift
import SeeUMapping
let mapping = SeeUMapping(apiKey: "YOUR_API_KEY")
mapping.configure(
venueId: "shopping-center-xyz",
enableMagneticPositioning: true,
enableWiFiRTT: true,
enableBLE: true
)
mapping.startPositioning { result in
switch result {
case .success(let position):
print("Lat: \(position.lat), Lng: \(position.lng)")
case .failure(let error):
print("Error: \(error)")
}
}4. Navigation
mapping.calculateRoute(
from: currentPosition,
to: destination,
accessibilityMode: true
) { route in
mapping.startNavigation(route: route) { instruction in
// turn-by-turn instructions
print(instruction.text)
speakInstruction(instruction.audio)
}
}