【IoT】BLE 蓝牙网关与蓝牙定位技术解析

简介: 蓝牙定位技术

1、蓝牙网关

蓝牙网关又叫蓝牙探针,集成了 WiFi 和 BLE 蓝牙两种无线通信方式,WiFi 与 BLE 蓝牙之间通过串口通信,两种无线通信方式决定了蓝牙网关可以灵活地应用于各种场景。

比如抓取 BLE 蓝牙设备的数据,再通过 WiFi 的方式转发到后台指定的服务器。

蓝牙网关主要用于扫描蓝牙设备、iBeacon 设备,然后实现远程云管理。

例如:

远程控制 BLE 蓝牙设备,接收 BLE 蓝牙设备发送的数据,并将其发送给服务器。

蓝牙网关的工作原理:

1)当蓝牙设备进入某个蓝牙网关的范围,和蓝牙网关的蓝牙部分进行连接,并传输当前数据;

2)蓝牙网关的蓝牙部分接收到数据和 WiFi 模块通过串口连接并传输数据;

3)蓝牙网关 WiFi 部分通过无线路由器将数据上传到服务器,并对当前的情况进行控制修改;

4)服务器经过计算和分析将蓝牙设备的定位信息在前端显示,控制指令也可通过服务器传给蓝牙网关的 WiFi,WiFi 传输给蓝牙,蓝牙传输给蓝牙设备实现控制。

20181225112430998.png

蓝牙网关的基本工作流程:

1)蓝牙扫描周围 BLE 蓝牙设备广播数据;

2)蓝牙将广播数据通过串口,发给 Wifi;

3)Wifi 将数据通过 UDP (默认方式)发送到指定服务器;

4)服务器将数据下发给 Wifi;

5)Wifi 将数据通过串口发给蓝牙;

6)蓝牙处理数据,上报数据。

比如下面的蓝牙网关 TD05 应用于高铁检修案例:

高铁检修主要是对高铁的日常维护和安全检查,为了防止意外发生,我们需要对检修的过程进行监控。

虽然维修处一天 24 小时都有摄像头监控,但是服务器储存有限,所以就只保存维修时的监控录像。

那怎样才能让服务器自动去保存维修时段的录像呢,蓝牙网关 TD05 就起这个作用。

在高铁检修的过程中,蓝牙网关 TD05 工作的基本流程如下:

蓝牙网关定位维修人员的位置,只要人在蓝牙网关的范围内,服务器就对当前摄像头的视频信息进行保存记录。

所有维修人员必须佩带蓝牙设备装置,蓝牙手环或者是其他蓝牙便携设备,蓝牙网关 TD05 布置在室内固定位置,连接网络。

1)维修人员佩带蓝牙设备走进TD05的感知范围(由蓝牙RSSI值决定);

2)蓝牙网关中的蓝牙和WiFi通过串口通讯;

3)WiFi将传递过来的信息上传到指定的服务器;

4)服务器自动记录摄像头监控录像,直到维修人员佩带的蓝牙设备和蓝牙网关中的蓝牙断开连接。

其他应用:

蓝牙网关最常用的功能就是进行反向定位,同时,还可以将蓝牙网关的扫描范围标记为安全区域,一旦 Beacon 设备离开安全范围,便能触发后台的安全报警,实现位置追踪的目的(这也是实现安全看护和物资管理的关键)。

2、蓝牙 Beacon 定位

蓝牙 Beacon 是建立在低功耗蓝牙协议基础上的一种广播协议,同时它也是拥有这个协议的一款低功耗蓝牙设备(从机),但是它不能和任何低功耗蓝牙主机进行连接。

通常是放在室内的某个固定位置,借此向周围进行连续性广播。

1)作用

蓝牙 Beacon 是一个小型的信息基站,Beacon 技术通过 Bluetooth Smart 向通信覆盖范围内的移动设备捕捉和推送信息。

主要应用在室内导航、人流分析、物品跟踪等。

如在百货商场及时推送品牌促销信息,和餐饮设施的位置,或在博物馆向游客推送文物信息等。

2)工作原理

蓝牙 Beacon 的工作原理:

首先在需要定位的区域内铺设蓝牙 Beacon 信标,一般至少需要铺设 3 个蓝牙 Beacon 信标(因为定位算法要求至少知道三个点的 RSSI 值才能准确地计算定位);

1)蓝牙 Beacon 信标会每隔一定的时间广播一个数据包到周围;

2)当终端设备进入蓝牙 Beacon 的信号覆盖范围内,蓝牙主机在执行扫描动作时,会间隔地接收到蓝牙 Beacon 广播出来的数据包;

3)在蓝牙主机接收到的广播包时,会显示该广播包来自于哪一个蓝牙 Beacon 从机的 MAC 地址和当前的接收发送信号强度指示值 RSSI;

4)RSSI 值是确定蓝牙主机位置和蓝牙 Beacon 之间远近距离的依据;

5)通过内置的定位算法,以及和地图引擎数据库的交互,就可以测算出蓝牙主机当前的具体位置。

3)应用

蓝牙 Beacon 最常用的功能就是室内定位,将 Beacon 节点布在适当的位置,再配合 APP 应用,可以很方便地应用在室内导航、人流分析、物品跟踪等所有与人在室内流动相关的活动之中。

卫朋

人人都是产品经理受邀专栏作家,CSDN 嵌入式领域新星创作者、资深技术博主。2020 年 8 月开始写产品相关内容,截至目前,人人都是产品经理单渠道阅读 56 万+,鸟哥笔记单渠道阅读200 万+,CSDN 单渠道阅读 210 万+,51CTO单渠道阅读 180 万+。

卫朋入围2021/2022年人人都是产品经理平台年度作者,光环国际学习社区首批原创者、知识合作伙伴,商业新知 2021 年度产品十佳创作者,腾讯调研云2022年达人榜第三名。

文章被人人都是产品经理、CSDN、华为云、运营派、产品壹佰、鸟哥笔记、光环国际、商业新知、腾讯调研云等头部垂直类媒体转载。文章见仁见智,各位看官可策略性选择对于自己有用的部分。

相关文章
|
5月前
|
Web App开发 数据采集 开发者
某查”平台请求头反爬技术解析与应对
某查”平台请求头反爬技术解析与应对
|
4月前
|
传感器 人工智能 物联网
穿戴科技新风尚:智能服装设计与技术全解析
穿戴科技新风尚:智能服装设计与技术全解析
414 85
|
2月前
|
人工智能 负载均衡 API
长连接网关技术专题(十二):大模型时代多模型AI网关的架构设计与实现
随着 AI 技术快速发展,业务对 AI 能力的渴求日益增长。当 AI 服务面对处理大规模请求和高并发流量时,AI 网关从中扮演着至关重要的角色。AI 服务通常涉及大量的计算任务和设备资源占用,此时需要一个 AI 网关负责协调这些请求来确保系统的稳定性与高效性。因此,与传统微服务架构类似,我们将相关 API 管理的功能(如流量控制、用户鉴权、配额计费、负载均衡、API 路由等)集中放置在 AI 网关层,可以降低系统整体复杂度并提升可维护性。 本文要分享的是B站在大模型时代基于多模型AI的网关架构设计和实践总结,希望能带给你启发。
150 4
|
4月前
|
人工智能 API 语音技术
HarmonyOS Next~鸿蒙AI功能开发:Core Speech Kit与Core Vision Kit的技术解析与实践
本文深入解析鸿蒙操作系统(HarmonyOS)中的Core Speech Kit与Core Vision Kit,探讨其在AI功能开发中的核心能力与实践方法。Core Speech Kit聚焦语音交互,提供语音识别、合成等功能,支持多场景应用;Core Vision Kit专注视觉处理,涵盖人脸检测、OCR等技术。文章还分析了两者的协同应用及生态发展趋势,展望未来AI技术与鸿蒙系统结合带来的智能交互新阶段。
244 31
|
4月前
|
SQL 运维 监控
高效定位 Go 应用问题:Go 可观测性功能深度解析
为进一步赋能用户在复杂场景下快速定位与解决问题,我们结合近期发布的一系列全新功能,精心梳理了一套从接入到问题发现、再到问题排查与精准定位的最佳实践指南。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
Tiktokenizer 是一款现代分词工具,旨在高效、智能地将文本转换为机器可处理的离散单元(token)。它不仅超越了传统的空格分割和正则表达式匹配方法,还结合了上下文感知能力,适应复杂语言结构。Tiktokenizer 的核心特性包括自适应 token 分割、高效编码能力和出色的可扩展性,使其适用于从聊天机器人到大规模文本分析等多种应用场景。通过模块化设计,Tiktokenizer 确保了代码的可重用性和维护性,并在分词精度、处理效率和灵活性方面表现出色。此外,它支持多语言处理、表情符号识别和领域特定文本处理,能够应对各种复杂的文本输入需求。
514 6
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
|
4月前
|
编解码 监控 网络协议
RTSP协议规范与SmartMediaKit播放器技术解析
RTSP协议是实时流媒体传输的重要规范,大牛直播SDK的rtsp播放器基于此构建,具备跨平台支持、超低延迟(100-300ms)、多实例播放、高效资源利用、音视频同步等优势。它广泛应用于安防监控、远程教学等领域,提供实时录像、快照等功能,优化网络传输与解码效率,并通过事件回调机制保障稳定性。作为高性能解决方案,它推动了实时流媒体技术的发展。
168 5
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
可穿戴设备如何重塑医疗健康:技术解析与应用实战
可穿戴设备如何重塑医疗健康:技术解析与应用实战
156 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术如何重塑客服系统?解析合力亿捷AI智能客服系统实践案例
本文探讨了人工智能技术在客服系统中的应用,涵盖技术架构、关键技术和优化策略。通过感知层、认知层、决策层和执行层的协同工作,结合自然语言处理、知识库构建和多模态交互技术,合力亿捷客服系统实现了智能化服务。文章还提出了用户体验优化、服务质量提升和系统性能改进的方法,并展望了未来发展方向,强调其在客户服务领域的核心价值与潜力。
230 6
|
4月前
|
编解码 人工智能 并行计算
基于 Megatron 的多模态大模型训练加速技术解析
Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具,旨在帮助开发者快速上手大模型,打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例,从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术

推荐镜像

更多
  • DNS