РЕФЕРАТ 2
ABSTRACT 3
ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ТЕРМИНЫ И СОКРАЩЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 7
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ, РЕШЕНИЙ И ПОДХОДОВ ДЛЯ НАВИГАЦИИ ВНУТРИ ПОМЕЩЕНИЯ 10
1.1. Показатели эффективности систем определения положения 10
1.2. Методы и техники определения местоположения 11
1.3. Беспроводные технологии, используемые в локализации 14
1.4. Существующие готовые решения для навигации внутри помещения 15
1.5. Функциональные требования к приложению 16
Выводы по главе 17
ГЛАВА 2. ПРИНЦИП РАБОТЫ И АРХИТЕКТУРНЫЕ ОСОБЕННОСТИ 18
2.1. Принцип работы приложения 18
2.1.1. Режим настройки навигационного проекта 19
2.1.2. Режим локализации и навигации 20
2.2. Архитектурные особенности приложения 21
2.2.1. Стек используемых технологий 21
2.2.2. Архитектура клиентского приложения 22
2.2.3. BLE-маяки и их использование 23
2.3. Проектирование пользовательского интерфейса 24
Выводы по главе 24
ГЛАВА 3. ОПИСАНИЕ ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ И ИНТЕРФЕЙСА IOS-ПРИЛОЖЕНИЯ 25
3.1. Инструменты разработки iOS-приложения 25
3.2. Хранение данных в клиентском приложении 25
3.3. Реализация модуля приложения для настройки навигации 28
3.3.1. Core Location для работы с BLE-маяками 30
3.3.2. Структуры данных для хранения цифрового отпечатка 32
3.4. Реализация модуля приложения для локализации и навигации 32
3.4.1. UIScrollView и png-изображение для карты 33
3.5. Использованные сторонние библиотеки 35
Выводы по главе 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 37
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 38
Сервисы, основанные на местоположении пользователя, становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Практически каждое мобильное приложение использует их для тех или иных целей: навигация, отслеживание, таргетированная реклама, общение, знакомства и прочие. Основа любых гео-локационных сервисов – это технология определения местоположения, чьей целью является определение местоположения пользователя. После определения местоположения пользователя в приложении, эта информация передается целому ряду внутренних встроенных сервисов, таким образом, качество и эффективность их работы напрямую зависят от точности определенного положения. Есть несколько популярных способов локализации устройства на улице и в помещении и самый популярный из них – гео-позиционирование на основе данных со спутников, таких как GPS или Глонасс.
Однако, GPS, как правило, не подходит для определения местоположения в закрытых помещениях, так как работает в микроволновом диапазоне, следовательно, крыши, стены и другие предметы ослабляют сигнал.
Общепризнанная технология для определения местоположения на улице – спутниковое гео-позиционирование. Но она очень плохо работает в условиях «городских джунглей», в подземных сооружениях, в зданиях и так далее, поскольку сигналы спутников слишком слабые, чтобы проникать сквозь бетонные стены, что делает данную технологию не применимой на практике.
Помимо этого, спутниковое гео-позиционирование не позволяет определить положение по оси Z, то есть, высоту над уровнем моря, этаж здания.
Индор-навигацией можно назвать любую систему, которая позволяет получить точное местоположение внутри закрытой инфраструктуры, такой как торговый центр, подземная парковка, метро, выставочные центры и так далее. Таким образом, разработка системы позиционирования внутри здании всегда сопряжена со следующими сложностями – маленькие расстояния, NLOS (high none line of sight), влияние на сигнал таких вещей, как стены, двери и прочие.
Таким образом, возникает проблема определения точного местоположения устройства в помещении. Существует множество различных технологий, которые позволяют решить данную проблему, но, в основном, они либо не применимы в повседневной жизни, либо очень дороги в применении, либо не обеспечивают требуемую точность. В основном, суть всех подходов для навигации внутри помещения сводится к размещению маяков, излучающих сигналы, считыванию силы данных сигналов на устройстве пользователя и определении примерного расстояния до них. В последнее время набирает популярность технология Bluetooth Low Energy маяков, среди основных ее плюсов: стоимость устройства, простота использования и настройки, длительность автономной работы.
Данная работа посвящена разработке приложения, позволяющего пользователям самостоятельно настроить и использовать навигацию внутри помещений для устройств на платформе Apple iOS. Целью работы является разработка приложения, суть которого заключается в сборе данных с сенсоров устройства и сканировании информации о расположенных в помещении BLE-маяков, обработке данной информации и последующем определении положения устройства в отсканированном помещении путем сравнения текущих данных с сенсоров устройства с предварительно собранными.
Результатом данной работы является приложение для устройств на платформе Apple iOS, позволяющее определить местоположение устройства в помещении, где недоступна технология гео-позиционирования.
Приложение позволит пользователям самостоятельно, не прибегая к услугам больших компаний сделать всю необходимую подготовку помещения, расположить в нем BLE-маяки, загрузить план-схемы, проложить маршруты для навигации и создать «электронный отпечаток» помещения, а также определять местоположение устройства в предварительно подготовленном помещении.
Для достижения целей работы требуется решить следующие задачи:
1. Проанализировать существующие технологии и подходы определения местоположения в помещении;
2. Изучить основы взаимодействия устройств на платформе Apple iOS с BLE-маяками;
3. Разработать модуль приложения для сбора навигационных данных и формирования «электронного отпечатка» помещения;
4. Разработать модуль приложения для определения местоположения устройства в предварительно отсканированном помещении;
5. Разработать приложение, представляющее собой комплексное решение для навигации внутри помещения;
6. Провести тестирование приложения;
7. Разработать техническую документацию;
Документ имеет следующую структуру:
1. В первой главе рассмотрены существующие технологии, подходы и решения для навигации внутри помещения, метрики, по которым их можно сравнить, на основании этого сформулирована актуальность разрабатываемого приложения и поставлены задачи на разработку;
2. Во второй главе рассматривается архитектура приложения, выбранные технологии, алгоритмы, модели и их применение в работе;
3. В третьей главе описывается реализация приложения для устройств на платформе Apple iOS, описываются использованные подходы и инструменты разработки;
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
IOS-приложение для навигации внутри помещения #9101958
Артикул: 9101958
- Предмет: Программирование
- Уникальность: 83% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2019 году
- Количество страниц: 41
- Формат файла: docx
- Последняя покупка: 01.03.2023
2 499p.
1. Apple Developer Documentation. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/documentation/ (Дата обращения: 15.02.2019, режим доступа: свободный).
2. The Swift Programming Language (Swift 4.1). [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/library/content/documentation/Swift/Conceptual/Swift_Programming_Language/index.html (Дата обращения: 01.03.2019, режим доступа: свободный)
3. Y. Liu and Z. Yang, Location, Localization, and Localizability. Location- awareness Technology for Wireless Networks, Springer, 2010.
4. H.Liu,H.Darabi,P .Banerjee,andJ.Liu, “Survey of wireless indoor positioning techniques and systems,” IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part C, vol. 37, no. 6, pp. 1067– 1080, 2007.
5. D. Zhang, F. Xia, Z. Yang, L. Yao, and W. Zhao, “Localization technologies for indoor human tracking,” in Proceedings of the 5th International Conference on Future Information Technology (FutureTech ’10), May 2010.
6. M. B. Ismail, A. F. A. Boud, and W. N. W. Ibrahim, “Implemen- tation of location determination in a wireless local area network (WLAN) environment,” in Proceedings of the 10th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT ’34), pp. 894–899, February 2008.
7. M. A. Youssef, A. Agrawala, and A. U. Shankar, “WLAN location determination via clustering and probability distributions,” in Proceedings of the 1st IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom ’03), pp. 143–150, March 2003. and Data Mining (KDD ’16), ACM, New York, NY, USA, Mar. 2016, pp. 785–794.
8. H.J.PerezIglesias,V.Barral,andC.J.Escudero,“Indoorperson localization system through RSSI Bluetooth fingerprinting,” in Proceedings of the 19th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP ’12), pp. 40–43, April 2012.
9. D. Pai, M. Malpani, I. Sasi, N. Aggarwal, and P. S. Mantripragada, “A Robust pedestrian dead reckoning system on smart- phones,” in Proceedings of the IEEE 11th International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom ’12), pp. 2000–2007, June 2012.
10. Human Interface Guidelines. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/ios/overview/themes/ (Дата обращения: 15.04.2019, режим доступа: свободный).
11. Determining the Proximity to an iBeacon. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/documentation/corelocation/determining_the_proximity_to_an_ibeacon (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный).
12. Core Location. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/documentation/corelocation (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный).
13. Swift. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/swift/ (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный).
14. App Code. [Электронный ресурс]// URL: https://www.jetbrains.com/objc/ (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный).
15. Core Data. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/documentation/coredata (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
16. XCode. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/xcode/ (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
17. Cocoapods. [Электронный ресурс]// URL: https://cocoapods.org/ (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
18. Alamofire. [Электронный ресурс]// URL: https://github.com/Alamofire/Alamofire (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
19. MBProgressHUD. [Электронный ресурс]// URL: https://github.com/jdg/MBProgressHUD (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
20. SwiftyJSON. [Электронный ресурс]// URL: https://github.com/SwiftyJSON/SwiftyJSON (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
21. SwiftyUserDefaults. [Электронный ресурс]// URL: https://github.com/radex/SwiftyUserDefaults (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
2. The Swift Programming Language (Swift 4.1). [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/library/content/documentation/Swift/Conceptual/Swift_Programming_Language/index.html (Дата обращения: 01.03.2019, режим доступа: свободный)
3. Y. Liu and Z. Yang, Location, Localization, and Localizability. Location- awareness Technology for Wireless Networks, Springer, 2010.
4. H.Liu,H.Darabi,P .Banerjee,andJ.Liu, “Survey of wireless indoor positioning techniques and systems,” IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part C, vol. 37, no. 6, pp. 1067– 1080, 2007.
5. D. Zhang, F. Xia, Z. Yang, L. Yao, and W. Zhao, “Localization technologies for indoor human tracking,” in Proceedings of the 5th International Conference on Future Information Technology (FutureTech ’10), May 2010.
6. M. B. Ismail, A. F. A. Boud, and W. N. W. Ibrahim, “Implemen- tation of location determination in a wireless local area network (WLAN) environment,” in Proceedings of the 10th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT ’34), pp. 894–899, February 2008.
7. M. A. Youssef, A. Agrawala, and A. U. Shankar, “WLAN location determination via clustering and probability distributions,” in Proceedings of the 1st IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom ’03), pp. 143–150, March 2003. and Data Mining (KDD ’16), ACM, New York, NY, USA, Mar. 2016, pp. 785–794.
8. H.J.PerezIglesias,V.Barral,andC.J.Escudero,“Indoorperson localization system through RSSI Bluetooth fingerprinting,” in Proceedings of the 19th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP ’12), pp. 40–43, April 2012.
9. D. Pai, M. Malpani, I. Sasi, N. Aggarwal, and P. S. Mantripragada, “A Robust pedestrian dead reckoning system on smart- phones,” in Proceedings of the IEEE 11th International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom ’12), pp. 2000–2007, June 2012.
10. Human Interface Guidelines. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/ios/overview/themes/ (Дата обращения: 15.04.2019, режим доступа: свободный).
11. Determining the Proximity to an iBeacon. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/documentation/corelocation/determining_the_proximity_to_an_ibeacon (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный).
12. Core Location. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/documentation/corelocation (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный).
13. Swift. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/swift/ (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный).
14. App Code. [Электронный ресурс]// URL: https://www.jetbrains.com/objc/ (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный).
15. Core Data. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/documentation/coredata (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
16. XCode. [Электронный ресурс]// URL: https://developer.apple.com/xcode/ (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
17. Cocoapods. [Электронный ресурс]// URL: https://cocoapods.org/ (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
18. Alamofire. [Электронный ресурс]// URL: https://github.com/Alamofire/Alamofire (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
19. MBProgressHUD. [Электронный ресурс]// URL: https://github.com/jdg/MBProgressHUD (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
20. SwiftyJSON. [Электронный ресурс]// URL: https://github.com/SwiftyJSON/SwiftyJSON (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
21. SwiftyUserDefaults. [Электронный ресурс]// URL: https://github.com/radex/SwiftyUserDefaults (Дата обращения: 10.03.2019, режим доступа: свободный)
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | IOS-приложение для навигации внутри помещения |
| Артикул: | 9101958 |
| Дата написания: | 13.10.2019 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Программирование |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 83% |
| Количество страниц: | 41 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
Файлы артикула: IOS-приложение для навигации внутри помещения по предмету программирование
Пролистайте "IOS-приложение для навигации внутри помещения" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 25.06.2024
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 83% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Отчет по учебной практике (ПАО «КАМАЗ»)
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Предсказание положения нуклеосом методами машинного обучения