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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着物联网(internetof things)和机器学习(machinelearning)蓬勃发展，结合物联网和机器学习的优势，提供基于商品定位和商品精准推荐服务，在超市、便利店等相关领域中是具有市场前景和发展潜力的。定位商品是否在购物车，将购物车中的商品信息进行分析之后，进行商品购买的预测，即预测可能将要购买的商品，同时推送精准广告投放。定位购物车所在位置，引导用户前往预测商品所在区域。能够使顾客享受到更加舒服、方便、快捷的购物环境和购物体验，大大提升了购物地效率并且也能使得超市能够更加精准定位进货的种类和数量。

国内外研究现状

同室外的gps、北斗的情况不一样，室内有各种主流技术呈现出百花齐放的场景。主要有磁电光声，wifi、ibeacon、地磁、超声波，还有超宽带，可见光、激光定位技术以及目前慢慢出现的惯导技术，如pdr。从这些技术上来看，wifi、ibeacon、地磁及超声波是目前手机、pad可以支持的，而超宽带、可见光、激光是需要专用设备或者硬件来支持的。

2. 研究的基本内容

利用RFID进行定位;利用最小二乘法和加权最小二乘法对定位的数据精确化;利用C 实现3D效果显示定位的位置以及预测位置;利用机器学习相关算法或其他预测算法进行位置预测。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

软件方面，结合c 和opengl编程技术将数据虚拟化，将定位空间虚拟成三维坐标系，定位物体虚拟成一个球体，显示在三维坐标系中。硬件方面，通rfid接收器获取rfid标签的距离以及标号，编写简单的通信协议，通过串口将数据从单片机发送到电脑或者其他接收端。

算法方面，从硬件获得数据之后，利用c 或者其他主流编程语言，编写最小二乘法和加权最小二乘法对同一个定位物体进行位置解算，比较两者的精确程度。在位置预测方面，利用机器学习的相关算法，进行下次出现位置的预测。

第一阶段：坐标的三维展示。

4. 参考文献

'基于加权最小二乘的GNSS定位解算及精度分析'，胡林瑶，中国民航大学硕士学位论文，2018年5月18日;'基于RFID技术的三维定位算法研究',王小辉,Electronic Design Engineering，2017年3月;