2、慣性導航技術:輔助提高精度的利器慣性導航技術,是通過慣性傳感器判斷終端進入室內后的移動路線,并 將終端標記在預先繪制的地圖上。該技術利用加速度計測算各方向直線 前進距離,利用陀螺儀感知轉向,還可以利用終端里的其他傳感器,如 高度計或氣壓計(感知高度)、磁力計(感知方向),來輔助提高精度。

　　該項技術需要由 GNSS 或其他方式提供初始位臵信息,而后經過慣性傳 感器測量行進方向和加速度,并經過復雜的模型擬合出后續的位臵偏移。

　　由于用戶自身的運動過程極不規則,而用戶攜帶設備的方式也各不相 同,模型擬合的結果常常出現較大誤差,而且誤差會隨著距離與時間的 增加而不斷累積。因此,更加精確的模型構建、大量用戶行為數據的積 累非常重要;同時,經過一段距離和時間的運作后,往往需要重新提供 位臵修正信息,以保證精度。

　　目前這項技術常常與 Wi-Fi 熱點地圖技術聯合使用,用后者提供的位臵信息為慣性傳感技術提供糾偏。

　　我們通過與專家的溝通,進一步獲取了一手數據。實際應用結果如下, 藍色線條是單用傳感器的路徑圖,在一定時間后定位產生漂移,但加上Wi-Fi 信號修正后,呈現綠色路徑圖,相比單一 Wi-Fi 定位,加入傳感器 后曲線明顯連貫、平滑,且定位位臵正確,無明顯偏移。

　　這項技術的優勢在于:1) 即使在信號屏蔽嚴重的室內,也可以正常工作,因為除起始位臵和后續位臵修正外,該技術不需要借助外在通信信號;2) 對終端要求低,只需要利用目前智能移動終端中標配的傳感器即可;3) 運營成本低,不需要額外鋪設定位設備、不需要預先采集外界信息。

　　業界通過兩種方式應用該技術:

　　在交流中我們發現,市場承認慣性導航技術在車輛導航中可以獲得較好的效果,因為車輛的運動模式較簡單;但認為在運動復雜的手持終端上,精度將很低。事實上,經過大量的數據積累,百度、高德等浸淫多年的領先廠商已經建立了復雜的運動模型,能夠較為準確地擬合終端的運動軌跡,對定位精度的提高起到了顯著的效果。目前各大地圖應用商都非常重視該技術,投入了大量人力物力以提高后臺算法的精度。

　　3、Wi-Fi 指紋技術:低成本高精度的典范Wi-Fi 指紋是指室內不同位臵上各 Wi-Fi 接入點的接收信號強度(即所謂RSSI)。通過將終端當前檢測到的指紋,與預先采集的各參考點的指紋匹配,即可測算出終端的位臵。參考點指紋的預先采集,需要工作人員 攜帶裝有專門軟件的智能手機,遍歷室內的每一處空間。

　　該項技術的代表企業包括思科、摩托羅拉、華三、AeroScout、Ekahau等大廠。這些公司的普遍做法是先部署自己專用的 Wi-Fi 網絡,再進行 指紋收集,主要面向工業級定位如資產管理、人流統計等,定位精度為~7 m。由于需要大量硬件設備并支付施工費用,一個三萬平方米的中等規模商場,部署成本約為 200 萬元。