"摘要

　　 近年來，隨著基于位置服務(wù)日益增大的需求，同時基于衛(wèi)星定位的全球導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)無法在室內(nèi)定位，針對復(fù)雜室內(nèi)場景的室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展迅速，逐步在各行各業(yè)中發(fā)揮作用，從各個方面影響著人們的日常生活。本文首先對目前主流的室內(nèi)定位技術(shù)分類體系、定位原理和方法進行了詳細介紹，然后對國內(nèi)外室內(nèi)定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀進行了分析和對比，最后對室內(nèi)定位技術(shù)的應(yīng)用和難點進行了總結(jié)。

　　1、室內(nèi)定位技術(shù)

　　室內(nèi)定位是指在室內(nèi)環(huán)境中實現(xiàn)位置定位，主要采用無線通信、基站定位、慣導(dǎo)定位等多種技術(shù)集成形成一套室內(nèi)位置定位體系，從而實現(xiàn)人員、物體等在室內(nèi)空間中的位置監(jiān)控。

　　隨著通信技術(shù)和電子制造工藝的不斷發(fā)展和普及，室內(nèi)定位技術(shù)層出不窮，定位精度從幾米到幾十米都有，并在一些行業(yè)中得到了應(yīng)用。

　　PART 04 主流的室內(nèi)定位技術(shù)

　　根據(jù)前面介紹的定位方法，衍生出了多種室內(nèi)定位技術(shù)，下面將對主流的室內(nèi)定位技術(shù)進行簡要介紹。

　　1.1 視覺定位

　　視覺定位系統(tǒng)可以分為兩類，一類是通過移動的傳感器（如攝像頭）采集圖像確定該傳感器的位置，另一類是固定位置的傳感器確定圖像中待測目標的位置。根據(jù)參考點選擇不同又可以分為參考三維建筑模型、圖像、預(yù)部署目標、投影目標、他傳感器和無參考[18]。參考3D建筑模型和圖像分別是以已有建筑結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫和預(yù)先標定圖像進行比對。而為提高魯棒性，參考預(yù)部署目標使用布置好的特定圖像標志（如二維碼）作為參考點；投影目標則是在參考預(yù)部署目標的基礎(chǔ)上在室內(nèi)環(huán)境投影參考點。參考其他傳感器則可以融合其他傳感器數(shù)據(jù)以提高精度、覆蓋范圍或魯棒性。

　　Hile和Borriello使用照相手機比對圖像和樓層平面圖，達到了30cm的定位精度[19]。Sj?使用一個低分辨率相機基于參考圖像實現(xiàn)SLAM(Simultaneous LocalizationAnd Mapping)算法，達到了亞米級的定位精度[20]。Mulloni使用條形碼作為參考點標記，實現(xiàn)了厘米到分米級的定位精度[21]。Tilch和Mautz使用一個移動相機和激光儀作投影，定位精度可達到亞毫米級[22]。LiuT.使用一個6自由度慣性測量單元(Inertial Measurement Unit, IMU)和兩個激光掃描器獲取位置，平均定位精度達到行走距離的1%[23]。

　　1.2 紅外線定位

　　紅外線是一種波長在無線電波和可見光波之間的電磁波。基于紅外線的定位系統(tǒng)可以主要分為兩類：有源信標、紅外成像[4]。

　　有源信標是在室內(nèi)放置若干紅外接收機，同時待測物攜帶一個裝有紅外發(fā)射機的電子標簽。該標簽周期發(fā)送該待測物的ID，接收機接收到信號后將數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)庫進行定位。該方法具有代表性的是AT&T實驗室和劍橋在1992年聯(lián)合發(fā)布的Active Badge系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以達到6米的平均定位精度[24]。

　　紅外成像則是通過傳感器采集環(huán)境中自然紅外輻射生成圖像實現(xiàn)檢測行人或其他待測目標。2011年德國Ambiplex提供基于自然環(huán)境熱輻射的“IR.Loc”定位系統(tǒng)，基于AOA確定熱源的位置，可實現(xiàn)10m范圍內(nèi)20cm至30cm的定位精度[25]。

　　1.3

　　Polar Systems

　　極點定位

　　該系統(tǒng)通過儀器測量到達角或者到達時間進行定位，儀器通常有激光跟蹤儀、全站儀和經(jīng)緯儀。全站儀的可覆蓋范圍通常為2km到10km，但其設(shè)備高成本、大體積以及對可視距的要求使其不適用于在室內(nèi)定位中推廣。

　　NikonMetrology 2011年發(fā)布的iGPS(indoor Global Positioning System)實現(xiàn)了基于激光的室內(nèi)工業(yè)級高精度三維定位。其原理與GPS不同，包括不少于兩個固定位置的發(fā)射器發(fā)射扇形激光束和參考紅外脈沖，基于TDOA原理實現(xiàn)對接收機的定位。NikonMetrology宣稱該系統(tǒng)可實現(xiàn)在布設(shè)4至8個發(fā)射器的1200平方米的典型測試環(huán)境中實現(xiàn)0.2mm的三維定位精度[26]。但其造價十分昂貴，可用于工業(yè)級定位需求，不適合于大眾市場研究和推廣。

　　1.4 超聲波定位

　　超聲波定位主要采用反射式測距法，通過多邊定位等方法確定物體位置，系統(tǒng)由一個主測距器和若干接收器組成，主測距儀可放置在待測目標上，接收器固定于室內(nèi)環(huán)境中。定位時，向接收器發(fā)射同頻率的信號，接收器接收后又反射傳輸給主測距器，根據(jù)回波和發(fā)射波的時間差計算出距離，從而確定位置[27]。

　　Ward于1997年建立的ActiveBat是超聲定位的先驅(qū)，通過大量部署接收設(shè)備(720個標簽)，達到3cm的定位精度[28]。超聲波定位整體定位精度較高，結(jié)構(gòu)簡單，但超聲波受多徑效應(yīng)和非視距傳播影響很大，且超聲波頻率受多普勒效應(yīng)和溫度影響，同時也需要大量基礎(chǔ)硬件設(shè)施，成本較高。

　　1.5 WLAN定位

　　基于IEEE802.11b標準的無線局域網(wǎng)已在人們的生活場所大量部署，使用WLAN信號定位的優(yōu)勢在于不需要部署額外設(shè)備，定位成本低，信號覆蓋范圍大，適用性強，利于普及推廣[9]。

　　基于RSSI的指紋定位法是目前主流的WLAN定位方法[29]，定位精度取決于校準點的密度，從2m到10m不等。同時基于TOA測距的定位方法由于多徑效應(yīng)和時鐘分辨率低定位效果較差[30]，而基于RSSI測距的定位方法由于信號衰減與距離的關(guān)系在不同環(huán)境和設(shè)備條件下都有改變，定位結(jié)果也不理想。

　　1.6 RFID定位

　　射頻識別(RFID)是一種操控簡易，適用于自動控制領(lǐng)域的技術(shù)，它利用電感和電磁耦合的傳輸特性，實現(xiàn)對被識別物體的自動識別。RFID定位系統(tǒng)通常由電子標簽、射頻讀寫器以及計算機數(shù)據(jù)庫構(gòu)組成。最常應(yīng)用的定位方法是鄰近檢測法。利用RSSI實現(xiàn)多邊定位算法也可一定程度上實現(xiàn)范圍估計。根據(jù)電子標簽是否有源可以分為有源RFID和無源RFID。

　　1) 有源RFID

　　有源RFID的電子標簽包含電池，因此信號傳輸范圍相比于無源RFID更大，達到30米以上。同時可以實現(xiàn)基于RSSI測量的指紋定位[31]。Seco使用高斯過程描述RSSI在室內(nèi)的傳播結(jié)合指紋定位的方法，在1600平方米的實驗環(huán)境中采用71個RFID標簽實現(xiàn)50%定位誤差1.5m[32]。

　　2) 無源RFID

　　無源RFID系統(tǒng)只依賴電感耦合，因此沒有電池。相比有源RFID，體積更小，耐用性更高，成本更低。無源RFID定位系統(tǒng)多使用鄰近探測法實現(xiàn)定位。

　　1.7 超寬帶定位

　　超寬帶定位系統(tǒng)通常包括UWB接收器、參考標簽和其他標簽。超寬帶技術(shù)通過發(fā)送納秒級及其以下的超窄脈沖來傳輸數(shù)據(jù)，可以獲得GHz級的數(shù)據(jù)帶寬，發(fā)射功率較低，無載波[33]。因為其高帶寬，理論上基于TOA或TDOA方法實現(xiàn)厘米級的定位。Ubisense是發(fā)布于2011年采用TDOA和AOA的室內(nèi)定位系統(tǒng)，定位精度可達15cm，測距范圍達到50m[34]。但UWB系統(tǒng)較高的系統(tǒng)建設(shè)成本阻礙了其普及推廣。

　　1.8 慣性導(dǎo)航

　　慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Inertial Navigation System, INS)廣泛應(yīng)用于制導(dǎo)武器、艦艇、火箭、飛機和車輛等的導(dǎo)航與跟蹤，其核心組件IMU，由三個正交的單軸加速度計和三個正交的陀螺儀組成。隨著微機電技術(shù)的發(fā)展，傳感器尺寸變小，成本降低，同時加入磁力計，被廣泛應(yīng)用于行人導(dǎo)航[35]。

　　慣性導(dǎo)航基于航位推算方法實現(xiàn)，因此隨著時間會產(chǎn)生累積誤差，其定位精度取決于傳感器質(zhì)量和傳感器安放位置[36]。綁在腳上的慣性導(dǎo)航可采用零速校正限制漂移實現(xiàn)定位誤差小于行走距離的1%，而安放在其他位置則定位誤差常常大于1%。隨著智能手機的普及和微機電器件的發(fā)展，基于智能手機的慣性導(dǎo)航成為研究熱點[37][38][39][40]。

　　1.9 地磁定位

　　現(xiàn)代建筑物基本都具有鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)，這些建筑物墻體內(nèi)部的金屬結(jié)構(gòu)會對室內(nèi)的地磁場產(chǎn)生很大影響，而室內(nèi)的電氣設(shè)備也會對磁場產(chǎn)生影響。同時室內(nèi)磁場具有較強的穩(wěn)定性[41]。故室內(nèi)地磁場是一種可運用于室內(nèi)定位導(dǎo)航的有效信息源。地磁定位，是指利用地磁場特征的特異性獲取位置信息的技術(shù)方案[42]。定位方法主要采用指紋定位的方法。由于原有磁場信息，故成本相比其他定位技術(shù)更低，但仍需要人工建立數(shù)據(jù)庫。IndoorAtlas的地磁定位方案是其中代表，定位精度已能達到1~2米[43]。

　　1.10 偽衛(wèi)星

　　衛(wèi)星是一種基于地面的能傳播類似GNSS信號的發(fā)生器，最簡單的組成是GNSS信號發(fā)生器和發(fā)射裝置[44]。采用與GNSS信號體制不同的偽衛(wèi)星，可避免對正常衛(wèi)星信號的干擾，可達到厘米級定位精度，但設(shè)備復(fù)雜，成本很高。Locata在2010年發(fā)布的系統(tǒng)可實現(xiàn)50平方千米內(nèi)2厘米的定位精度[45]。

　　1.11藍牙和ZigBee定位

　　藍牙和ZigBee技術(shù)類似，有部分重合頻段，且兩者定位技術(shù)均基于短距離低功耗通信協(xié)議：ZigBee是基于IEEE802.15.4標準的低功耗局域網(wǎng)協(xié)議；目前藍牙定位主要使用藍牙4.0規(guī)范，是基于低功耗藍牙技術(shù)(Bluetooth Low Energy, BLE)。兩者都具有近距離、低功耗、低成本的特點[46][47]。ZigBee（藍牙）的定位均通過在室內(nèi)環(huán)境中布置靜態(tài)參考點(藍牙beacon)，可以實現(xiàn)基于鄰近探測法、質(zhì)心法[48]、多邊定位和指紋定位的定位系統(tǒng)[49][50]。定位精度主要取決于基礎(chǔ)設(shè)施的部署密度。2016年發(fā)布的藍牙5.0協(xié)議支持BLE Direction Finding的 Angle of Arrival（AoA）和Angle of Departure（AoD）參數(shù)估計，這些參數(shù)將為1m以內(nèi)的室內(nèi)定位提供技術(shù)支撐。

　　1.12 蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位

　　蜂窩網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種成熟的通信技術(shù)，主要用于對移動手機的定位。蜂窩網(wǎng)絡(luò)通過檢測移動臺和多個基站之間傳播信號的特征參數(shù)（RSSI，傳播時間或時間差，入射角等）[51]，可采用鄰近探測法、AOA、TOA和OTDOA (Observed Time Difference Of Arrival, 觀測到達時間差)[52]實現(xiàn)定位，可作為普適化的定位方案。目前Cell-ID加上RTT解決方案精度為20-60m。采用智能天線MIMO+TDOA/AOA技術(shù)，精度可以達到5-10m。未來的5G網(wǎng)絡(luò)具有大帶寬、多天線、密集組網(wǎng)等優(yōu)勢，可以實現(xiàn)1m以內(nèi)的定位精度。

　　1.13 融合定位

　　融合定位是指融合多種定位技術(shù)、多傳感器的信息進行綜合定位，以達到優(yōu)勢互補，提高定位精度、魯棒性，降低定位成本。定位技術(shù)的選擇則主要視場景需求而定，多為絕對定位技術(shù)與相對定位技術(shù)的結(jié)合，如浙江大學(xué)郭偉龍實現(xiàn)了地磁與慣導(dǎo)結(jié)合的室內(nèi)定位系統(tǒng)[41]，平穩(wěn)步行時90%定位誤差小于4.5m；上海交通大學(xué)錢久超將慣導(dǎo)定位與地圖結(jié)合實現(xiàn)手機端的室內(nèi)定位，正常持握手機姿態(tài)下95%誤差為0.8m[36]；同時也有很多研究將WiFi與慣導(dǎo)結(jié)合[53][54]取得了較好的效果。針對行人復(fù)雜的運動行為，[55][56]提出了運動識別輔助的行人定位方法，提高了室內(nèi)定位的魯棒性。

　　1.14 協(xié)同定位

　　協(xié)同定位是指在一個定位場景中存在已知節(jié)點和未知節(jié)點，未知節(jié)點之間可以進行信息交互，也可以相互之間進行測距、測向或鄰近探測，并且可以利用過去時刻的定位信息，從而實現(xiàn)對未知節(jié)點當前時刻的定位。協(xié)同定位的具體方式可根據(jù)具體定位技術(shù)調(diào)整，目標在于通過節(jié)點之間的協(xié)同合作提升單個節(jié)點及整個系統(tǒng)的定位性能[57]。協(xié)同定位在多機器人定位、無線網(wǎng)絡(luò)定位、水下自主航行器及衛(wèi)星定位等研究中正受到越來越多的關(guān)注。文獻[58]對無線傳感網(wǎng)絡(luò)關(guān)于協(xié)同定位的研究進行了綜述。意大利都靈理工大學(xué)的R. Garello團隊進行了協(xié)同定位對衛(wèi)星定位終端輔助捕獲的研究，并比較了幾種常見的定位算法的性能[59]。文獻[60]對水下自主航行器的協(xié)同定位進行了綜述。

　　1.15

　　Crowdsensing

　　群智感知

　　群智感知是將普通用戶的移動設(shè)備作為基本感知單元，通過網(wǎng)絡(luò)通訊形成群智感知網(wǎng)絡(luò)，從而實現(xiàn)感知任務(wù)分發(fā)與感知數(shù)據(jù)收集，完成大規(guī)模、復(fù)雜的社會感知任務(wù)。在計算機科學(xué)領(lǐng)域，與群智感知相關(guān)的概念有：群體計算(Crowd computing)、社群感知(Social sensing)、眾包(Crowdsourcing)等等。在室內(nèi)定位領(lǐng)域，群智感知也得到廣泛的研究和應(yīng)用。文獻[61]分析了利用Crowd Sensing進行機會信號獲取，并應(yīng)用于室內(nèi)定位方法。清華大學(xué)的吳陳沭利用移動群智感知機制，提出了無人工現(xiàn)場勘測的無線信號指紋地圖構(gòu)建技術(shù)[62]。上海交通大學(xué)的張敏將用戶的運動信息與無線信號結(jié)合，通過無線虛擬地標和GraphSLAM圖優(yōu)化方法，利用群智感知建立無線定位指紋庫[63]。上海交通大學(xué)的高文政同樣基于群智感知，提出了指紋信號的衰減生命周期描述方法，實現(xiàn)了對無線定位網(wǎng)絡(luò)指紋庫的自適應(yīng)更新[64]。

　　PART 05 室內(nèi)定位技術(shù)對比分析