



"摘要
近年來(lái),隨著基于位置服務(wù)日益增大的需求,同時(shí)基于衛(wèi)星定位的全球導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)無(wú)法在室內(nèi)定位,針對(duì)復(fù)雜室內(nèi)場(chǎng)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(gè)方面影響著人們的日常生活。本文首先對(duì)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(jìn)行了詳細(xì)介紹,然后對(duì)國(guó)內(nèi)外室內(nèi)定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和對(duì)比,最后對(duì)室內(nèi)定位技術(shù)的應(yīng)用和難點(diǎn)進(jìn)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(shí)現(xiàn)位置定位,主要采用無(wú)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(shí)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(duì)主流的室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。
1.1 視覺(jué)定位
視覺(jué)定位系統(tǒng)可以分為兩類,一類是通過(guò)移動(dòng)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(cè)目標(biāo)的位置。根據(jù)參考點(diǎn)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(biāo)、投影目標(biāo)、他傳感器和無(wú)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(kù)和預(yù)先標(biāo)定圖像進(jìn)行比對(duì)。而為提高魯棒性,參考預(yù)部署目標(biāo)使用布置好的特定圖像標(biāo)志(如二維碼)作為參考點(diǎn);投影目標(biāo)則是在參考預(yù)部署目標(biāo)的基礎(chǔ)上在室內(nèi)環(huán)境投影參考點(diǎn)。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(jī)比對(duì)圖像和樓層平面圖,達(dá)到了30cm的定位精度[19]。Sj?使用一個(gè)低分辨率相機(jī)基于參考圖像實(shí)現(xiàn)SLAM(Simultaneous LocalizationAnd Mapping)算法,達(dá)到了亞米級(jí)的定位精度[20]。Mulloni使用條形碼作為參考點(diǎn)標(biāo)記,實(shí)現(xiàn)了厘米到分米級(jí)的定位精度[21]。Tilch和Mautz使用一個(gè)移動(dòng)相機(jī)和激光儀作投影,定位精度可達(dá)到亞毫米級(jí)[22]。LiuT.使用一個(gè)6自由度慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit, IMU)和兩個(gè)激光掃描器獲取位置,平均定位精度達(dá)到行走距離的1%[23]。
1.2 紅外線定位
紅外線是一種波長(zhǎng)在無(wú)線電波和可見(jiàn)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(biāo)、紅外成像[4]。
有源信標(biāo)是在室內(nèi)放置若干紅外接收機(jī),同時(shí)待測(cè)物攜帶一個(gè)裝有紅外發(fā)射機(jī)的電子標(biāo)簽。該標(biāo)簽周期發(fā)送該待測(cè)物的ID,接收機(jī)接收到信號(hào)后將數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行定位。該方法具有代表性的是AT&T實(shí)驗(yàn)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(dá)到6米的平均定位精度[24]。
紅外成像則是通過(guò)傳感器采集環(huán)境中自然紅外輻射生成圖像實(shí)現(xiàn)檢測(cè)行人或其他待測(cè)目標(biāo)。2011年德國(guó)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(shí)現(xiàn)10m范圍內(nèi)20cm至30cm的定位精度[25]。
1.3
Polar Systems
極點(diǎn)定位
該系統(tǒng)通過(guò)儀器測(cè)量到達(dá)角或者到達(dá)時(shí)間進(jìn)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(duì)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(shí)現(xiàn)了基于激光的室內(nèi)工業(yè)級(jí)高精度三維定位。其原理與GPS不同,包括不少于兩個(gè)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(shí)現(xiàn)對(duì)接收機(jī)的定位。NikonMetrology宣稱該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)在布設(shè)4至8個(gè)發(fā)射器的1200平方米的典型測(cè)試環(huán)境中實(shí)現(xiàn)0.2mm的三維定位精度[26]。但其造價(jià)十分昂貴,可用于工業(yè)級(jí)定位需求,不適合于大眾市場(chǎng)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(cè)距法,通過(guò)多邊定位等方法確定物體位置,系統(tǒng)由一個(gè)主測(cè)距器和若干接收器組成,主測(cè)距儀可放置在待測(cè)目標(biāo)上,接收器固定于室內(nèi)環(huán)境中。定位時(shí),向接收器發(fā)射同頻率的信號(hào),接收器接收后又反射傳輸給主測(cè)距器,根據(jù)回波和發(fā)射波的時(shí)間差計(jì)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(guò)大量部署接收設(shè)備(720個(gè)標(biāo)簽),達(dá)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(jiǎn)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(shí)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(biāo)準(zhǔn)的無(wú)線局域網(wǎng)已在人們的生活場(chǎng)所大量部署,使用WLAN信號(hào)定位的優(yōu)勢(shì)在于不需要部署額外設(shè)備,定位成本低,信號(hào)覆蓋范圍大,適用性強(qiáng),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(zhǔn)點(diǎn)的密度,從2m到10m不等。同時(shí)基于TOA測(cè)距的定位方法由于多徑效應(yīng)和時(shí)鐘分辨率低定位效果較差[30],而基于RSSI測(cè)距的定位方法由于信號(hào)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(shí)別(RFID)是一種操控簡(jiǎn)易,適用于自動(dòng)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(shí)現(xiàn)對(duì)被識(shí)別物體的自動(dòng)識(shí)別。RFID定位系統(tǒng)通常由電子標(biāo)簽、射頻讀寫器以及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)組成。最常應(yīng)用的定位方法是鄰近檢測(cè)法。利用RSSI實(shí)現(xiàn)多邊定位算法也可一定程度上實(shí)現(xiàn)范圍估計(jì)。根據(jù)電子標(biāo)簽是否有源可以分為有源RFID和無(wú)源RFID。
1) 有源RFID
有源RFID的電子標(biāo)簽包含電池,因此信號(hào)傳輸范圍相比于無(wú)源RFID更大,達(dá)到30米以上。同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)基于RSSI測(cè)量的指紋定位[31]。Seco使用高斯過(guò)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(shí)驗(yàn)環(huán)境中采用71個(gè)RFID標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)50%定位誤差1.5m[32]。
2) 無(wú)源RFID
無(wú)源RFID系統(tǒng)只依賴電感耦合,因此沒(méi)有電池。相比有源RFID,體積更小,耐用性更高,成本更低。無(wú)源RFID定位系統(tǒng)多使用鄰近探測(cè)法實(shí)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(biāo)簽和其他標(biāo)簽。超寬帶技術(shù)通過(guò)發(fā)送納秒級(jí)及其以下的超窄脈沖來(lái)傳輸數(shù)據(jù),可以獲得GHz級(jí)的數(shù)據(jù)帶寬,發(fā)射功率較低,無(wú)載波[33]。因?yàn)槠涓邘?,理論上基于TOA或TDOA方法實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)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(dá)15cm,測(cè)距范圍達(dá)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(jī)和車輛等的導(dǎo)航與跟蹤,其核心組件IMU,由三個(gè)正交的單軸加速度計(jì)和三個(gè)正交的陀螺儀組成。隨著微機(jī)電技術(shù)的發(fā)展,傳感器尺寸變小,成本降低,同時(shí)加入磁力計(jì),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(shí)現(xiàn),因此隨著時(shí)間會(huì)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(shí)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(jī)的普及和微機(jī)電器件的發(fā)展,基于智能手機(jī)的慣性導(dǎo)航成為研究熱點(diǎn)[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(huì)對(duì)室內(nèi)的地磁場(chǎng)產(chǎn)生很大影響,而室內(nèi)的電氣設(shè)備也會(huì)對(duì)磁場(chǎng)產(chǎn)生影響。同時(shí)室內(nèi)磁場(chǎng)具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性[41]。故室內(nèi)地磁場(chǎng)是一種可運(yùn)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(chǎng)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(chǎng)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(kù)。IndoorAtlas的地磁定位方案是其中代表,定位精度已能達(dá)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(hào)的發(fā)生器,最簡(jiǎn)單的組成是GNSS信號(hào)發(fā)生器和發(fā)射裝置[44]。采用與GNSS信號(hào)體制不同的偽衛(wèi)星,可避免對(duì)正常衛(wèi)星信號(hào)的干擾,可達(dá)到厘米級(jí)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(shí)現(xiàn)50平方千米內(nèi)2厘米的定位精度[45]。
1.11藍(lán)牙和ZigBee定位
藍(lán)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(biāo)準(zhǔn)的低功耗局域網(wǎng)協(xié)議;目前藍(lán)牙定位主要使用藍(lán)牙4.0規(guī)范,是基于低功耗藍(lán)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(diǎn)[46][47]。ZigBee(藍(lán)牙)的定位均通過(guò)在室內(nèi)環(huán)境中布置靜態(tài)參考點(diǎn)(藍(lán)牙beacon),可以實(shí)現(xiàn)基于鄰近探測(cè)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(lán)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(jì),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(duì)移動(dòng)手機(jī)的定位。蜂窩網(wǎng)絡(luò)通過(guò)檢測(cè)移動(dòng)臺(tái)和多個(gè)基站之間傳播信號(hào)的特征參數(shù)(RSSI,傳播時(shí)間或時(shí)間差,入射角等)[51],可采用鄰近探測(cè)法、AOA、TOA和OTDOA (Observed Time Difference Of Arrival, 觀測(cè)到達(dá)時(shí)間差)[52]實(shí)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(dá)到5-10m。未來(lái)的5G網(wǎng)絡(luò)具有大帶寬、多天線、密集組網(wǎng)等優(yōu)勢(shì),可以實(shí)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(jìn)行綜合定位,以達(dá)到優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),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(chǎng)景需求而定,多為絕對(duì)定位技術(shù)與相對(duì)定位技術(shù)的結(jié)合,如浙江大學(xué)郭偉龍實(shí)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(shí)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(shí)現(xiàn)手機(jī)端的室內(nèi)定位,正常持握手機(jī)姿態(tài)下95%誤差為0.8m[36];同時(shí)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(duì)行人復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)行為,[55][56]提出了運(yùn)動(dòng)識(shí)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(gè)定位場(chǎng)景中存在已知節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn),未知節(jié)點(diǎn)之間可以進(jìn)行信息交互,也可以相互之間進(jìn)行測(cè)距、測(cè)向或鄰近探測(cè),并且可以利用過(guò)去時(shí)刻的定位信息,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知節(jié)點(diǎn)當(dāng)前時(shí)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(biāo)在于通過(guò)節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同合作提升單個(gè)節(jié)點(diǎn)及整個(gè)系統(tǒng)的定位性能[57]。協(xié)同定位在多機(jī)器人定位、無(wú)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(lái)越多的關(guān)注。文獻(xiàn)[58]對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)關(guān)于協(xié)同定位的研究進(jìn)行了綜述。意大利都靈理工大學(xué)的R. Garello團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了協(xié)同定位對(duì)衛(wèi)星定位終端輔助捕獲的研究,并比較了幾種常見(jiàn)的定位算法的性能[59]。文獻(xiàn)[60]對(duì)水下自主航行器的協(xié)同定位進(jìn)行了綜述。
1.15
Crowdsensing
群智感知
群智感知是將普通用戶的移動(dòng)設(shè)備作為基本感知單元,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通訊形成群智感知網(wǎng)絡(luò),從而實(shí)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(huì)感知任務(wù)。在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域,與群智感知相關(guān)的概念有:群體計(jì)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(xiàn)[61]分析了利用Crowd Sensing進(jìn)行機(jī)會(huì)信號(hào)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(dòng)群智感知機(jī)制,提出了無(wú)人工現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)的無(wú)線信號(hào)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(yùn)動(dòng)信息與無(wú)線信號(hào)結(jié)合,通過(guò)無(wú)線虛擬地標(biāo)和GraphSLAM圖優(yōu)化方法,利用群智感知建立無(wú)線定位指紋庫(kù)[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(hào)的衰減生命周期描述方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)無(wú)線定位網(wǎng)絡(luò)指紋庫(kù)的自適應(yīng)更新[64]。
PART 05 室內(nèi)定位技術(shù)對(duì)比分析


