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精准室内定位关键技术及应用
介绍室内定位的应用场景
介绍目前主流的室内定位技术
提出一种采用基于PDR、iBeacon辅助定位、个性化步长学习以及地图约束粒子滤波的融合定位算法
室内定位技术分析
RFID
蓝牙
Zigbee
Wi-Fi指纹
超宽带
惯性传感器
室内定位应用探讨
大型场馆中的室内定位应用
博物馆
利用手机作为移动终端，加载展品信息以及整个展馆的参观线路
机场
室内定位和地图导航，方便旅客查找登机口、值机柜台、共享位置等
特定行业应用
监狱
实现对服刑人员的实时定位、越界报警，实时统计重点人员行动跟踪、轨迹回放
医院
帮助病人快速完成医院就医流程，提高医院的效率和资源利用率
大型商超中的室内定位
位置数据记录了顾客的行为习惯、购物偏好
大数据分析实现基于位置的精准营销
精准室内定位技术研究思路
（1）
基于智能终端内置的低成本惯性传感器数据
采用机器学习、人体运动学、航迹推算等方法
估计行人的运动方向、运动状态、运动模式等信息
实现连续及高精度的短时定位
（2）
单独利用惯性导航系统进行室内定位，很难保证精度
与其他信息进行融合使用
利用其他辅助信号提供绝对位置信息进行误差校准
如：通过Wi-Fi或蓝牙iBeacon基站为终端用户提供初始点定位、运动过程中的纠偏以及在线的步长训练
（3）
采用地图匹配技术进行对人的运动轨迹约束
采用粒子滤波与地图匹配技术相结合
粒子滤波是一项基于粒子仿真的概率估计算法
iBeacon辅助定位
通过基于RSSI（信号接收强度）来实现
当接收端接收到的RSSI值在大于-64dbm时，接收端距离发射端在1-2m以内
但随着距离的增加，RSSI的误差范围会越来越大，无法用于定位
采用RSSI的短距离辅助定位
当行人携带的移动终端接受到的RSSI值超过设定的阈值，则将行人的位置与iBeacon当前的位置进行一次加权平均
提供初始点位置；在行人行进过程中不断地修正航向误差，提高定位精度
关键技术分析
PDR定位
定义
监测行人行走的状态来统计行走步数
与估计的行人步长相乘得到行走距离
通过公是计算行人沿某座标方向的位移
核心：步态检测、步长估计和航向估计
本文采用：基于加速度能量的步态计算、基于步频及方差的步长估计及陀螺仪与磁力计融合的航向估计算法
基于加速度能量的步态计算
常用步态检测法：过零法、峰值法、FFT
本文：滑动平均窗法
对加速度信号进行两种不同窗长度的均值滤波，一个长窗（1秒），一个短窗（0.2秒）
交换点：一个周期内长窗波形与短窗波形有两个交点；一个上升交换点，一个下降交换点
本文：上升交换点
计算每两个（上升）交换点之间长窗波形与短窗波形差值的能量，并与预设阈值进行比较，大于阈值就记为一步
基于步频及方差的步长估计
采用基于行人步频的步长估计线性模型，模型公式：
陀螺仪与磁力计融合的航向估计
常用的航向测量系统：姿态航向参考系统（MARG）
增加了磁力计传感器
可以测定相对于重力加速度的参考航向
测定相对于地球磁场的航向
将陀螺仪、加速度计和磁力计得到的测量值信息融合大大改善航向的测定精度
两个坐标系，一个是世界坐标系（东北天坐标系），另一个是手机坐标系
定义一个坐标旋转矩阵M，代表如何将向量从世界坐标系中的转换到手机坐标系中