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
室内定位应用探讨
大型商超中的室内定位
大型场馆中的室内定位应用
特定行业应用
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
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
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
室内定位技术分析
RFID
蓝牙
Zigbee
Wi-Fi指纹
超宽带
惯性传感器
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
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
iBeacon辅助定位
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
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