来源：《导航定位学报》2019年第1期
作者：高伟，侯聪毅，许万旸，陈玄
摘 要：为了进一步研究室内导航定位的方法和技术，在分析室内定位方法和分类的基础上，总结室内导航定位技术的研究进展与应用现状，并对室内定位技术的发展前景和难点进行探讨，最后给出室内定位技术与方法的研究趋势。
关键词：室内导航;室内定位技术;应用进展
图/视觉中国
0 引言
室内导航与定位系统是指在各种室内空间中采用不同技术来实现人员室内导航以及对人员、物体的定位与跟踪。随着物联网技术的发展，人员、物体在经济行为、个人活动、军事等应用领域的定位需求越来越多。在室外有全球卫星导航系统(global navigation satellite system，GNSS)，是一种普适且成熟的方案可以让人们在室外实现导航与定位;但是在室内空间越来越庞大的今天，各个工厂车间、大型购物商城、办公楼、地铁站的不断建设，基于室内的导航与定位对人员、物体的安全与监测是必不可少的，人们在室内环境中的位置服务需求已经日趋显著，国内外学者进行了大量探索与研究。目前室内导航定位系统大都基于临近探测、三角、多边定位、指纹定位法来实现，或者为了提高精度采取组合定位的方法。但是由于多路径效应影响，室内环境易变、复杂，尚未有一种普适的解决方案;所以如何提升精度、实时性、安全性，提高可扩展能力，降低成本仍然是研究的热点，使得人们无论在生活还是工作环境中可以随时随地获取位置信息，享受基于位置服务带来的便捷。
本文在综述国内外室内导航定位技术的研究进展与应用现状的基础上，对室内定位技术的发展趋势和难点进行分析与探讨，结合自己的思考，给出室内定位方法与技术的研究趋势。
1 方法与分类
1.1 方法
多数室内定位技术的原理是根据接收设备对信号的接收，从而判断接收机与已知信号点的相对距离。另外，利用特征比对和定位对象对信号的遮蔽也是常用的技术方法。主要室内定位方法的对比与分析如表1所示。
表1中列举了基于室内环境的各种定位方法与特点，其中基于航位推算法和指纹法的改进算法研究颇多：文献[2]提出了一种用室内地图来消除行人航位推算过程中漂移误差的定位方法;文献[3]的DREDR(dead-reckoning enhanced with activity recognition)室内定位方法是针对行人航位推算法中漂移误差的累积提出的，利用零速度更新技术对每一步操作结果进行校正[4];文献[5]提出了在指纹法的基础上将确定型算法和概率分布算法结合的新方法，该方法可以减小算法空间复杂度;文献[6]提出了改进的位置指纹定位算法，可以较好地滤除噪声干扰、优化定位阶段的估算坐标，从而提高准确性，有更高的精度、稳定性。
1.2 分类
文献[7]于2001年提出了室内定位分类体系，其中根据定位的位置类型、定位的覆盖范围、精度、所用信号，以及绝对/相对定位、主动/被动定位进行分类，为了让位置服务开发者更全方位地去了解它们的性能。文献[8]提出了3种分类方法：基于位置感知技术、基于信号测量技术、基于传感器类型的分类。文献[9]又依据定位算法分成基于几何、指纹定位法、成本最小化、贝叶斯技术法。文献[10]按照定位方式分成卫星、基站、感知定位3类。文献[11]提出可以按照定位原理和传输信号的不同进行分类，同时武汉大学陈锐志教授还根据定位源的不同进行分类。这些分类研究促进了室内定位技术的发展。
2 研究进展
2.1 基于传感器的室内定位技术
1)红外线定位
红外线定位系统一般由装有红外发射器的移动站和基站2个部分组成。先有Olivetti研究实验室，然后由剑桥AT<实验室开发的Active Badge系统是比较经典的应用红外线技术的系统，适用于中小型房间，定位精度平均可达6m。红外线发射器携带轻便，但是红外线穿透力差，不能穿透固体墙壁，它们只能提供房间级的位置传感功能;且传播只有几米的有效范围，容易受到光照或者荧光灯的影响而产生盲区，定位效果不理想。因此红外线定位技术主要是跟其他技术组合来实现室内定位;利用手机红外线LED来实现室内定位是当前研究的热点。
2)超声波定位
超声波技术采用的测距方法大都是反射式测距法，通过计算时间差从而得到待测距离。当然，也可以采用单向测距法直接测定超声波发生到被测物体的距离。这2种方法一般都是采用多边定位等方法来确定被测物体位置。
1997年开发的Active Bat系统就是基于超声波技术，比以红外线定位为基础的Active Badge系统定位精度要高，定位精度达到3cm。2000年麻省理工学院在Active Bat系统基础上改造成的Cricket室内定位系统，不需要布置固定传感器，而是利用超声波的传输时间和射频控制信号，最终实现三维定位。在硬件布设方面超声波定位技术要求比较高，所以成本比较高，不过其结构简单、定位精度高，平均能达到厘米级。
3)惯性导航定位
惯性导航定位是利用惯性传感器如加速度计、陀螺仪或磁力计采集物体的一些参数信息，从而确定位置信息。一般采用航位推算法，已广泛应用于一些军事安全领域，传感器质量和传感器的安放位置影响着其定位精度。
文献[19]基于惯性器件构建了一套适用于军警的定位系统，并且建设性地提出了用户之间联合定位的想法;但是惯性导航定位技术带来的累积误差的影响无法忽略，所以一般和其他定位系统结合来实现高精度定位。比如前期使用无线局域网络(wireless local area networks，WLAN)定位系统来为其提供初始化和矫正的方法，或者在无缝定位研究与应用中，惯性导航定位系统常常与GNSS系统结合定位。还有目前微机电系统(micro electro mechanical system，MEMS)日趋成熟，基于智能手机平台的加速度计、陀螺仪、倾斜仪、气压计和磁力计等这些低成本运动传感器都可用于行人航迹推算(pedestrian dead reckon，PDR)。目前，PDR 跟地磁匹配或与无线保真(wireless fidelity，WiFi)的融合越来越受到重视。
4)视觉定位
日本在视觉领域的研究是世界领先的，相对来说中国起步比较晚，计算机视觉常用于机器人定位，机器人安装摄像机拍摄附近环境，根据所拍摄图像处理与分析相关数据并进行机器人定位。视觉定位的方式有很多种：基于手机设备的单目摄像头多数用的定位方法是图像匹配;而基于相机交会的定位方法主要依据密度匹配和运动恢复结构(structure from motion，SFM)的原理，第一步基于众包图像的图像特征库的建立，发现和求解显著图像的特征目标，第二步基于单张照片的相机交会定位系统，这种方法相对复杂。计算机视觉定位技术的优势在于信号探测范围宽、获取信息完整等，但是相对而言对处理器的要求更高[23]。
EasyLiving系统是基于计算机视觉的定位系统，采用高性能的照相机，准确性比较高;但当室内环境复杂时，很难一直保持高精度。通过移动机器人同步定位和制图(simultaneous location and mapping，SLAM)的原理，可以引入视觉传感器。文献[25]通过基于参考图像使用低分辨率相机实现SLAM算法，从而精度可以到亚米级。2012年提出的EV-Loc室内定位系统是一个以视觉信号作为辅助定位来提高精度的定位系统。基于视觉定位原理的谷歌视觉定位服务(visual positioning service，VPS)技术，其理论精度可达厘米级别。
2.2 基于射频信号的室内定位技术
1)WiFi定位
人们的生活已经被无线局域网包围，WiFi定位因其低成本而成为受众广泛的技术，百度、高德、WiFiSLAM、Sensewhere、图聚智能等一些公司都投身其中。其定位的优势在于无需额外的设备，部署成本低、功耗低，用户随时随地就能使用手机开启WiFi、蜂窝网络，定位成本低、适用性强，所以最早实现了规模化。
WiFi室内定位技术一般分2种：一种是基于接收信号强度指示(received signal strength indication，RSSI)距离交会的定位方法，由于在不同的环境的条件下信号衰减和距离的关系都有改变，结果达不到理想的精度;另一种是基于RSSI位置指纹法，信号的匹配是其研究的主要部分，定位精度在于校准点密度，不需要部署过多硬件设施，是目前用得较多的WiFi定位方法。由Microsoft公司开发的RADAR 室内定位系统，在空旷的室内环境中精度可达到2～5m。HORUS系统提高精度的方法是以无线信号数据的概率模型作为定位特征参数，但前期需要大量的指纹采集作为基础来确定准确的指纹概率分布。Mole、EPE系统虽然精度可以达到要求，但是算法极其复杂，所以满足不了定位的快速性。另外，美国的WiFiSLAM和我国的“翼周边”等系统对数据库的运行和维护要求高，一般用在重要地点的布设。随着定位方案的不断改进，2010年微软研究院在WiFi技术支持下又提出了一种基于EZ算法的室内定位系统，该系统不需要前期大量的调研，只需在比较强大的中心处理器上进行大量复杂的计算。
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