室内定位技术的发展

大概分为三类：
1、放在腰上的（PDR）加速度+磁力计+陀螺or（null）
2、放在脚上的（FPN）加速度+陀螺+磁力or（null）
3、基于外部临时性基站的，一般采用超宽带信号会有比较好的定位精度。

• 腰上的方案实用性更强，但是对于侧移、转弯、原地踏步这种就会产生明显的误差积累，我们产品的实验结果是通常自由行走能达到2~5%精度，走100米误差达到2~5m，曾经出现的honewell的DRM4000和Seer的NaviSeer都是这类产品，但精度差是其短板，没有获得大规模应用；
• 足部的方案精度高，相对稳定，我们算法也研究了很多年，包括卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、决策树判决等等，可以玩的花样很多，我们有三个博士生的课题都是围绕这个进行的（中间碰巧得了一次全国研究生电子竞赛特等奖）。但是技术相对稳定，真正达到实用也是今年6月份左右，做到3‰的精度，这个精度基本能满足紧急救援的需求了，消防、反恐、救援任务在建筑物内通常不会走得太远，走1km误差累计3m，用户基本都可以接受了。可能一般人认为3‰没有什么感觉，但是我们采用的是普通的低成本的MEMS方案，就是智能手机里那个G-Sensor，而且不依靠任何磁场、无线等辅助信息的条件下。这种MEMS通常的方向漂移误差是≥100°/h的，加速度误差也是大得不得了，如果没有算法辅助，基本上加速度积分带来的速度和位移误差是10%以上。目前，业内很多做消防系统的集成商都在使用我们的模块进行后端服务开发。
• 无线超宽带信号目前主要是集中在Nanotron的2.4GHz和DecaWave的3.5~5.8GHz的两个方案，这两个方案测距精度都可以达到10cm以下的精度，我们实测过基于这两个频段进行三边或质心定位可以达到5~10cm左右的精度，并且这个精度是可以长时间保持住，不存在漂移的。但是一个非常大的问题就是这个频段的超宽带信号穿一堵墙还可以，穿两堵墙就很困难了，实际应用时每次定位需要同时获取三个以上的基站信号，在一般的建筑物内使用起来别说覆盖大部分区域了，用起来的体验只能说不如靠眼睛和感觉定位了，因此这种系统只能应用在开阔环境中。听说LoRa在出测距模块，频段在1GHz以内，这个出来后应该穿透性会好很多。
• 我目前认为在紧急救援应用里面，惯性会是主流，然后用外部基站进行辅助，我们目前的研究方向是通过偶尔获取的一个基站信号进行校准，被定位人员在建筑物内不同时间偶尔会有收到1个基站的测距信息，结合自身的惯导和不同时空的基站信息，就能获取一个稳定的高精度定位结果，并且在外场试验已经通过，目前也正在产品化。
• 在商业化领域室内定位最终会被wifi取代，wifi的密度相对增加，通过指纹算法和众包的思路，应该可以解决数据库维护的问题，设计一个带冗余的模型，我认为里面即使偶尔有少数wifi热点信息是错误的，通过大量的使用者指纹库识别结果、行走习惯和惯性传感器融合，反向定位纠正错误热点信息，实现数据库的自稳定和自我修复。
• 另外还有一个技术方向是采用GPS/北斗地面基站的方案，使用很方便，看起来就是GPS信号能够一直维持，而且定位算法十分成熟。但出于国家层面的战略考虑，这种GPS地面基站的方案应该不会大量推广，而北斗目前在智能终端应用又太少，这种技术短时间内不会有大应用推广。

各种技术都有不少的研究成果，也都有相应的代表性产品，而对于不同的定位需求，用到的定位技术也不一样。
最基本的，在救援中的室内定位和商场中的店铺定位，就是完全不同的应用场景。

       下面从实际应用的角度分析一下几种定位技术的代表性成果。

Wi-Fi定位

基于Wi-Fi技术的室内定位主要也依据RSSI强度信息来判断用户位置。
一类方法与上述方法相同，在已知各个AP位置的前提下，用信号衰减模型计算移动设备与各个AP的距离，用三角定位法确定移动设备的大致位置。
另一类方法则类似于机器学习算法，首先将待检测的室内区域按特定面积进行网格划分，然后获取每个网格内的Wi-Fi信号强度信息，这实际上是一个训练的过程。在训练阶段得到每个网格的信号强度信息，在定位时，通过实时检测信号强度，将与当前信号强度匹配度最高的网格作为移动设备当前的位置。
所以不论是以上哪种基于RSSI的方法，都需要预先对待定位区域有详细的了解。
也可以通过计算电波在室内的传播规律，用TOA（time of arrival）、TDOA（time difference of arrival）等参数来进行定位，但在智能机上难以获取这些信号，所以不如基于RSSI的方法应用范围广泛。
Wi-Fi方法的优势在于无线网络的覆盖范围大，易于安装，成本低，但其也仅能用于事先了解Wi-Fi环境的建筑或场地内，且精度未达到很高。

RFID定位

RFID是射频识别的缩写，是一种无线通信技术，通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据。而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
RFID系统主要包括读卡器、标签和在标签和读卡器间传递射频信号的卫星天线三部分。读卡器发出射频信号，当标签进入磁场后，凭借感应电流获得能量发送存储在芯片中的信息，这种通过感应电流获得能量的标签称为无源标签，如果不通过感应电流可以主动发送信号，则称为有源标签。

RFID用于室内定位已经在物流和供应管理、生产制造和装配等场景下有了比较广泛的应用，但它更多还是作为一个标签，待定位物体处于被动定位的状态，所以更多的应用于商品和货物上。而且其作用距离很近，且标签密度高时会产生较大的干扰。

UWB

UWB是超宽带的缩写。这是一张UWB与RFID定位精度的对比图。可以发现其定位精度明显高于RFID，可以说是弥补了高精度定位领域的空白。
UWB最初用于军事用途，2002年才发布商用化规范。
UWB主要采用极短脉冲信号传送数据，能保证高速通信的同时，发射功率却非常之小。
uwb定位方法主要基于TOA、TDOA等传输时间参数，或信号到达角度参数AOA。
基于TOA的方法依靠移动点（待定位点）和多个基站间信号的传输时延，得到移动点与基站间的估计距离
，可以基站为圆心画多个圆，这些圆的交点理论上就是移动点的位置。这样的思想在RSSI中也用到了，只是RSSI
是信号强度指标，而TOA是信号传输时延。
这种基于TOA的方法需要基站在时间上精确同步，但实际中由于多径干扰、噪声干扰，上图中的圆不会相交于一点，而是一个区域。
TDOA则利用移动点到两个基站的距离差确定双曲线，多个基站时，就可以确定多个双曲线，其交点作为移动点的估计位置。
基于AOA的方法则是在基站通过已知点接收机天线阵列测出移动台发射电波的入射角，构成方位线，由多个基站提供的方位线交点，可以用于估计移动点的位置。
TOA和TDOA都对时间同步有较高的要求，如果移动点与基站之间（TOA）或基站与基站之间（TOA、TDOA）时间不同步，则会导致精度不高。
UWB的精度和抗干扰性都性能良好，目前也有比较广泛的应用。
北京未来感知科技有限公司做精确实时定位产品业务和位置查询业务，已在物流、体育、医疗保健、人员监控等领域有所应用。