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智能手机的室内定位技术

 发布日期:2019-11-22

 

定位是位置服务、万物互联、人工智能和未来超智能(机器人+人类)应用的核心技术之一。随着智能手机的普及和技术发展,定位信息已经成为智能手机必不可少的基本信息之一。智能手机内置多种传感器和支持丰富的射频信号,可提供不同的定位源。

智能手机的室内定位技术
  

  智能手机的定位源主要包括3大类:

  
  ① 导航卫星接收机:包括我国的北斗,美国的GPS,欧洲的Galileo和俄罗斯的GLONASS等;
  
  ② 内置传感器:包括加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计、光线传感器、麦克风、扬声器和相机;
  
  ③ 射频信号:包括Wi-Fi、蓝牙、蜂窝无线通信信号等。除了卫星导航接收机外,所有传感器和射频信号都不是为定位而设置的。尽管如此,这些传感器和射频信号还是为我们提供了很多的室内定位源。
  
  除了丰富的室内定位源外,室内定位方法也有很多种。按照定位场景可以分为室外定位和室内定位。室外定位以成熟的开机即得的卫星定位技术为主,利用各类增强技术,在室外开阔地带定位精度可以达到亚米级。室内定位技术目前还不够成熟,但是变得越来越重要。根据美国环境保护局的报告统计,人们有近70%~90%的时间是在室内度过。
  
  室内定位技术是应急安全、智能仓储、人群监控、精准营销、移动健康、虚拟现实游戏及人类社交等需求的基础。因此,实现准确、可靠、实时的室内定位,满足大众需求,具有非常重要的科学意义和社会应用价值。但受限于空间布局、拓扑和复杂信号环境等方面的约束,实现准确、可靠、实时的室内定位,满足现有各类定位需求仍有很大的挑战性。其主要受制原因在于:
  
  (1) 卫星导航系统目前虽然已经被广域大规模商业应用,在室外开阔环境下定位精度已可以解决大部分定位需求,但该类信号无法覆盖室内,难以形成定位。
  
  (2) 室内环境复杂,无线电波通常会受到障碍物的阻挡,发生反射、折射或散射,改变传播路径到达接收机,形成非视距(non line-of-sight,NLOS)传播。NLOS传播会使定位结果产生较大的偏差,严重影响定位精度。
  
  (3) 室内空间布局、拓扑易受人为的影响,导致声、光、电等环境容易发生变化,对于以特征匹配为基本原理的定位方法,定位结果将受到较大影响。
  
  2019年国内市场现有基于智能手机的室内定位技术,并对未来室内定位发展趋势作分析和展望。
  

  1.射频信号定位技术

  
  现有主流智能手机支持Wi-Fi、蓝牙和蜂窝无线通信信号,以数据传输为主要目的。随着非接触支付的兴起,越来越多的智能手机也逐步支持近场通信技术。由于所述射频信号的载波频率、信号场强以及信号有效传输距离不同,其室内定位的方法也有所区别。
  

  Wi-Fi定位技术:

  
  用Wi-Fi信号进行室内定位,主要采用测距交会与指纹匹配两种方式。其中,测距交会方式可以通过测量接收机到多个Wi-Fi接入点的信号强度,根据距离与RSSI的信道衰减模型得到接收机到各AP的距离,再通过三角定位方法得到位置估值。由于室内环境复杂、易变和非视距现象严重,很难准确估计信道衰减模型,精度较差的信道衰减模型会影响最终定位精度。试验表明,室内多径和无线局域网内的时变中断服务对TOF测量精度有较大影响。通过合适的滤波器设计以及对测量结果进行平滑,可以提高测距精度。
  
  指纹匹配定位方式包括两步:训练过程和定位过程。训练过程是预先将定位环境划分若干网格,并在网格点上采集信号指纹(如Wi-Fi信号强度),存入指纹库。定位过程是将接收到测量值与预先构建的网格指纹进行对比,通过匹配及相似性分析得到室内位置估计。该方式优点在于不需要预先知道Wi-Fi接入点的坐标和信号的信道衰减模型,其缺点在于其信号容易受环境干扰,在空旷空间误配率高,并且构建及更新指纹数据库需要耗费大量的时间和人力。
  
  限制Wi-Fi指纹匹配定位方法的商用和大范围覆盖的主要因素是高效的指纹库建立和自动更新方法,Wi-Fi的定位中的信息安全和个人隐私问题目前也日趋受到关注。但该定位方法是基于AP基站的网络定位,对单发射天线的智能手机并不适用。
  

  蓝牙定位技术:

  
  蓝牙是基于无线个域网WPAN协议的短称射频信号,低功耗和支持短距离通信。其工作频率在2.4 GHz。蓝牙信号传输距离通常为10 m左右,4.0协议支持最大传输距离可达100 m。华科智标推出的基于iBeacon的室内定位系统,定位精度可达1~3 m。而芬兰Quuppa公司推出的蓝牙天线阵列系统,定位精度可达几个厘米。但每个天线的覆盖范围小,安装成本高。蓝牙设备功耗低、体积小,且蓝牙技术已广泛集成在包括智能手机在内的移动设备中,易于推广使用。
  

  基于NFC定位技术:

  
  NFC又称近距离无线通信,是让两个电子设备(其中一个通常是智能手机等移动设备)在相距几厘米之内进行通信。NFC主要是用于智能手机的非接触支付系统。NFC是通过靠近原则进行定位的。当NFC感应标签感知到智能手机时,感知标签的位置就是智能手机的位置。NFC定位技术简单快速,但无法准确估计行人在两个感应标签之间的位置及运动状态。可以在室内关键位置布置少量NFC感应标签,通过与运动传感器融合实现广域覆盖。
  

  蜂窝定位技术:

  
  利用2G/3G/4G移动通信信号,在基站通过设计定位协议或者增加新的定位模块进行定位,又称基于RAN的定位方法。蜂窝定位技术的最大优点是很容易实现室内外无缝定位。其缺点是受制于系统设计、信号调制方式、国际标准等因素影响,定位精度较低,一般在几十米到几百米。爱立信公司利用LTE信号采用OTDOA方式,定位精度可以达到50 m(97%误差),定位结果还是满足不了大多数室内定位应用的需求。引入宽带通信信号以及多天线MIMO技术的5G通信系统,有望进一步提高蜂窝网络定位精度。5G白皮书已明确要求室内外定位精度优于1 m。现有的5G定位研究主要包括基于高密度5G网络下的高精度定位和时间同步方法,基于定位的波束成行法等。
  

  2.基于传感器的定位技术

  
  智能手机的内置传感器包括:加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计、光线强度传感器、相机、麦克风、扬声器等。这些传感器不是为定位而设置的,但是,它们量测的物理量可以以不同的形式用于定位。这些定位方法包括:行人航迹推算、地磁匹配、视觉定位、音频定位和光源编码定位。
  

  行人航迹推算:

  
  随着微机电系统技术的成熟,集成到智能手机平台上的低成本惯性测量单元IMU越来越多,主要常见的是加速度计、陀螺仪和磁力计。由于这些内置运动传感器的成本很低,其稳定性和测量精度也相对较低,不足以用于惯性导航。目前,这些传感器都用于行人航迹推算,主要是利用加速度计来探测步数、测量步行速度,再通过磁力计和陀螺仪确定航向,融合步速和航向推算行人的相对位移量。整个算法不包含任何积分过程,有效减弱漂移误差的影响。难点在于航向估计。由于室内环境磁干扰相当严重,很难准确估计航向。PDR是相对定位,航向误差会导致整条航迹的旋转。所以PDR需要跟Wi-Fi或地磁匹配等绝对定位算法融合才能有效抑制系统误差的传播。
  

  磁场定位技术:

  
  磁场定位技术是以磁场为指纹信号,通过匹配室内环境显著的磁场特征,最终实现定位。跟前面所述的Wi-Fi指纹匹配一样,任何匹配定位技术都有训练和定位两个过程。地磁匹配也不例外,同样需要先建立地磁指纹库,最后通过匹配地磁特征实现定位。由于磁场特征的空间相关分布,磁场匹配除单点匹配外,还可以通过轮廓匹配,以及多点的轮廓线匹配,实现更稳健的匹配结果。室内磁场信号易受人为改变,在实际应用中较难构建精确的磁场特征指纹库。芬兰奥卢大学提出一种基于地磁的导航定位系统IndoorAtlas,定位精度可达到0.1~2 m。该方法融合磁场和内置传感器。目前,智能手机大多集成磁力计,磁场也是开机即得的定位信号,所以磁常场定位技术适用于智能手机定位。
  

  视觉定位技术:

  
  视觉定位有很多种,由于目前智能手机上通常使用单目摄像头,所以基于智能手机的视觉定位是以单目视觉定位为主。最简单的定位方法是图像匹配。图像匹配首先需要建立图像库,图像库里每张照片对应的相机位置是已知的。定位时通过匹配拍摄照片和图像库里的照片,实现定位。相对复杂的定位方法是基于相机交会的定位方法。首先要对定位场采集大量的重叠照片,提取定位场的显著图像特征点,利用密度匹配和Structure from Motion的原理,确定定位场里显著图像特征点的物方坐标。定位时通过计算定位图像的特征点,与图像特征库里的图像特征进行匹配,利用匹配特征点的已知物方坐标进行交会,确定手机相机的坐标和拍摄时手机的姿态。此外,单目视觉定位还有视觉陀螺仪和视觉里程计技术。视觉陀螺仪是利用单目摄像机通过获取每帧图像的灭点,利用相邻两帧图像的灭点变化,求取航向角变化率。视觉里程计则是通过匹配相邻时间序列特征点,来获取单位时间内行人的相对位移。
  

  红外线定位技术:

  
  红外线是波长介于微波与可见光之间的电磁波,波长在760 nm~1 mm之间,是比红光长的非可见光。经典的红外室内定位系统是AT&T Cambridge研究所设计开发的Active Badge系统,采用的是散射红外技术,即行人携带的红外发射装置每10 s传输一种经过调制、信号唯一的红外信号。接收端通过接收该红外信号对行人进行定位。红外线发射器小,重量轻、易于携带,系统便于安装和维护。但红外线定位需要收发机存在直射路径,因而抗干扰能力较差。近年来,随着智能手机对用户安全性的保护,智能手机生物识别的功能更趋严谨,这促进了智能手机中近红外线摄影机(700~900 nm近红外线LED+影像感测镜头)的集成与应用。利用智能手机红外线LED进行室内定位也将引起越来越多的研究关注。
  

  LED可见光定位技术:

  
  利用可见光进行定位可以包括两大类:一是通过对光源调制特定的光信号进行定位。比如,通过LED灯具发出人们肉眼感知不到的高频闪烁信号,通过光敏传感器接收该LED光信号,进而计算行人位置信息。Bytelight定位系统即是基于该类原理的定位系统,定位精度可以达到米级。第二类是基于模式匹配方法,即利用环境光的时频特性,预先建立环境光指纹数据库。在实时定位阶段将所测光强度与环境光指纹数据库进行匹配,实现定位。智能手机的内置摄像头可以感应光强度和高频光信息,因而上述光定位技术均可应用于智能手机的室内定位。
  

  超声波定位技术:

  
  超声波定位技术采用信号往返时间测距。系统通过向待测物体方向发射超声波,计算接收到的回波与发射波之间的时间差来计算信号发射器与待测物体之间的距离。具有较高知名度的超声波定位系统是Active Bat系统和Cricket系统,其中Active Bat系统定位误差在9 cm之内的概率高达95%。超声波定位系统结构简单,定位精度较高,但构建系统需要大量的硬件设施。此外该定位技术需要视距条件下测距,故受室内多路径影响明显。目前,智能手机的多个移动应用可以监听音频中内嵌的超声波信号,利用这些信号确定用户位置。但目前智能手机尚没有超声波发射装置,可以采取主动的收发测距手段。
  
  上述定位方法虽各有优势,但也存在各自的局限,比如,基于射频信号的室内定位方式主要缺陷是信号容易受多径、定位环境以及人体等干扰而导致指纹匹配出错或者产生较大测距误差。而基于内置传感器的行人航迹推算虽不依赖基础设施,但随着时间推移存在误差积累。目前还没有开机即得的室内通用定位技术。
  
  目前国际上最流行的室内定位技术是融合GNSS,Wi-Fi,蓝牙、内置传感器和磁场等定位源的任意组合,定位精度在2~5 m之间。在特定环境下,也能达到1 m左右的精度。低成本、高精度和广域覆盖的室内定位技术依然是实现高精度室内外无缝定位的最大障碍。
 
智能手机的室内定位技术
  
  与开放的室外空间相比,室内环境在空间布局、拓扑、信号传播环境等方面更加复杂,导致室内定位理论、定位源、定位技术及空间信息处理方式室外有很多不同。虽然可用的室内定位源很多,到目前为止,除GNSS接收机以外,所有用于定位的智能手机内置传感器和射频信号都不是为定位而设置的。这些传感器和射频信号测量值的观测误差很大。目前室内定位源包括3大类:GNSS接收机、传感器和地基射频信号。高灵敏度GNSS接收机的室内定位精度在10~50 m。融合传感器、Wi-Fi及磁场等定位源的定位方案可实现2~5 m的定位精度。室内定位所面临的难题包括3方面:复杂的空间拓扑关系,信道环境、异源异构的定位源和移动终端上有限的计算资源。发展趋势包括探索基于音频、光源编码、射频基站和视觉等高精度定位技术。这些新定位技术可在局部范围内实现厘米到分米的定位精度。要实现广域覆盖,高精度定位技术还需与传

作者:华科智标