室内位置云平台关键技术研究

针对室内定位普遍存在的连续性和可用性问题,该文研究搭建了位置服务私有云,实现了室内混合云定位关键技术。利用硬件资源虚拟化,实现了动态部署、弹性计算、按需调配的云计算服务。提出了信标节点校正和自主轨迹推算的混合云定位技术,改进了室内定位的连续性和可用性,定位精度达到了约2m。利用微服务管理调度技术及其云推送服务组件,解决了大规模用户在线服务和数据通信瓶颈。开发了大众位置服务云端软件和终端APP,集成了室内地图、混合云定位服务,实现了室内位置云服务。     

UWB应急组网定位系统的设计与实现

针对在灾害场景下如何实现室内被困人员与救援人员的快速定位及实时在线显示问题,该文基于抗干扰性强、穿透力强的超宽带(UWB)室内定位技术,研究了UWB应急组网定位系统功能需求,突破了室内UWB组网、整体网平差等关键技术,构建了可视化与分析功能一体化的监控系统。并在学院楼地下一层部署UWB组网测试环境,测试了系统组网定位、小车实时轨迹、人员历史轨迹等功能,测试的室内定位精度可达10～20 cm,能够满足UWB室内定位数据实时解算、在线显示、调度决策等需求。软件系统有效改善了基于UWB定位技术的实时显示软件缺乏的现状,能够为灾害场景下救援人员安全监控提供保障。     

基于RFID的室内定位技术的开发与研究

阐述了对基于射频识别(RFID)的室内定位技术的研究结果,基于该原理的研究成果,以无线局域网为媒介、以C#编程开发实现了基于信号能量指标(RSSI)测距的室内定位应用程序,并设计测试方案对其定位误差进行测试与分析。经测试,该程序定位误差在2.5m以内,长时间解算值方差在0.04以内,证明了该技术实现室内定位的可行性。     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位，而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施，因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题，本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法，并开发了地磁室内导航系统，以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型，建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内，产生的平均定位误差为1.13 m，最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%；与单一地磁指纹匹配算法相比，定位精度提高了57%。试验证明，本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

可见光通信平板光源高精度视觉室内定位方法

基于可见光通信与矩形平板LED光源,提出一种室内视觉高精度定位方法,为室内移动机器人提供一种精度高、速度快、成本低的室内定位系统方案.该方法首先利用可见光通信技术获取LED光源的坐标信息,利用单个视觉传感器对矩形LED光源进行成像测量,同时使用IMU传感器记录成像测量的倾斜姿态角辅助单像空间后方交会解算;然后设计并仿真分析了4种单像空间后方交会算法在高精度倾斜姿态角辅助下定位误差随角点提取误差的变化情况,并研制了定位模块进行验证.测试结果表明,当采用800像素×600像素分辨率的图像和0.58 m×0.26 m的矩形平板LED光源时,定位模块可在2 m×2 m×2.5 m室内环境中实现cm级移动定位,并且定位频率大于30 Hz;在IMU姿态辅助下,定位模块可以实现优于5 cm的定位精度和优于1°的定向纠正;该方法还能为室内移动机器人提供厘米级定位导航服务.     

基于MENS-INS的智能手机室内定位系统

针对目前室内定位技术前期指纹数据采集工作量大、成本高、需部署特殊硬件的问题,提出了一种基于智能手机MENS-INS的室内定位系统.以Android系统为平台设计开发了一款手机应用,利用手机MENS中的陀螺仪、加速计和磁力计获取数据,采用INS算法以及Kalman滤波,结合电子地图匹配算法,实现较长距离内定位精度控制在1～2 m,有助于室内定位技术的大规模推广.     

融合UWB+PDR的室内定位方法改进

近年来,随着科技的进步和创新,对室内定位的研究正朝着多技术互补融合的方向发展,将导航技术与室内定位相融合成为目前的研究热点。行人航位推算(PDR)和超宽带(UWB)技术以其独特的定位优势和精确度等众多优点成为室内定位的主流技术,但PDR由于其累积误差的影响只适用于短时间内高精度室内导航需求,而超宽带在复杂环境中,时间信息可能会严重失真,导致定位信息缺失。因此,本文利用扩展卡尔曼滤波(EKF)对两者进行融合改进,以此发挥各自技术优势。试验结果表明,定位解算的终点误差最大为0.819 5 m,最小为0.144 3 m,平均误差为0.347 8 m,位置平均误差为0.475 0 m,有效提升了室内定位的精度。     

一种基于快速动态时间规整的地磁定位算法

针对地磁序列匹配定位中动态时间规整算法计算耗时长、实时性差的问题,该文提出一种基于快速动态时间规整的地磁定位算法。该算法首先利用粗粒度化的方法缩短地磁序列长度,得到"粗粒度"化的地磁数据;然后采用减小搜索空间的策略快速得出匹配地磁数据与指纹数据的相似距离和规整路径;最后将"粗粒度"化的地磁数据与规整路径再规整回原来地磁数据序列的大小。在该文提出的定位算法中,缩短地磁数据长度与控制搜索空间的策略较好地改善了地磁序列匹配定位的计算耗时问题。实验结果表明,当匹配定位的地磁序列数据长度为100时,基于快速动态时间规整的地磁定位算法的平均定位误差为1.31 m,均方根误差为1.44 m,且其单次定位时间比动态时间规整算法缩短了2.63 s,算法执行效率提升了78.5%。该文提出的地磁定位算法在保证定位精度的同时加快了算法运行速率,能满足室内定位实时性的需求,具有较高的应用价值。     

一种基于全向指纹库的WiFi室内定位方法

WiFi室内定位技术是导航与位置服务领域的研究热点。室内环境下WiFi信号衰减受人体遮蔽影响较大,本文考虑了用户朝向引起的信号强度差异,提出了一种基于全向指纹库的WiFi室内定位方法。试验结果表明,该方法定位精度高于基于方向识别的指纹定位方法,当K取4时,平均定位误差为1.44 m,定位精度优于1 m的置信概率为54%,优于2 m的置信概率为88%。     

室内定位多传感器的空间配准

针对卫星信号到达地面时较弱、不能穿透建筑物的问题,该文对无法使用卫星定位时的辅助手段之一——室内定位技术作了研究。室内定位多传感器信息融合需要在统一坐标框架下进行,传统的空间配准解决方案多为简单的"松组合"加工。该文给出了多传感器空间配准数学模型,通过构造极大似然函数估计传感器间的位置偏差,采用粗估计与高斯牛顿迭代估计的两步法求解,并用仿真算例验证了该文所采用算法的有效性与正确性。