室內(nèi)定位技術(shù)讓你無所遁形
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室內(nèi)定位技術(shù)正在成為市場競爭的一個熱點。
地理位置是人的行為活動的重要基礎(chǔ)之一，而室內(nèi)又是人每天活動時間最長的處所，因此，只要能夠成功地將室內(nèi)位置與用戶數(shù)據(jù)或用戶感興趣的信息相結(jié)合聯(lián)系，室內(nèi)定位必定有非常廣闊的應(yīng)用前景。也就是說，凡是能把室內(nèi)位置、用戶和服務(wù)相結(jié)合的領(lǐng)域，都可成為室內(nèi)定位系統(tǒng)的用武之地。室內(nèi)定位必將成為移動互聯(lián)時代的最為重要的入口之一。
室內(nèi)定位技術(shù)的未來主要應(yīng)用領(lǐng)域包括：室內(nèi)精準(zhǔn)導(dǎo)航、大數(shù)據(jù)分析、個性化營銷、社交網(wǎng)絡(luò)等。目前，有至少130家公司涉足這個領(lǐng)域，包括對室內(nèi)地圖，室內(nèi)定位，室內(nèi)追蹤，室內(nèi)導(dǎo)航等的研發(fā)。有不少廠商進(jìn)入室內(nèi)定位技術(shù)開發(fā)，其中不乏國際領(lǐng)頭羊。
業(yè)界目前的室內(nèi)定位解決方案主要包括以下幾類：
| 技術(shù) | 主要廠商和特點 |
WiFi RSSI 定位 | Skyhook,Rx Networks,Google,Bing Apple等。 RSSI定位是三角定位，主要是基于AP的數(shù)據(jù)庫，有約20m的誤差。 |
WiFi RSSI Fingerprint | Senionlab,Microsoft Radar ,Point Inside,Google, WiFiSlam, Qubulus, NW based Aeroscout, Cisco, Motorala,Ekahau等。 WiFi全部需要數(shù)據(jù)庫支持。 Wifislam的核心技術(shù)是SLAM技術(shù)（指紋精確定位和指紋快速采集處理技術(shù)）、手機(jī)慣導(dǎo)輔助定位技術(shù)和地圖路徑自動獲取技術(shù)。Wifislam已經(jīng)被蘋果公司收購。 指紋定位有3~5m的誤差，需要精確的FP-DB，但可移植性差，到了一個新的地點就不能用之前地點的數(shù)據(jù)庫。 |
Sensors and analytics | Seniorlab, Sensor Platforms, STM, Hilcrest Labs等。 利用慣性傳感器、加速度傳感器和壓力傳感器，傳感器定位可以達(dá)到很好的相對精度。優(yōu)點是功耗低，可給出極好的相對位置，缺點在于給不出對象的具體位置，易受干擾（比如磁場傳感器，人的晃動等）。 |
Cellular based indoor positioning | Polaris等。 Cellular室內(nèi)室外精度都差，但功耗非常低 |
Bluetooth | Apple,Nokia等。 藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù)的代表是Nokia，推出了HAIP的室內(nèi)精確定位解決方案，采用基于藍(lán)牙的三角定位技術(shù)，除了使用手機(jī)的藍(lán)牙模塊外，還需部署藍(lán)牙基站，最高可以達(dá)到亞米級定位精度。但由于藍(lán)牙基站的不普及，室內(nèi)精確定位成本較高，在目前公開報道中，尚沒有大規(guī)模推廣的報道。需要基礎(chǔ)設(shè)施。 |
Indoor Maps | Google maps indoor,NAVTEQ Destination Maps,bing venue Maps,Aiste411, Micello,Pointinside |
HW based positioning | Broadcom Qualcomm, CSR ,Cisco, Nearbuy,Shopkic,Ubisense 手機(jī)自主慣性傳感器定位導(dǎo)航的代表是Broadcom和Intel，他們推出利用手機(jī)的慣性傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行定位計算的硬件解決方案，但由于手機(jī)初始姿態(tài)的不確定性和手機(jī)慣性傳感器精度問題，室內(nèi)定位效果不佳?，F(xiàn)在越來越多的人用自主慣性傳感器定位導(dǎo)航進(jìn)行輔助導(dǎo)航，特別是IOS手機(jī)不開放RSSI等接口的情況下。 |
| 其他 | Boeing-an indium based capability TADLYS-BT&IR based for asset tracking and hornel and security INSITEO-“Pseudolites（偽定位）”-GPS repeaters & Fusion Ubisense-UWB tagging 超寬帶定位的代表是Ubisense，其定位方案采用UWB（超寬帶）脈沖信號，由多個傳感器采用TDOA和AOA定位算法對標(biāo)簽位置進(jìn)行分析，多徑分辨能力強(qiáng)、精度高，定位精度可達(dá)亞米級。但UWB難以實現(xiàn)大范圍室內(nèi)覆蓋，且手機(jī)不支持UWB，定位成本非常高。 超聲波定位的代表是Shopkic，在店鋪安裝超聲波信號盒，能夠被手機(jī)麥克風(fēng)檢測到，從而實現(xiàn)定位，主要用于店鋪的簽到。 |
| LED定位 | Bytelight等。LED定位系統(tǒng)通過往天花板上的LED燈具實現(xiàn)，燈具發(fā)出像莫斯電報密碼一樣的閃爍信號，再由用戶智能手機(jī)照相機(jī)接收并進(jìn)行檢測，而且用戶不需要將手機(jī)相機(jī)對準(zhǔn)某一個特定方向，亦可以接收到反饋過來的直接光源信號，定位精度可以在1米之內(nèi)。LED定位需要改造LED燈具，增加芯片，增加成本，當(dāng)仍是一種有潛力室內(nèi)定位技術(shù)。 |
此外，還有基于Tap方式的NFC定位，基于時間的定位、ZIGBEE定位等。其中，基于時間的定位可以很準(zhǔn)，實現(xiàn)3m的誤差，但易受生態(tài)鏈的影響。ZIGBEE的定位產(chǎn)品，主要用于工業(yè)的傳感領(lǐng)域和智能家居方面。
室內(nèi)定位趨勢
室內(nèi)定位面臨著技術(shù)挑戰(zhàn)，主要包括精度和穩(wěn)健性，精度，環(huán)境影響的容忍度等。同時，室內(nèi)定位又需要成本低、功耗小、覆蓋度廣、靈活性高，以及可以接受的精度要求等。
對每種單獨的定位技術(shù)來說，都有各自的優(yōu)勢和局限性。如果把不同的技術(shù)混合運(yùn)用，取己長，補(bǔ)它短，則可以有很好的定位效果，實現(xiàn)從一個壞境到另一個環(huán)境的高覆蓋度，以及定位功耗的降低。
具體的指標(biāo)包括：1. 混合組網(wǎng)和融合定位；2. 更好的覆蓋性(可擴(kuò)展性)；3. 低功耗-卸載；4. 移向接近(簡易化)。比如來自蘋果微定位技術(shù)iBeacon的大量廣告和信息；可以進(jìn)行D2D恢復(fù)。5. 組織融合和信息采集。將定位信息、環(huán)境信息和個人愛好的一致性集成，可以根據(jù)來自物理定位和語義定位的環(huán)境推斷，從環(huán)境推理所在位置，可以更好的支持環(huán)境(功耗、歷史數(shù)據(jù)和覆蓋)。
Intel實驗室的室內(nèi)定位技術(shù)研究
據(jù)Intel對外公布的信息，intel也正在開發(fā)自己的室內(nèi)定位技術(shù)。這種技術(shù)就是基于技術(shù)融合的理念，如下圖所示。
智能定位技術(shù)融合
Intel的室內(nèi)定位技術(shù)，將不同的定位技術(shù)融合，可以克服不同技術(shù)的局限性，獲得更穩(wěn)健的解決方案。綜合多重定位技術(shù)和AP數(shù)據(jù)庫、指紋數(shù)據(jù)庫，Intel在低功耗處理單元、引入定位觸發(fā)，從而進(jìn)行智能定位，并利用歷史信息定位，降低28%定位功耗。據(jù)Intel方面介紹，Intel實驗室的室內(nèi)定位方案與同類方案相比，可以減少10倍的定位時間，并可基于x 86平臺進(jìn)行多點定位。
三點創(chuàng)新
Intel在低功耗地理圍欄技術(shù)上有三個方面的創(chuàng)新：一是卸載持續(xù)監(jiān)控MCU;二是基于內(nèi)容選擇定位資源;三是傳感器位置推測算法會持續(xù)定位跟蹤?；谏鲜鋈c，可以實現(xiàn)低功耗定位，延長電池壽命，降低定位計算復(fù)雜度，并且具有低延遲特點。
智能定位影響下一個十年
目前的物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)面臨著云計算、大數(shù)據(jù)時代發(fā)展機(jī)遇，云計算平臺將會進(jìn)一步推動物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和日常應(yīng)用，而大數(shù)據(jù)則會進(jìn)一步提升物聯(lián)網(wǎng)給智慧地球帶來的智能化、效率化和高附加值?；谌找姘l(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)和云計算平臺，云計算平臺將為各個行業(yè)(能源、電力、醫(yī)療、城市、交通、教育等等)提供數(shù)據(jù)采集、分析、處理和報告。未來十年，世界將被人工智能云計算技術(shù)改變。而室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，正是人工智能云技術(shù)的一個組成部分。
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