【摘 要】
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近年来,基于位置的服务（Location Based Service,LBS）受到了大众的青睐。LBS的基础技术是定位技术,而定位技术的先决条件是地图。室外位置服务商可以提供几乎所有地区的街道地图,相较而言室内地图很难获取。众包（Crowd Sourcing）技术和行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）技术近些年被广泛应用于室内制图领域,但其存在两方面弊端:一是
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近年来,基于位置的服务（Location Based Service,LBS）受到了大众的青睐。LBS的基础技术是定位技术,而定位技术的先决条件是地图。室外位置服务商可以提供几乎所有地区的街道地图,相较而言室内地图很难获取。众包（Crowd Sourcing）技术和行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）技术近些年被广泛应用于室内制图领域,但其存在两方面弊端:一是众包方式下传感器的差异会导致收集的数据存在较大偏差;二是PDR计算得到的行人位置精度会随着行人行走距离的增大而降低（累积误差）。此外,目前绝大多数室内地图都依赖于手动构建,构建及维护室内地图需要付出巨大的成本和努力。为解决上述问题,本文基于PDR和众包技术,研究面向定位应用的室内地图自动构建方法,主要工作包括离线PDR轨迹校正方案和基于众包离线轨迹的地图自动构建方案。本文贡献如下:1)针对于众包方式下的手机传感器差异性及PDR累积误差问题,提出一种无需外设的行人PDR轨迹点云数据离线校正方案。首先,通过窗口检测去识别点云数据中行人轨迹的直线及转弯轨迹。然后,对直线轨迹本文提出利用基于角度的启发式漂移消除（Heuristic Drift Elimination,HDE）校正方法去校正直线轨迹的航向;对转弯轨迹本文提出基于粒子滤波（Particle Filter）的校正方案。实验结果表明,本文提出的方法有效解决传感器差异和PDR轨迹因为航向误差造成的累积误差问题;与传统PDR方法相比,在三条轨迹上的平均轨迹精度分别提高51.3%、46.6%和52.8%。2)为降低地图构建及维护的成本,提出一种只需依赖PDR轨迹点云数据便能自动构建室内地图的方案。该方案的核心包括两点:第1,多条轨迹的自动合并与拓展;第2,基于轨迹点云数据的自动地图构建。对于轨迹的自动合并与拓展,提出基于关键点技术的自动合并拓展方法。具体来说,先识别出每条PDR轨迹中的独一无二的关键点,然后基于关键点构建关键点之间的连通图。对于地图自动构建,利用上步得到的关键点连通图,从轨迹起始关键点开始,按照广度优先的方法取出与其相连的关键点;然后从点云数据中提取关键点之间的全部点云数据,然后利用栅格法去构建两关键点之间的子地图;直到关键点连通图遍历完成,最终得到完整的室内地图。现场实验结果表明,相比基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的地图构建方法,本文提出的地图自动构建方法在地图交并比和位置误差这两个指标上都更好;具体来说,位置误差降低32.4%,交并比提高28.6%。
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