【摘 要】
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在过去的近十年里,研究人员已经发明了许多室内定位算法,并且人们的出行以及日常生活也离不开移动终端的携带,因此面向移动终端的行人室内定位方法近年来被研究学者们广泛关注。如三边测量、位置指纹、行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）等。然而,各种各样的定位技术都存在它们的瓶颈,目前的技术仍然难以解决室内场景下的部分定位问题。基于接收信号强度指示（Received Si
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在过去的近十年里,研究人员已经发明了许多室内定位算法,并且人们的出行以及日常生活也离不开移动终端的携带,因此面向移动终端的行人室内定位方法近年来被研究学者们广泛关注。如三边测量、位置指纹、行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）等。然而,各种各样的定位技术都存在它们的瓶颈,目前的技术仍然难以解决室内场景下的部分定位问题。基于接收信号强度指示（Received Signal Strength Index,RSSI）的指纹定位和三边测量法通常需要滑动窗口以及中值滤波来稳定RSSI,这会使得信号出现滤波时延从而导致定位延迟,这对于实时定位来说是致命的。配备有惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）的智能移动终端中的PDR通常要求智能手机的Y轴方向与运动方向平行,才能获得较为可靠的推算定位结果。然而,行人在正常行走时会自由的前后摆动手臂,这在传统的PDR相关研究中是被完完全全忽略的。在这种情况下,传统PDR方法中的步伐检测算法将出现巨大弊端,并且航向估计算法的巨幅偏差也是不可避免的,这些缺陷将导致传统的PDR在行人自由行走时并不适用。本文针对上述这些问题,研究了如何融合这BLE与IMU两种信息源而得到稳定可靠的定位结果。本文的主要内容如下:首先研究了包括IMU,WLAN,蓝牙,UWB,Lidar和视觉在内的目前广泛研究的信息源,分析使用IMU和BLE的RSSI进行数据融合算法的合理性,解释了本文为什么要使用这两种信息源进行数据融合。之后详细叙述了传统的基于RSSI的三角定位以及指纹定位的算法细节和使用IMU的航位推算系统。最后,本文创新性地提出了一种基于蓝牙RSSI和IMU测量值的数据融合定位算法。在本算法中的蓝牙定位部分,本文通过平滑RSSI信号,利用蓝牙布置的区域信息进行辅助判别,使用加权多边定位等方式深度优化了蓝牙定位的性能。在本算法的PDR改进部分,本文首次分析步行姿势的特征创新的提出了一种新型步伐检测方法,并将其作为同步信号与蓝牙定位结果进行深度耦合改良了航向估计模块,实现了用户自由行走时的PDR系统能够正常运行,提高了 PDR的鲁棒性。在数据融合部分,本文对非线性的步伐噪声进行线性化近似,使用拓展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）对BLE定位与PDR各个模块进行数据融合,有效地降低了室内定位服务的定位延迟和定位误差。实验表明:相比传统的三角定位算法,本文提出的区域限制的加权多边定位算法能将静态定位误差下降52.36%,但是这会使得计算耗时提升至传统算法的433.43%。由于本身传统算法几乎是微秒级的,因此这种计算复杂度的倍数增长对于系统性能的影响并不大。相比本文提出的蓝牙定位算法,基于卡尔曼滤波的数据融合定位算法的动态性能更加优秀,使定位误差,路线偏移度和滤波延迟分别下降了 11.76%,14.00%和13.98%,有效提升室内定位应用的服务质量。在工程实践上,本文将相关的融合定位算法应用于数个大型地下停车场,并彻底在微信小程序上实现商用。其中,最大的定位场景的总面积达600,000m2。我们的室内定位系统已经在此场景中成功提供寻车导航服务一年之久,本商业化定位场景进一步佐证了本文算法的精确性和鲁棒性。
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