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温室内定位技术
温室内定位技术是基于定位系统（IPS）数据，对可视化静态坐标或基于静态坐标获得的移动坐标实现高保真室内定位立体重构，或在地图上显示并跟踪目标位置的技术。
目前在设施农业领域，作物精准管理以及智能化机器人作业都需要精准定位，因此实现温室内智能运行设备的准确定位意义重大。在大型连栋温室内，负责自动运输物料及采收产品的AGV系统，功能越来越多样，运行路线网络越来越复杂，温室内AGV的准确定位是保障系统运行的必要条件。进一步研究发现，温室内根据作物收获时间和生长周期划分生产空间，成为温室高效利用的一种有效手段，对温室内空间分区控制病虫害也十分有利，可根据温室空间内病虫害分布情况实施变量喷药，有效地保护环境并节省农药的使用，这一做法逐步成为主流趋势。这些需求和趋势都是对温室内区域的差异化利用和对室内定位技术研究提出了要求，但温室内定位有诸多技术难点，由于温室内有较多遮挡物，传统的GPS定位因为信号太弱无法满足精度要求，新的室内定位方法成为研究热点。
国内外温室内定位技术研究新趋势
国内外对于温室内定位技术的研究新趋势主要包括以下几个方面：
GPS定位
温室内无GPS信号或者信号很弱的情况下，室外的GPS定位信号无缝过渡到室内的定位系统成为研究焦点，其中室内定位和室外定位的数据快速精确结合是关键难点。国外的一些技术框架，例如Cartogram系统建立在Google Maps平台之上，但可自主控制数据的隐私性，数据不提供给Google[1]。
WiFi定位
该技术是利用信号强度的精确解析来获取操作者当前位置的信息。通过信号强度来判断用户与路由器接入点的距离，一般可通过离用户最近一个点的信号获得用户当前的位置。不足之处是室内如果没有足够的WiFi接入点，就会因为信号的延迟而降低室内定位的精度。图1所示为定位原理图，喷药机器人或喷药作业智能装置当前坐标为Rx，预先将位置对应的信号强度存入数据库。
地磁定位
利用地磁传感器感应地球磁场及周围金属物体的磁场，来确定用户的位置。优点是不需要单独布置外围的信号装置，但要预先对每个区域的磁场进行标定。另外传感器容易受到外部钢铁物件磁场的干扰，从而导致读数不精确。当用户在室内作业移动时，位置的精度相对静止时会提高。
惯性定位
惯性定位是使用手机中的运动/旋转（加速度计/陀螺仪）传感器的系统。惯性定位是通过航位推算来计算的。这是通过使用确定的起始点并基于估计速度、距离和方向等参数来计算当前位置的过程。优点是成本效益高，因为它不需要硬件成本或提前对各个区域进行标定。缺点是由于起点必须通过另一种室内定位方法来确定，因此不能单独使用。惯性测量只能用于用户相对于他们开始的地方确定一个相对位置的时候使用[2]。
区域围栏检测技术
Geofencing作为室内区域围栏检测技术其需求非常强大。强大的区域检测和移动接近解决方案是温室内定位研究的热点。其中SPREO的区域检测技术研究是全球领先的。如果移动设备处于小区域内或小区域外，则可以100%精确地检测到触发适当的特征和动作。SPREO的位置感知软件开发包和移动应用程序提供了精确的室内位置定位分析，区域边缘特征获取和基于接近度的上下条件预警通知。采用数学算法将复杂的传感器和室内定位输入抽象化，以实时提供精确的位置。与任何信标或WiFi基础设施无缝配合使用。研究最新成果是提供二次开发的接口实现面向应用的扩展[3]。
点云图像定位
基于图像的室内环境定位是需要应用和需求首要解决的问题之一，建立3D的图像数据库，能为定位提供最接近的匹配图像，通过重建后点云图像数据来判别室内的位置，准确率是94%。进一步研究表明，通过已知地理坐标的六个自由度的图像建立一个数据库，把获取的周围环境的大图像分割成许多小的单元格，通过数据库使得每个单元格都具备预先的搜索结构，识别精确度达到95%[4-6]。图像对室内定位的研究方法如表1所示[7]。
结束语
温室内定位技术是将室内定位技术与设施农业智能化生产进行了很好地结合，是当前以及未来的热门研究领域，有着广泛的应用前景，未来研究工作可能会从以下几个方面进行：
（1）现有技术优化。主要是针对目前技术存在的缺点进行优化。从之前的对比可以看出，目前技术的主要缺点集中在精度低、作用距离短、易受干扰、功耗大、依赖辅助设施、造价高等方面，针对某一技术的某一缺点进行优化改进，将大幅提高该技术的实用性。
（2）多技术融合提高精度。鉴于目前的主流技术各有优缺点，各技术的融合将是取长补短的有力方法。例如分级定位逐级提高定位精度，实现温室不同场景对定位精度的需求。
（3）定位方法的准确应用。当前的定位技术都是建立在邻近信息、场景分析和几何特征三种定位方法之上的，灵活合理地应用这些定位方法，提出推行真正适合农业生产场景的应用方案，将会带动设施农业生产的自动化智能化发展。
参考文献
[1] Find out where you are， with or without GPS[EB/OL].[2017-10-11]. http：//www.here.com/en/products-services/products/here-positioning/here-positioning#.
[2] What is the best system for achieving ’Blue Dot’ indoors？[EB/OL].[2017-10-13].https：//www.jibestream.com/blog/what-is-the-best-system-for-achieving-blue-dot-indoors.
[3] Accurate zone detection and proximity technology are easier said than done[EB/OL].[2017-10-13].http：//spreo.co/geofencing.
[4] Jason Zhi Liang， Nicholas Corso， Eric Turner. Image Based Localization in Indoor Environments[C].International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation， 2013.
[5] Video and Image Processing （VIP） Lab[EB/OL].http：//www-video.eecs.berkeley.edu.
[6] Jerry Zhang， Aaron Hallquist， Eric Liang，et al. LOCATION-BASED IMAGE RETRIEVAL FOR URBAN ENVIRONMENTS：Image Processing （ICIP）[C]. IEEE International Conference，2011.
[7] Rainer Mautz， SebastianTilch.Optical Indoor Positioning Systems[C]. International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation （IPIN），2011.
*項目支持：国家留学基金委项目，北京市农林科学院创新团队和青年基金项目。
[引用信息]马伟，康佩锋.温室智能装备系列之九十八温室内定位技术研究新趋势[J].农业工程技术，2017，37（31）：61-62.
温室内定位技术是基于定位系统（IPS）数据，对可视化静态坐标或基于静态坐标获得的移动坐标实现高保真室内定位立体重构，或在地图上显示并跟踪目标位置的技术。
目前在设施农业领域，作物精准管理以及智能化机器人作业都需要精准定位，因此实现温室内智能运行设备的准确定位意义重大。在大型连栋温室内，负责自动运输物料及采收产品的AGV系统，功能越来越多样，运行路线网络越来越复杂，温室内AGV的准确定位是保障系统运行的必要条件。进一步研究发现，温室内根据作物收获时间和生长周期划分生产空间，成为温室高效利用的一种有效手段，对温室内空间分区控制病虫害也十分有利，可根据温室空间内病虫害分布情况实施变量喷药，有效地保护环境并节省农药的使用，这一做法逐步成为主流趋势。这些需求和趋势都是对温室内区域的差异化利用和对室内定位技术研究提出了要求，但温室内定位有诸多技术难点，由于温室内有较多遮挡物，传统的GPS定位因为信号太弱无法满足精度要求，新的室内定位方法成为研究热点。
国内外温室内定位技术研究新趋势
国内外对于温室内定位技术的研究新趋势主要包括以下几个方面：
GPS定位
温室内无GPS信号或者信号很弱的情况下，室外的GPS定位信号无缝过渡到室内的定位系统成为研究焦点，其中室内定位和室外定位的数据快速精确结合是关键难点。国外的一些技术框架，例如Cartogram系统建立在Google Maps平台之上，但可自主控制数据的隐私性，数据不提供给Google[1]。
WiFi定位
该技术是利用信号强度的精确解析来获取操作者当前位置的信息。通过信号强度来判断用户与路由器接入点的距离，一般可通过离用户最近一个点的信号获得用户当前的位置。不足之处是室内如果没有足够的WiFi接入点，就会因为信号的延迟而降低室内定位的精度。图1所示为定位原理图，喷药机器人或喷药作业智能装置当前坐标为Rx，预先将位置对应的信号强度存入数据库。
地磁定位
利用地磁传感器感应地球磁场及周围金属物体的磁场，来确定用户的位置。优点是不需要单独布置外围的信号装置，但要预先对每个区域的磁场进行标定。另外传感器容易受到外部钢铁物件磁场的干扰，从而导致读数不精确。当用户在室内作业移动时，位置的精度相对静止时会提高。
惯性定位
惯性定位是使用手机中的运动/旋转（加速度计/陀螺仪）传感器的系统。惯性定位是通过航位推算来计算的。这是通过使用确定的起始点并基于估计速度、距离和方向等参数来计算当前位置的过程。优点是成本效益高，因为它不需要硬件成本或提前对各个区域进行标定。缺点是由于起点必须通过另一种室内定位方法来确定，因此不能单独使用。惯性测量只能用于用户相对于他们开始的地方确定一个相对位置的时候使用[2]。
区域围栏检测技术
Geofencing作为室内区域围栏检测技术其需求非常强大。强大的区域检测和移动接近解决方案是温室内定位研究的热点。其中SPREO的区域检测技术研究是全球领先的。如果移动设备处于小区域内或小区域外，则可以100%精确地检测到触发适当的特征和动作。SPREO的位置感知软件开发包和移动应用程序提供了精确的室内位置定位分析，区域边缘特征获取和基于接近度的上下条件预警通知。采用数学算法将复杂的传感器和室内定位输入抽象化，以实时提供精确的位置。与任何信标或WiFi基础设施无缝配合使用。研究最新成果是提供二次开发的接口实现面向应用的扩展[3]。
点云图像定位
基于图像的室内环境定位是需要应用和需求首要解决的问题之一，建立3D的图像数据库，能为定位提供最接近的匹配图像，通过重建后点云图像数据来判别室内的位置，准确率是94%。进一步研究表明，通过已知地理坐标的六个自由度的图像建立一个数据库，把获取的周围环境的大图像分割成许多小的单元格，通过数据库使得每个单元格都具备预先的搜索结构，识别精确度达到95%[4-6]。图像对室内定位的研究方法如表1所示[7]。
结束语
温室内定位技术是将室内定位技术与设施农业智能化生产进行了很好地结合，是当前以及未来的热门研究领域，有着广泛的应用前景，未来研究工作可能会从以下几个方面进行：
（1）现有技术优化。主要是针对目前技术存在的缺点进行优化。从之前的对比可以看出，目前技术的主要缺点集中在精度低、作用距离短、易受干扰、功耗大、依赖辅助设施、造价高等方面，针对某一技术的某一缺点进行优化改进，将大幅提高该技术的实用性。
（2）多技术融合提高精度。鉴于目前的主流技术各有优缺点，各技术的融合将是取长补短的有力方法。例如分级定位逐级提高定位精度，实现温室不同场景对定位精度的需求。
（3）定位方法的准确应用。当前的定位技术都是建立在邻近信息、场景分析和几何特征三种定位方法之上的，灵活合理地应用这些定位方法，提出推行真正适合农业生产场景的应用方案，将会带动设施农业生产的自动化智能化发展。
参考文献
[1] Find out where you are， with or without GPS[EB/OL].[2017-10-11]. http：//www.here.com/en/products-services/products/here-positioning/here-positioning#.
[2] What is the best system for achieving ’Blue Dot’ indoors？[EB/OL].[2017-10-13].https：//www.jibestream.com/blog/what-is-the-best-system-for-achieving-blue-dot-indoors.
[3] Accurate zone detection and proximity technology are easier said than done[EB/OL].[2017-10-13].http：//spreo.co/geofencing.
[4] Jason Zhi Liang， Nicholas Corso， Eric Turner. Image Based Localization in Indoor Environments[C].International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation， 2013.
[5] Video and Image Processing （VIP） Lab[EB/OL].http：//www-video.eecs.berkeley.edu.
[6] Jerry Zhang， Aaron Hallquist， Eric Liang，et al. LOCATION-BASED IMAGE RETRIEVAL FOR URBAN ENVIRONMENTS：Image Processing （ICIP）[C]. IEEE International Conference，2011.
[7] Rainer Mautz， SebastianTilch.Optical Indoor Positioning Systems[C]. International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation （IPIN），2011.
*項目支持：国家留学基金委项目，北京市农林科学院创新团队和青年基金项目。
[引用信息]马伟，康佩锋.温室智能装备系列之九十八温室内定位技术研究新趋势[J].农业工程技术，2017，37（31）：61-62.