室内定位技术︱“万物互联”智慧城市的基石

    室内定位技术作为打造“万物互联”智慧城市的基石，在日常生活与工业生产上都有着重要应用。所谓的室内定位，是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。有研究学者指出，室内定位技术的国外市场产值有望在2022年达到410亿美元^[1]，该预测表达业界专家对室内定位市场应用发展前景持乐观态度。

基于无线传感器的室内定位技术在近10年有了突飞猛进的发展，主流的无线传感器包括红外线、蓝牙、ZigBee(紫蜂)、RFID(射频识别)、Wi-Fi(无线局域网)、超宽带和可见光，且基于以上几种无线传感器的室内定位原型系统已在实验室通过验证。同时，一些研究成果目前也已应用在机场的行李物品管控、大型仓库内物品的自动化分拣等场景中，具有很好的商用前景。通过研究室内定位的最新研究成果，本文挑选近年来研究热点——即基于RFID室内定位原型系统和基于超宽带与惯性传感器的多源融合室内定位原型系统进行介绍。

基于RFID的室内定位原型系统

图1所展示的是名为3D-OmniTrack的三维RFID定位系统^[2]。该系统引入了极化敏感相位模型，即该模型将RFID标签中天线的极化方向与信号发射天线的极化方向之间的夹角变化引发相位变化纳入考量，改进了传统相位模型，使得改进后的模型能够有效估算RFID标签的朝向，同时完成相位的精确求取。

图1 3D-OmniTrack RFID定位系统

研究学者在提出极化敏感相位模型之前，首先完成相位随标签旋转角度变化的实验，其实验结果如图2所示。实验结果表明，当固定标签与天线之间的距离，并以标签中心与天线中心之间的连线为轴，将标签旋转一周后，相位会产生2π的变化。常规办法是利用线性拟合消除标签旋转对相位计算精度的影响。虽然实际效果不错，但无法为我们提供标签朝向的信息。3D-OmniTrack系统引入了极化理论，从根本上完成相位模型的改进，实现了更为高精度的相位计算，并提供标签朝向的信息。

图2 RFID标签相位与标签旋转角度成周期性变化

由图2所示的实验，我们清楚地知道极化对相位的影响，那什么是极化？对于电磁波而言，极化是电波震动的方向。而天线的极化则指的是其发射的无线电波的电场方向。如图3所示，RFID系统的天线极化可分为线极化和圆极化两种。线极化的电场保持单向，而圆极化的电场像平面上的时钟一样不断变化。通常，为了更好的匹配标签的极化方向，RFID读写器连接的天线都是圆极化天线。

为更加准确地衡量相位与极化方向之间的关系，如图3上半部分所示，研究学者首先将圆极化天线信号用两个正交的线极化天线信号表达，进而可以得到两个正交线极化与线极化标签之间的信号传播模型，从而得到信号的相位关系公式。如图3下半部分所示，圆极化信号的方向呈现周期变化。研究学者通过这种方法，可以有效消除极化对相位的影响，使得标签即使旋转，相位值也会保持稳定。

图3 线极化与圆极化

在实验验证方面，研究人员在1m³左右的三维空间分别以0.1m/s、0.2m/s和0.3m/s的运动速度对移动目标平台进行设置，同时以0^o/s，10^o/s和15^o/s的旋转速度对移动目标平台进行设置。实验结果表明，相比于OmniTrack定位系统，3D-OmniTrack定位系统最大可提高定位精度60%。其原型系统适用于如图4以传送带方式运输物品的工厂流水线作业。

图4 流水线生产线

基于超宽带与惯性传感器的

多源融合室内定位原型系统

随着UGV(无人驾驶地面交通工具)与UAV(无人驾驶飞行器)等类型的机器人在生产生活中的普及应用，实现UGV-UAV的协作运动，使其能够自行决定与其他机器人之间的相对位置，将会令自动化水平达到一个更加智能的水平。

常见的方法是假设每个机器人可以确定其在全局环境中的位置，并将此信息传输给其邻居。然而，诸如GPS(全球定位系统)等卫星系统仅限于开放和整洁的室外环境。其他的方法，如运动跟踪摄像系统，也有其视距受限、距离短和依赖于在操作区域的精心设置等缺陷。为此，基于超宽带的室内定位系统在目标相对定位与追踪任务中开始崭露头角。

图5向我们展示的是一个基于超宽带与惯性传感器的多源融合定位系统^[4]。与前面提到的3D-OmniTrack定位系统相比，该系统实际上利用多种传感器协作完成目标的相对定位与追踪。除图中右侧无人机和左侧移动平台搭载了超宽带通信模块以外，移动平台还安装了陀螺仪、加速度计、磁力计和光流计，用来获取移动平台的移动方向和速度等信息。移动平台的传感器信息可通过超宽带收发模块传输至无人机，安装在无人机上的嵌入式计算机板利用扩展卡尔曼滤波完成信息融合与状态计算，进而可自动调节无人机的飞行速度与方向，保持其对地面移动平台的相对定位与追踪。

研究学者在一块4m*4m的实验场地，以0.6m、0.9m和1.2m的高度分别进行测试。实验结果表明，该系统在三维空间方向上的最大误差为25cm，具有良好的定位精度。

图5 基于超宽带测距与通信的目标相对定位系统

总    结

相比于单一类型传感器，多源传感器融合定位的方式更受到研究学者的青睐。这种方式在综合利用不同传感器的能力情况下，避免了单一类型传感器在定位过程中存在的缺陷。除了本文介绍的超宽带与惯性传感器结合，目前也有一些研究学者将超宽带等无线传感器与视觉传感器结合，弥补视觉传感器在非视距和无光源情况下无法工作这一不足。然而，随之而来的是成本问题，如何在成本受控的条件下完成高精度定位，是学术界与工业界持续探索的目标。未来，除了流水线传送和仓储环境，室内定位也将会被用在图书馆盘点、养老院人员监控、停车场位置查询等场景中，切实改变人们的生产生活。

参考文献

[1] Research and markets[EB/OL]. 2019. https://www.researchandmarkets.com/search.asp?

query=indoor%20location&NoSpellCheck=True&IsAWebsiteInitiatedSearch=True.

[2] Jiang C, He Y, Yang S, et al. 3D-OmniTrack: 3D tracking with COTS RFID systems[C]//2019 18th ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN). IEEE, 2019: 25-36.

[3] Jiang C, He Y, Zheng X, et al. Orientation-aware RFID tracking with centimeter-level accuracy[C]. information processing in sensor networks, 2018: 290-301.

[4] T. Nguyen, A. Hanif Zaini, C. Wang, K. Guo and L. Xie, "Robust Target-Relative Localization with Ultra-Wideband Ranging and Communication," 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Brisbane, QLD, 2018, pp. 2312-2319, doi: 10.1109/ICRA.2018.8460844.

中国保密协会

科学技术分会

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作者：赵博白

责编：眼   界

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