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基于地图匹配的高精度室内定位方法研究 摘要: 随着室内定位技术的发展,对于高精度及实时的室内定位方法的研究日益受到关注。地图匹配作为一种常用的室内定位方法,在提供高精度定位的同时,也节约了定位设备和能源消耗。本文针对基于地图匹配的高精度室内定位方法展开研究,以解决目前室内定位存在的不足之处。 关键词:室内定位、地图匹配、高精度、实时、不足之处 1.引言 如今,人们对于室内定位的需求越来越高,尤其是在商场、机场、医院等人流密集的场所。然而,由于室内环境的复杂性以及GPS在室内的定位困难,传统的定位技术无法满足高精度和实时性的要求。因此,研究高精度室内定位方法是非常必要的。 2.地图匹配方法 地图匹配是一种常用的室内定位方法,其基本思想是将实际测量的位置信息与地图上的位置进行匹配,从而得到室内目标的位置。地图匹配方法有以下几种类型: 2.1基于指纹的地图匹配 指纹定位是通过收集和分析室内信号来进行位置估计的一种方法。通过在室内环境中收集Wi-Fi信号、蓝牙信号等指纹信息,建立指纹数据库,然后通过对实际测量的指纹信息与数据库中的指纹信息进行匹配,从而进行室内定位。这种方法虽然精度较高,但需要大量的人工工作来收集指纹信息并构建数据库。 2.2基于惯性测量单元(IMU)的地图匹配 惯性测量单元是一种能够测量加速度和角速度的装置,通过对IMU数据进行滤波和积分处理,可以估算出移动目标的位置。在地图匹配中,通过将测量的IMU数据与地图上的位置进行匹配,可以实现高精度的室内定位。 2.3基于视觉的地图匹配 基于视觉的地图匹配方法是通过摄像头或其他视觉传感器采集实际场景图像,然后将图像与地图进行匹配,从而得到室内目标的位置。这种方法可以识别室内环境中的视觉特征,并进行相应的定位。 3.高精度室内定位方法研究 在基于地图匹配的室内定位方法的基础上,我们还可以进行一些改进,以提高定位的精度和实时性。以下是一些可以进行研究的方向: 3.1多传感器融合 通过将多种传感器的信息进行融合,可以得到更准确的定位结果。例如,将Wi-Fi信号、IMU数据和视觉信息进行融合,可以提高定位的精度。 3.2机器学习方法 使用机器学习方法可以对大量的位置数据进行分析和学习,从而提高定位的精度。例如,可以使用深度学习方法对指纹数据进行处理和分析,以得到更精确的定位结果。 3.3地图更新与改进 随着室内环境的不断变化,地图也需要不断更新和改进。可以通过人工或自动方式对地图进行更新,并将最新的地图信息与实际测量的数据进行匹配,从而提高定位的准确性。 4.结论 基于地图匹配的高精度室内定位方法是当前研究的热点之一。通过对各种地图匹配方法的研究和改进,可以实现更高精度和实时性的室内定位。然而,目前还存在一些问题,如指纹收集和数据库构建的成本较高,地图的更新和改进仍然面临一定挑战等。因此,未来的研究中应该重点解决这些问题,以推动室内定位技术的发展。 参考文献: [1]卢凝,马医生,樊江波.室内宏基站及其Fingerprint定位技术综述[J].无线互联科技,2012,1(11):94-98. [2]SunL,ChenG,WangW,etal.MatchingmethodsforindoorpedestriannavigationbasedonsmartphonesensorsandGISmaps[J].ISPRSInternationalJournalofGeo-Information,2017,6(2):37. [3]AhmadiS,NikoohematS,AmindavarH.Recognizingvisuallandmarksforindoorsmartphonelocalizationusingdeeplearning[J].Sensors,2016,16(12):2122.