基于众包的室内定位数据库与地图自动构建方法研究

Indoor location systems are important complement to Beidou Navigation Satellite System (BDS) for the provision of ubiquitous location-based services (LBS), however, the construction cost of location database and map limits the usability of indoor location system. Therefore, this study focuses on automatic construction of indoor location database and map based on crowdsensed data. 1) First, a motivation mechanism-based crowdsensing method is proposed, and crowd surveyors collect and upload WiFi/Bluetooth Received Signal Strength (RSSI), Geomagnetic field strength, and inertial data through their smart devices. Also, a preprocessing method is proposed to derive labeled data series. The problem of automatic constructing indoor location database and map is turned into simultaneously estimate locations of crowd surveyors and topology of location environmental landmarks. 2) And therefore, the methods for deriving three types of environmental landmarks (one is radio signal landmark, which is based on WiFi/Bluetooth RSSI, the other is Geomagnetic field strength landmark, and the last is building landmark, which is based on inertial data.) are proposed. In the mean time, a method for deriving the uncertainty of landmarks is proposed. Based on the derived environmental landmarks, 3) an approach for simultaneously estimating locations of the crowd surveyors and topology of the landmarks is presented. 4) At last, a labeling method is proposed to construct location database based on the locations of crowd surveyors. Also, an integrating method is proposed to form indoor map combining the topology of environmental landmarks and basic information of the building. Crowdsensing-based automatic construction of indoor location database and map is an efficient way to cut down the cost of an indoor location system, and will enhance the usability of indoor location techniques in applications, such as LBS, etc.

室内定位系统是辅助北斗实现无缝位置服务的重要环节，但定位数据库与地图的构建成本制约了室内定位系统的广泛应用。因此，很有必要研究室内定位数据库与地图的自动构建问题。本课题拟基于众包数据开展研究，1）提出具有激励机制的众包方式，获取众包智能手机提交的三类数据：WiFi/蓝牙信号强度，地磁场强度以及惯性数据。提出众包数据预处理方法，提取并标记数据序列。将定位数据库与地图的自动构建问题转化为数据采集者位置与室内拓扑图（特征点拓扑）同步估计问题。2）提出定位环境特征点提取方法和不确定性标度模型，获取待标识特征点。3）提出改进的粒子滤波模型，同步估计数据采集者位置与室内拓扑图。4）提出数据序列位置标记方法，以及建筑基本信息与特征点拓扑关系融合方法，基于获取的位置信息，生成室内定位数据库和地图。基于众包构建室内定位数据库与地图，可有效降低室内定位系统构建和维护成本，促进其在位置服务等方面的应用。

室内定位系统是辅助北斗实现无缝位置服务的重要环节，但定位数据库与地图的构建成本制约了室内定位系统的广泛应用。因此，很有必要研究室内定位数据库与地图的自动构建问题。研究内容可归纳为四个方面：（1）众包数据采集软件平台开发及应用。设计了众包数据采集系统架构，分别针对定位数据、轨迹数据、灾害数据等多种数据采集应用进行了开发和定制，其中，灾害信息采集软件在国家重点研发计划“重特大灾害空天地一体化协同监测应急响应关键技术研究及示范”数次重特大灾害应急演练中被用来采集灾场地面信息，有效提升了地面灾情获取的效率。（2）采集者位置融合估计方法研究，主要包括利用智能手机中包含的各种传感器直接或间接感知用户运动信息和位置，基于泛在无线信号和额外设备的位置估计，及多终端协同位置估计等。在智能手机定位方面，首次提出将抗差自适应卡尔曼滤波应用到行人航向估计中，所提出的航向估计方法能够有效地减轻模型误差和异常观测造成的不利影响，提高航向估计精度的同时提高了定位精度。（3）室内环境特征点提取方法及同步定位与建图算法。研究了从WiFi、蓝牙等RSSI序列，地磁场强度序列以及惯性数据序列中提取面向室内定位环境特征的方法，提出二维LiDAR辅助提取的方法，在陌生环境中可直接提取RSSI特征点用于定位和SLAM。在同步定位与建图算法方面，提出了结合DSO和ORB-SLAM的半直接方法，同时利用光度信息和几何特征进行同步定位与建图。（4）室内定位数据库与室内地图构建。利用求解得到的精确采集位置序列标定WiFi、蓝牙等的RSSI序列及地磁场强度序列得到定位数据库。针对采集者轨迹不闭合时，开展了基于多个采集者轨迹的室内拓扑构建研究。调研了建筑信息模型，开展了基于建筑信息模型提取室内建筑元素的研究，与室内拓扑图结合可形成现势性较好的室内地图。综上，基于众包构建室内定位数据库与地图，可有效降低室内定位系统构建和维护成本，促进其在位置服务、灾害应急等方面的应用。