【导航论坛】智能环境感知与无缝定位

一、室内定位、无缝定位的发展趋势

在天空是指通导一体，地面称为通导融合。通导融合把地面的通信手段与导航定位结合在一起。我们和华为在上海交通大学做了一些5G的定位试验。除了像华为这样的设备厂商或者运营商之外，作为我们普通的研究者来说，做通导一体有一些什么方法呢？我们现在WIFI的定位精度能做到2-4米已经很不错了，实现0.1米，要做信号体制的重新更新，这是思科、英特尔他们正在推的标准。除了新标准以外，现行标准我们能不能用WIFI做高精度定位？答案是肯定的。我们实验室曾做过实验，用标准的802.11n协议，精度为0.12米。如果能把这个用起来，已经接近NGP协议的精度标准了。除了5G和WIFI，蓝牙其实也是个不甘寂寞的通信角色，去年，蓝牙5.0的发布提供了新的特征，蓝牙做定位的时候提供了测向功能，有这个功能以后，定位精度能够达到1米，以后精度会在此基础上进一步提高。此外，今年特别热的IOT的技术，目前精度水平大概在50米左右，这样的精度水平怎么用，也是值得探讨的问题。

我们大家知道智能手机里有很多传感器，大家都用智能手机定位，但是智能手机的问题是：大多数时候要求你保持姿态的稳定。然而大家用手机的时候是非常随意的，可能甩臂。怎么实用化？这是我们面临的问题。基于运动辅助方法，我们提出了NPDR（Natural Pedestrian Dead Reckoning），这个方法的核心是用运动识别方法去感知用户的运动状态，通过这种状态提高我们对定位精度的估计。

       作为工业界来说就是众包。这不是新技术，指纹定位最大的问题是会变，采集的工作量比较大。我们怎么解决这样的问题，怎么解决指纹的识别和生产的高效性？很多人提到众包方式，最大的问题就是数据收敛不收敛。国际上的一些成果，其实精度并不是特别高，上海交大团队与阿里、高德合作，用群智感知的方式做下来是7.36米的精度水平，大家可能觉得这个精度水平并不高。如果我们只是按照原来的方式，是10.5米，我们用同一个标准真实的数据，在北京新世界商场8000平米的环境里，产生的结果是这样的。它具有一定的收敛性，具备一定的实用性。

就行为感知而言，我们现在手机里有很多的运动传感器，已经应用在方方面面。我们服务的不是一个人，而是一个群体。现在，我们只要知道你在哪里就可以，但是未来更关心的是你从哪里到哪里，怎么去的，需要知道过程。如何知道过程呢？利用传感器、定位数据、GIS数据识别每天怎样上下班，就达到了95%的精度水平。无人系统同样可以通过行为感知进行导航状态估计。比如说无人机，它很依赖于GPS，但是到了室内怎么办？用手工遥控模式，需要经过训练。现在室内飞得稳是因为我们的传感器非常多，尤其是光学传感器，如果我们把灯关掉，无人机在室内自主飞，该怎么飞？我们团队设计了一种利用加速度计，估计飞机空气动力学参数，感知无人机运动行为，从而预测无人机的飞行速度。我们的加速度计虽然不能用来做积分，但是可以用来识别飞机的运动状态。飞机动力学模型估算出飞机动力需要几个重要参数，我们就能够借此识别或者推算出飞机的速度。

除了行为识别，还可以进行环境建模。大家现在做SLAM，很多开源系统是基于特征点的方法。这些方法要求环境特征纹理丰富，光照条件较好。针对室内环境，我们研发了一种StructSLAM技术，利用室内环境中的三维垂直的结构线条进行同步定位与制图，即便在纹理不多的楼宇内，依然能够精确定位，并且漂移要远远小于特征点方法。该技术不仅能够在光照条件好的情况下用，在夜间弱光条件下仍然能够提取出视觉结构线条进行定位。

最后一个例子是目标跟踪和场景理解。这是我们以无人机为载体，利用机载摄像头进行的试验。首先是跟踪目标：蓝色衣服的人，然后对场景进行理解。这里涉及的技术就是目标识别、自动跟踪和深度学习。飞机就要跟住特定的人，就涉及到目标识别技术和自动跟踪技术，同时，我们利用深度学习可以把环境里的目标识别出来，哪些是人、树、车、建筑物，有了这些信息，未来在智能交通系统以及战场的态势感知里可以有更多卓有成效的应用。

       裴凌副教授，现任上海交通大学电子信息与电气工程学院副教授兼上海北斗导航创新研究院副院长。主要从事室内外无缝定位与融合导航相关技术的研究,主持国家科技重大专项项目、国防预研项目、上海市科技创新行动计划项目等项目共计十余项，总计发表学术论文以及著作80余篇，专利24项。研究成果2010年在全球导航学术界与工业界最为知名的GPS World杂志作为封面专题（Cover story）进行介绍。