室内定位行业发展综述

目录

前言

​ 随着移动通信网络的快速普及,越来越多的个性化网络需求应运而生,其中室内定位的需求越来越强烈。室内定位市场规模巨大,预计2024 年以前,全球室内定位总市场规模将超100 亿美元,室内定位产业正处于蓬勃发展阶段。随着5G+泛在无线在定位行业的应用,智慧商业、智慧医疗、智慧工厂等一大批应用试点正在进行,但是目前仍无可规模复制的商业模式进行落地。本文首先从室内定位产业的技术和应用场景等方面对室内定位产业进行全面阐述,使读者对其有一个基本的认知。其次介绍室内定位行业现状,分析室内定位行业发展的挑战。最后结合全文内容和室内定位的发展前景给出对未来的展望。

第一章 室内定位技术概述

1.1 基础知识

1.1.1 RSS与RSSI

\(RSS\): (Received Signal Strength) 接收信号强度
\(RSSI\): (Received Signal Strength Indicator) 接收信号强度指示
\(RSS\)即为单位为\(dBm\)的信号强度,而\(RSSI\)是将\(RSS\)经过转换之后的值。无线局域网供应商可以按照私有方式定义\(RSSI\)值,即通过某种公式将原有\(RSSI\)的区间映射为自己定义的区间。

1.1.2路径损耗模型

  1. 自由空间传播模型

​ 自由空间:无任何衰减、无任何阻挡、无任何多径的传播空间。
​ 由于信号能量在自由空间的扩散,在传播了一定距离后,信号能量也会发生衰减。设各向同性的天线的辐射功率为\(P_T\),则距离辐射源\(d\)米处的天线接收功率\(P_R(d)\)为:

\[P_R(d)=\frac{P_TG_TG_R\lambda^2}{(4\pi)^2d^2L} \]

​ 其中\(G_T\)为发射天线的增益;\(G_R\)为接收天线的增益;\(L\)为与传播无关的系统损耗因子;\(\lambda\)为波长。

  1. 对数路径损耗模型

​ 室内路径损耗更多地遵循对数距离路径损耗模型

\[PL(d)=PL(d_0)+10nlg(d/d_0)+X_{\sigma} \]

​ 其中\(PL\)的单位为\(dB\),所表示的是损耗。\(d\)为发射机与接收机之间的距离,\(d_0\)为参考点与发射机之间的距离,\(n\)为路径损耗数,与周围环境和建筑物类型有关,通常取2~4,表明路径损耗随距离增长的速率。\(X_σ\)是一个均值为\(0\),方差为\(σ\)的高斯随机变量。
​ 设发射功率为\(P_t\),则有

\[RSSI(d)=P_t-PL(d) \]

​ 经过推导可得

\[RSSI(d)=RSSI(d_0)-10nlg(d/d_0)-X_{\sigma} \]

​ 其中\(RSSI(d_0)\)即为距离发射点\(d_0\)处的\(RSSI\),只是一个参考点。\(RSSI(d)\)即为距离发射点\(d\)处的\(RSSI\)

1.2 位置解算算法

1.2.1 指纹定位算法

​ 我们将某一区域进行一个网格划分,假设这是一个房间或者某个区域的俯视图,黑色的部分为房间墙壁。用橙色的线划分网格,每一个小方块的中心记录它的坐标(或者也可以像围棋一样取交点坐标)。另外,房间之中会有一些AP点(Access Point,接入点),这些AP点是一些发射WiFi、蓝牙等信号的设备,使用蓝色的圆表示。
​ 这些网格的交点都有其对应的坐标,在每一个坐标上,都可以收到一组对应的关于各AP(Access Point,接入点)的特征量,依靠这组特征我们就可以确定所定位节点所在的网格位置。常用的信号特征有多径结构和RSS两种。

多径结构

​ 对于波长足够小频率足够大的无线电信号,可近似看作光学射线传播,符合光学射线传播的相关特性。因此,一个发射源发出的无线电信号会在途中发生各种反射散射衍射,以至于最后这些信号从同一个点出发,沿着不同的路径才能到最后某同一个位置。
​ 时延取决于射线传播的距离,强度取决于距离和具体的传播情况(反射、衍射等)。每条到达接收器的射线称为一个多径分量,信道的多径结构指的是一组(多条射线)信号强度和时延。

RSS

​ 接收来自各AP的信号强度,由于RSS是无线通信设备通信所必须的,因此获取RSS无须额外的硬件设备。室内定位常用对数距离路径损耗模型,公式如(4)所示,在进行距离估算的相关方法中会用到,但KNN和NN法一般直接使用真实的获取值。

算法步骤

  1. 离线阶段
    通过一段时间的数据采样得到来自各个AP的平均RSS,构建位置指纹数据库。该阶段的主要问题在于采集所有数据的工作量非常大。

  2. 在线阶段
    在线阶段即从待测节点得到来自各AP的RSS值,与各网格点中的RSS值进行匹配。匹配算法有NN法,KNN法,WKNN法以及EWKNN法。
    NN法:对待测目标的RSS向量与位置指纹数据库中的每一个参考点对应的RSS进行相似度匹配计算。将两者欧式距离最小的点作为最后定位的结果。
    KNN法:即选\(K\)个欧式距离最接近的网格点,然后对它们的坐标做平均计算。
    WKNN法:引入权重,使得在计算定位结果时需要考虑得到的\(K\)个最相似指纹数据在估计定位结果时的一个贡献大小。通常来说,距离越大,说明这个位置指纹点离定位点越远,那么它对于定位结果的贡献应该越小。因此,可以对距离最近的\(K\)个位置指纹数据取距离的倒数进行加权。
    EWKNN法:以上算法的不足之处是\(K\)为固定值。如果将\(K\)值固定来进行计算,会将距离偏离待定位点较远的参考点也计入计算权重。EWKNN通过加入阈值\(R_0\)进行筛选,得到距离小于\(R_0\)的集合,求平均距离,保留参考点的距离小于平均距离的点为最终集合,再进行加权平均。

1.2.2 三角定位法

​ 平面上有三个不共线的基站 ,和一个未知终端 。如果能够获得信号发射和接受的时间差,那么就可以通过时间差获得三个基站到终端D的距离分别为,则以三个基站坐标为圆心,三基站到未知终端距离为半径可以画出三个相交的圆,如图所示,未知节点坐标即为三圆相交点。但是,对于普通的WiFi与蓝牙信号,要想求出从信号发射到信号接收之间的时间差是很困难的。因为需要保持两边的时间同步,才能通过发射时间和接收时间来求取时间差,考虑到c光速的巨大,时间差一点就会产生巨大的误差。因此,常采用路径损耗模型进行计算。此外,在实际测量中,由于测量的误差,三个圆并不一定交于一点,而相交于一块区域。在此种情况下,常用最小二乘法进行估算。

算法步骤

  1. 通过路径损耗模型(4)找到每个基站到当前目标的距离\(d_1,d_2,...,d_n\)

  2. 采用最小二乘法进行求解

    建立方程,得到如下方程组:

\[\left\{\begin{array}{c} \left(x_{1}-x\right)^{2}+\left(y_{1}-y\right)^{2}=d_{1}^{2} \\ \vdots \\ \left(x_{n}-x\right)^{2}+\left(y_{n}-y\right)^{2}=d_{n}^{2} \end{array}\right. \]

​ 用上述的前\(n-1\)个方程依次减去第\(n\)个方程,可以得到如下的矩阵表示形式:

\[\mathbf{Ax}=\mathbf{b} \]

​ 其中

\[A=\left[\begin{array}{cc} 2\left(x_{1}-x_{n}\right) & 2\left(y_{1}-y_{n}\right) \\ \vdots & \vdots \\ 2\left(x_{n-1}-x_{n}\right) & 2\left(y_{n-1}-y_{n}\right) \end{array}\right] b=\left[\begin{array}{c} x_{1}^{2}-x_{n}^{2}+y_{1}^{1}-y_{n}^{2}+d_{n}^{2}-d_{1}^{2} \\ \vdots \\ x_{n-1}^{2}-x_{n}^{2}+y_{n-1}^{2}-y_{n}^{2}+d_{n}^{2}-d_{n-1}^{2} \end{array}\right] \]

​ 采用最小二乘法求解,即求

\[\min _{\mathbf{x} \in \mathbb{R}^{n}}\|\mathbf{A} \mathbf{x}-\mathbf{b}\|_{2} \]

\[\mathbf{x}=(\mathbf{A}^T\mathbf{A})^{-1}\mathbf{A}^T\mathbf{b} \]

1.2.3 TDOA

​ 到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)是一种利用到达时间差进行定位的方法又称为双曲线定位。标签卡对外发送一次UWB信号,在标签定位距离内的所有基站都会收到无线信号,如果有两个已知坐标点的基站收到信号,标签和基站的距离间隔不同,因此这两个收到信号的时间节点是不一样的,根据数学关系,到两点距离差一定的点,一定处于以这两点为焦点一条的双曲线上。\(n\)个基站就会产生\(n\)个双曲线,其交点即为待测点位置。

​ TDOA中,获取时间差十分关键,可以利用移动台到达2个基站的时间TOA,取其差值来获得。由于不需要检测信号传输时间,系统对时间同步的要求大大降低。但不管如何,基站之间需要时间同步。而因为基站的位置是固定的,基站之间进行同步与基站和移动终端之间进行同步要容易实现得多。

算法步骤

  1. 每个定位标签以UWB脉冲重复不间断发送数据帧;
  2. 发送的UWB脉冲串被定位基站接收;
  3. 每个定位基站利用高敏度的短脉冲侦测器测量每个定位标签的数据帧到达接收器天线的时间;
  4. 定位引擎参考标签发送过来的校准数据,确定标签达到不同定位基站之间的时间差,进而计算出距离;
  5. 使用TDOA算法确定标签位置。

1.3 定位方法

1.3.1 方法分类

​ 目前来看,从定位信号来源可以分为:

  1. 基于无线信号发射设备的WiFi,蓝牙(iBeacon),RFID,UWB,5G室内定位

​ 这一类定位方式,主要通过手机或者特定接收端,WiFi和蓝牙普通的手机具有接受模块,RFID部分手机具有,UWB需要专门的接收设备。通过接收以上设备发射的无线信号进行定位,与GPS定位类似。

  1. 基于惯性导航的(IMU,MEMS)的室内定位

​ 惯性导航系统属于推算导航方式,根据从已知点的位置连续测得运动体航向角和速度,并推算出下一点的位置。惯导随着时间误差会不断积累,所以这个方法往往不会单独使用,而是和其他技术一起进行融合。由其他的绝对定位技术提供校正信息,而惯导的信息提供连续的定位和起到对其他位置的平滑作用。

  1. 基于图片(视频)的计算机视觉定位

​ 根据是否使用先验的视觉地图,可将视觉定位技术分为基于视觉地图的定位与无先验地图的定位。基于视觉地图的定位假定能够构建先验的视觉地图、然后基于先验视觉地图进行视觉定位,该方法得到的定位结果与先验视觉地图在相同的坐标系、属于绝对定位,能较好地保证全局一致性;基本上会涉及到视觉地图构建、重定位、图像检索、特征点提取及匹配、多传感器融合等方面技术。无先验地图的视觉定位方法无法依赖先验视觉地图,需要估计本体位姿与周围环境结构、属于相对定位,尤其在没有绝对位置信息(如GNSS)情况下,定位结果不具有全局一致性。而根据视觉定位问题是否需要在线实时运行,无先验地图的视觉定位通常又可以分为SLAM与SfM(Structure from Motion,运动恢复结构)

  1. 基于地磁的室内定位

​ 由于室内环境复杂多变,通常各个不同的位置点的地磁场强度也不一样。但是一个磁场信号源显然不足以定位,所以通常方式是在行走道路上对磁场变化轨迹进行匹配,如下图所示为在不同时间走过同一段路径时候的磁场数据,横轴为时间,可以看出来,在同一条路径上存在变化一致性。通过这种匹配,也可以进行定位,通常采用的方法为DTW。

​ 从定位架构出发又可以分为主动定位和被动定位

​ 目前定位精度达到亚米级(厘米/分米)的室内定位技术主要是蓝牙和UWB两种定位方法,本文将着重介绍这两个方法。

1.3.2 蓝牙定位

1.3.2.1 基本原理

​ 根据定位端的不同,蓝牙定位方式分为网络侧定位和终端侧定位。
​ 网络侧定位系统由终端(手机等带低功耗蓝牙的终端)、蓝牙beacon节点,蓝牙网关,无线局域网及后端数据服务器构成。其具体定位过程是:

  1. 在区域内铺设beacon和蓝牙网关。

  2. 当终端进入beacon信号覆盖范围,终端就能感应到beacon的广播信号,然后测算出在某beacon下的RSSI值通过蓝牙网关经过wifi网络传送到后端数据服务器,通过服务器内置的定位算法测算出终端的具体位置。

​ 终端侧定位系统由终端设备(如嵌入SDK软件包的手机)和beacon组成。其具体定位原理是:

  1. 首先在区域内铺设蓝牙信标。

  2. beacon不断的向周围广播信号和数据包。

  3. 当终端设备进入beacon信号覆盖的范围,测出其在不同基站下的RSSI值,然后再通过手机内置的定位算法测算出具体位置

​ 终端侧定位一般用于室内定位导航,精准位置营销等用户终端;而网络侧定位主要用于人员跟踪定位,资产定位及客流分析等情境之中。蓝牙定位的优势在于实现简单,定位精度和蓝牙信标的铺设密度及发射功率有密切关系。并且非常省电。

1.3.2.2 相关算法

  1. 指纹定位法

  2. 三角定位法

1.3.2.3 硬件组成

蓝牙信标:蓝牙信标是一种使用电池供电,基于低功耗蓝牙广播协议的无线电子设备,它通常固定在某个位置,向周围进行周期性广播,进而与终端设备进行信息交互。

1.3.2.4 优缺点分析

优势:可实现实时数据传输,单个基站成本低,低功耗无源部署简单
劣势:覆盖范围小,应用在小范围定位,传输距离短。对于复杂的空间环境,稳定性差

1.3.3 UWB定位

1.3.3.1 基本原理

​ 超宽带无线通信技术(UWB)是一种无载波通信技术,UWB不使用载波,而是使用短的能量脉冲序列,并通过正交频分调制或直接排序将脉冲扩展到一个频率范围内。
​ 传统通信方式使用的是连续波信号,即本地振荡器产生连续的高频载波,需要传送信息通过例如调幅,调频等方式加载于载波之上,通过天线进行发送。

而IR-UWB信号,不需要产生连续的高频载波,仅仅需要产生一个时间短至nS级以下的脉冲,便可通过天线进行发送。需要传送信息可以通过改变脉冲的幅度,时间,相位进行加载,进而实现信息传输。下图是使用相位调制方式传输二进制归零码的IR-UWB信号产生示意图。

​ 从频域上看,连续波信号将能量集中于一个窄频率内,而UWB信号带宽很大,同时在每个频点上功率很低。

​ 在无线定位中,使用IR-UWB信号相对于窄带信号的主要优势为,IR-UWB信号能准确分立无线传输中的首达信号和多径反射信号,而窄带信号不具备该能力。UWB通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号,能实现数百Mbit/s至2Gbit/s的数据传输速率。而且具有穿透力强、功耗低、抗干扰效果好、安全性高、空间容量大、能精确定位等诸多优点。

1.3.3.2 相关算法

​ 在UWB技术中应用最广泛的是飞行时间测距法(TOF)和到达时间差法(TDOA)。

飞行时间测距法(TOF)

​ 移动标签首先向定位基站发送测距请求,基站收到测距请求进行处理,经过一小段时间处理后向移动标签回复确认信息,分别记录 UWB 信号发送和接收的时间间隔,例如将发送端发出信号和接收回应的时间间隔记为\(T_{TOT}\),接收端收到数据包和发出回应的时间间隔记为\(T_{TAT}\)。那么信号在空中的单向飞行时间\(T_{TOF}\)可以计算为:

​ 标签到基站之间的距离\(d=c\times T_{TOF}\),之后可用三角定位法确定标签位置。
​ TOF测距方法的时间取决于时钟精度,时钟偏移会带来误差。为了减少时钟偏移量造成的测距误差,通常采用正反两个方向的测量方法,即远端基站发送测距信息,标签接收测距信息并回复,然后再由标签发起测距信息,远端基站回复,通过求取飞行时间平均值,减少两者之间的时间偏移,从而提高测距精度。 但是正因如此就造成了TOF功耗大大提高,续航时间行对较短。

到达时间差法(TDOA)

前文已介绍,略。

1.3.3.3 硬件组成

UWB基站:UWB基站是UWB定位系统的核心组件,负责发射和接收超宽带脉冲信号,以实现高精度的定位。

1.3.3.4 优缺点分析

优势:穿透力强、功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能提供精确定位精度等
劣势:部署成本高,不能直接用于手机定位

1.3.4 定位能力比较

第二章 室内定位应用场景及示例

2.1 智慧医疗

​ 智慧医院对于室内定位的需求,主要集中在医院资产智能定位管理、病患精细化定位管理、智慧导诊导航等方面。室内定位能帮助医院解决患者找科室难、找医生难、医护管理难、资产管理难等核心问题,为患者提供更加优质的服务和体验,也为医院提升整体信息化水平。

2.1.1 医院资产智能定位管理

​ 我国的医院资产管理模式目前仍然需要人工盘点、登记和查找,耗费大量人力且效率不高,医疗资产在生命周期内的充分利用水平仍有较大提升空间。通过开发高精度的医疗室内定位系统和医疗资产定位标签,在心电图机、血气分析仪、除颤仪、血液净化仪等移动医疗资产设备上放置定位标签的方式,能够实现医院内医疗资产的实时监控、管理、盘点,并提供可视化数据报表。同时支持医生和护士快速找到需要的设备、管理设备,提高医院资产管理水平和便利程度。

2.1.2 病患精细化定位管理

​ 通过室内定位系统对特殊病患进行实时定位监控,提供精细化的监管服务,能减少护理人员的工作量。另外,利用实时定位监控能够及时发现危险,对病人活动进行及时的人工干预。同时,记录被定位人员的移动轨迹,可以进行回溯和分析。发生特殊事件时,可以追溯事件经过,也可结合大数据用于特殊病人的行为分析。此外,还能为被定位的病人提供一键告警服务,在需要帮助或者发生危险时,能够及时向医院工作人员寻求帮助。

2.1.3 智慧导诊导航

​ 通过对接医院挂号系统,使得患者在挂号完成后,自动在手机端完成到科室的精确导航,无需再去医院的服务台问路。提供院内的位置共享服务,方便探病的亲属好友在院内寻人。这大大缓解了医院现场咨询的压力,提高医院问诊效率,降低医院人力投入成本。

2.2 智慧商业

​ 智慧商业对于室内定位的需求,主要集中在商场导视、反向寻车、商场大数据分析等方面。室内定位为消费者提供了更多便捷服务,提高消费者购物体验的舒适度和满意度,也为商场运营者和管理者提供运营决策支撑。

2.2.1 商场导视

​ 通过使用APP/微信公众号定位导航,帮助消费者快速浏览和搜索感兴趣的品牌店铺,以及位置较隐蔽的公共设施如母婴室、票券兑换处、残疾人专用洗手间和停车场场交费处等,并实现动态导航。

​ 将固定不动的指示牌替换成可操作的地图导视大屏,帮助消费者快速浏览和搜索感兴趣的品牌店铺,以及公共设施,并实现静态导航。

2.2.2 反向寻车

​ 停车位导航是通过高位相机、停车位相机实时监控停车场内部停车位空闲状态,通过百度AI算法能力,精准推算到达时车位状态,在用户通过百度地图发起到停车场导航时,通过内外部道路一体化导航,直接将其引导至空闲的车位。可以极大地缩短车辆在进入停车场后的行驶距离,减少车主的停车时间,减少场内拥堵情况,提升停车场的入场效率。

2.2.3 商业大数据分析

​ 从时间、空间、时空等多个维度对建筑物、楼层、区域、POI进行不同范围的分析,实现实时和历史客流统计,全局、局部客流热力图,用户位置散点图、轨迹图等的看板展示,也能够结合各类第三方用户数据构建用户画像,为商场运营者和管理者提供运营决策支撑。

2.3 智慧工厂

​ 智慧工厂对室内定位的需求主要是对人员、车辆、设备、物料的位置进行实时监控,并通过相关规则设置进行自动统计、科学调度以及预警和告警等,以提高生产效率、管理效率以及企业智能化水平,为企业沉淀有价值的数据资产,同时降低企业管理成本和安全隐患。

​ 系统根据所获取的位置信息、时间信息,实现以下主要功能:

  1. 实时监控人员、物资、叉车的位置、运动及状态
  2. 重要物资监管,实现对重要物资位置的确认及追溯
  3. 叉车自动检测碰撞,减少货物和基础设施损坏
  4. 采用2D/3D仿真仓库实时信息,优化库存调配
  5. 在非授权地址、时间、ID操作时,系统将自动报警
  6. 历史位置数据可存储,可回放、查询历史时间人、车、物的动态情

第三章 室内定位行业现状

3.1 中国室内定位行业发展现状

3.1.1 室内定位行业市场规模

​ 作为移动互联网时代的新入口,地理位置是人的行为活动的重要基础之一,而室内又是人每天活动时间最长的处所,因此,只要能够成功地将室内位置与用户数据或用户感兴趣的信息相结合联系,室内地图及位置服务必定有非常广阔的应用前景。凡是能把室内位置、用户和服务相结合的领域,皆可为室内地图及位置服务的用武之地。室内地图及位置服务将成为移动互联时代的最为重要的入口之一。2021年我国室内定位行业需求量达到15593套,较2020年增长11.0%。

​ 中国室内定位市场规模由2020年的50.13亿元上升至2021年的57.27亿元。数字消费和智能制造时代,室内定位成为刚需。消费者希望在逛街购物时通过移动互联网获取周边商品信息;零售和餐饮服务业希望通过收集分析用户在店内的行为数据,挖掘商业机会;物流和制造业希望通过追踪工作人员、快速统计和定位库存,提高运营效率;医疗、急救领域需要快速定位室内的救护对象;服务业、油气、电力、军工行业的服务机器人、侦查机器人,需要在室内、隧道等场合定位导航。以上应用均需要室内定位技术来实现。在庞大的市场需求驱动下,室内定位市场持续扩容。

3.1.2 室内定位行业市场结构

​ 室内定位客户同时面向行业用户和大众用户。2021年行业用户与大众用户在室内定位系统应用消费比例约为66∶34。2021年我国室内定位市场规模达到57.27亿元。其中行业用户37.83亿元,占比66.06%;大众用户19.44亿元,占33.94%。

​ 行业用户对室内定位的需求呈现持续增长态势,新增需求主要来自于智慧仓储、安防监控、应急救援、智能制造、智慧城市、智慧养老等领域。用户在整个产业链中占据核心地位,室内位置服务本质上都在围绕着消费者的需求进行。
​ 专业行业用户对室内定位要求精度高,接入端口大,产品系统构建与技术集成更加复杂,近几年随着我国工业信息化的持续发展,室内定位行业用户领域的规模增长极为迅速。而在大众用户领域,主要是商场、医院、机场等等领域,精度要求较低,且应用场景相对更加单一,随着智慧城市建设的推进,与零售业商业形态的改变,行业规模也整体呈现出上升态势,但增速相对较低。

3.2 中国室内定位行业企业布局情况

​ 室内位置服务行业整体规模呈现高增长状态。行业服务所面向的部分领域对室内位置服务行业的认知度不断提升,在会展领域、商业领域、工业仓储与物流、养老及医疗监护等垂直领域都有更广泛的认知度,行业总体规模在扩大、从业企业在增加,目前已初步形成了简单的行业生态。
​ 相较于室外定位,我国室内定位竞争格局相对分散,但参与者大体可分为四大类型:地图服务商、技术服务商、硬件研发商、工业级室内定位专营商。

3.2.1 地图服务商

​ 目前,主流的室外地图企业,由于拥有先天的地图技术优势,均已发展了室内地图和定位业务;并且拥有室内、室外地图无缝切换的优势。在这个类型中,同类竞争者较少,但各自体量及实力都较强。

3.2.1.1 高德地图

​ 作为地图服务商,高德地图于2013年年底上线室内地图,现已能够实现1米的室内定位精度,并已实现室内外一体化。
​ 高德室内地图,涵盖全国21个省市,超1000家大型建筑,包括交通枢纽,机场,火车站,大型体育馆,大型购物中心等,并支持丰富的室内地图功能,例如室内地图渲染,室内POI搜索以及室内路线规划。
​ 室内定位方面,高德室内地图部和阿里智能生活事业部联合出品高德地图室内定位SDK,供开发者在应用中加入室内定位相关功能,通过WiFi、蓝牙以及PDR等室内定位技术,实现平滑的1-8米的定位效果和精度,硬件部署方案则也可以通过高德地图认证的厂家进行部署。

3.2.1.2 百度地图

​ 目前百度室内地图已覆盖火车站、机场、商场、客运汽车站、博物馆、综合医院、图书馆等多种场景超过5000家大型建筑,利用三角定位技术、增强Wi-Fi指纹模型技术、地磁技术、蓝牙技术等,提供精度最高可达1-3米的室内定位服务,室内POI数据包含电梯、扶梯、商铺等高精度地图元素,此外,其室内地图还支持2D/3D渲染、手势交互等等。2018年12月,百度地图发起成立室内定位生态联盟,并为联盟成员提供基础地图服务及室内数据优先使用权,面向用户侧,百度地图也提供了检索、导航、路线规划等服务。

3.2.1.3 腾讯地图

​ 腾讯地图提供的室内位置服务,包含室内外一体化导航、室内地图展示、室内定位、地点搜索、路线规划等能力,并结合微信小程序生态下的丰富产品,提供面向智慧零售、医疗、交通枢纽等行业的室内产品与服务。其技术特点包括融合WiFi、蓝牙以及PDR等多种室内定位技术,定位精度达到1-5米,高度还原的3D渲染效果,并支持95%以上覆盖室内定位。
​ 在地图数据更新方面,为客户提供地图数据编辑平台,可实现数据即时更新和发布;天级上线,支持一次接入,多平台同步,可同时在APP、小程序中展示;此外,其产品方案还支持SDK、小程序插件和腾讯室内通小程序三种方式接入。

3.2.2 技术服务商

​ 这类企业起初专门从事室内地图测绘、数据采集,后转型为提供室内解决方案的室内地图服务商,其业务以项目制为主。

3.2.2.1 图聚智能

​ 上海图聚智能科技股份有限公司成立于2012年,是国内室内位置服务行业最早的进入者之一。依托强大的技术开发能力与用户数据积累,目前已构建了一个功能强大、数据丰富的室内位置服务平台。拥有室内地图数据数量全国领先,能提供面向全领域的室内位置服务综合解决方案,其室内位置综合解决方案已成功服务于万达广场、银泰百货步步高连锁、太古里等知名企业。
​ 图聚云开放平台提供海量的、多场景的室内地图数据提供用户使用。先进的室内地图采集和测绘工艺,能够更加快速、高效的生产室内地图,相比传统测绘手段效率提升约5倍。还提供多种室内地图开发套件,包括iOS、Android、Javascript,可实现地图展示、室内定位、实时导航等丰富功能。
​ 针对不同行业、不同场景的特征和定位要求,图聚智能室内位置服务开放平台接入了超宽带(UWB)、RFID、地磁、惯导等多种室内定位技术。为了满足多种业务的定位精度要求,并且降低前期硬件投入和后期维护成本,图聚智能将各种不同的室内定位技术进行融合,为客户提供性价比高的融合室内定位技术解决方案。

3.2.2.2 蜂鸟视图

​ 北京蜂鸟视图科技有限公司成立于2014年3月,目前在北京、上海、深圳、成都、襄阳均设有研发中心和分支机构,是一家专注于室内外空间信息可视化技术研发及应用的高新技术企业,可提供地图数据生产、地图编辑运维、地图应用开发的全流程技术产品与服务,及可视化智能管理及物联网整体解决方案。其室内定位技术包括蓝牙、UWB、WiFi、可见光等。蜂鸟视图室内定位方案主要用于商业、工业互联网、智慧园区、智慧消防等领域。
​ 蜂鸟视图基于自主搭建的三维地图平台,搭配蓝牙、UWB、WIFI、可见光等多种室内外定位技术并结合轻量级的室内导航算法,定制适用于智慧商超、交通枢纽、医院/养老、智慧文旅、仓储物流等使用场景的精准定位服务解决方案。

3.2.3 硬件研发商

​ 提供室内定位系统硬件设备的企业,也逐渐拓展室内定位解决方案相关业务,从而提供围绕室内定位的完整服务。

3.2.3.1 优频科技

​ 苏州工业园区优频科技有限公司成立于2008年1月,是一家主要从事无线网络软硬件产品设计、研发及生产销售的高科技企业,也是较早自主研发WiFi位置服务的物联网平台。公司硬件产品包括无线网络设备、辅助定位设备、物联终端设备;软件平台包括物联平台、室内定位及地图引擎、地图导航SDK等。
​ 优频科技的核心技术是超低功耗Wi-Fi模块技术和WiFi高精度实时定位以及相关的物联网产品。优频WiFi物联网平台可以实现基于位置的实时状态监控和精细化管理功能,将自动识别(RFID)、实时定位(RTLS)、无线传感(WSN)、地图导航、数据采集、语音视频无线传输等多种功能集于一套网络和一个平台。优频WiFi物联网平台产品包括定位引擎、地图引擎、传感引擎、数据分析引擎、APP地图导航SDK、视频联动等,物联网相关硬件包括WiFi探针、蓝牙探针、触发定位器、WiFi标签、智能可穿戴设备等。公司产品目前已经广泛应用于商业、养老、工业、煤矿、医疗、社区、展馆、安防、监所等多个行业,在国内外成功实施上百个项目。

3.2.3.2 蓝色创源

​ 蓝色创源(北京)科技有限公司成立于2020年4月,是蓝牙AOA解决方案提供商,提供蓝牙AOA新型定位技术设施。可提供AOA定位基站、AOA定位标签、定位软件及系统、API开放平台。BlueIOT兼容蓝牙4.0到蓝牙5.1协议,可接入所有低功耗蓝牙终端。BlueIOT以信号达到角(AOA)定位算法获得标签唯一来波方向与位置,获得稳定的0.5级米精度;基站采用专利技术,通过蓝牙5.1阵列天线切换,向下兼容所有蓝牙4.2标签,同时可实现IOT标签高精度定位与LBS手机高精度定位。

3.2.3.3 智石科技

​ 重庆智石网络科技有限公司成立于2014年6月,专注于数字空间技术的研发与应用,拥有室内定位地图引擎、环境传感器、智能硬件研发及时空大数据平台;2017年10月,推出智石开放平台及3D地图云引擎主/被动定位导航系统。目前已应用于商业综合体、停车场、医院、会展、工业等场景,提供如精准位置导航(找人找店找车)、基于位置的AR互动、导购大屏、空间人流量检测、人员安全看护、智能巡更、打卡签到、数据中台等服务。


3.2.4 工业级室内定位专营商

​ 在室内定位导航中,这部分企业专注于中高端用户的工业级应用,如工厂、物流、公检法司、医院等场景。

3.2.4.1 清研讯科

​ 清研讯科(北京)科技有限公司成立于2014年5月,是工业级定位产品及解决方案提供商,其硬件产品包括定位微基站及定位微标签;软件产品包括基础定位系统、增值应用系统,并提供API开放平台及位置大数据平台。其产品和服务主要用于工厂人员定位、公检法司定位、汽车产线定位、电厂巡检及仓储物流定位。清研讯科独立研发的LocalSense室内外无线定位系统,采用LocalSense 无线脉冲专利技术,系统可达10cm级定位精度。

3.2.4.2 致寻科技

​ 北京致寻科技有限公司成立于2019年1月,是专注于以超宽带技术(UWB)为核心的室内定位系统定制方案提供商,支持多种展示模式,包括0维、1维和2维;定位精度达到正负15cm,标签更新频率可以调整;系统可容量11000个标签,具有实时性。其高精度室内定位系统由硬件定位设备、定位引擎和应用软件构成,支持PC端和移动端访问,并提供位置实时显示、历史轨迹回放、人员考勤、电子围栏、智能巡检等功能;提供SDK供集成商进行二次开发。此外公司产品还包括定位基站及标签。

3.3 中国室内定位行业上下游产业链

​ 室内定位上下游环节支持室内定位发展。从底层芯片、终端支持、操作系统,到应用程序层面,室内定位技术的上游支持环节已经非常完善,包括高通、苹果、谷歌在内的科技巨头都在布局室内定位的生态支持。在下游,商业场馆、品牌商为室内定位带来的价值买单的意愿也已非常强烈,将促进室内定位技术的商业变现。

3.3.1 上游市场

​ 室内定位系统的核心硬件为定位芯片与传感器。定位精度是室内定位系统最重要的指标,而定位精度、用户体验都取决于定位芯片和传感器的精度。随着硬件供应商的技术研发水平逐渐提升,2016年开始,国产定位芯片、传感器已基本可以满足中国室内定位市场需求,如Sensoro升哲、苏州寻息、优频科技等供应商已能够供应精度达到定位要求的定位芯片和传感器,实现对进口定位芯片、传感器的国产替代。

3.3.2 中游市场

​ 中游参与主体主要为中介商(室内地图数据、室内POI数据提供商)、室内定位解决方案提供商、应用开发商和辅助设备提供商。室内地图数据、室内POI数据提供商主要负责为室内地图应用提供数据来源。室内定位解决方案提供商主要负责定位算法开发,以及提供相应的SDK和API服务,服务模式以承接项目为主。当室内地图数据采集完成后,必须由大量的开发者来开发室内位置服务应用,进一步挖掘室内位置数据价值,打造服务平台,拓宽产品覆盖场景。辅助设备包括基站、终端、网络设备,这些设备也是室内定位系统的重要组成部分。

3.3.3 下游市场

​ 下游为行业用户和大众用户。行业用户对室内定位的需求呈现持续增长态势,新增需求主要来自于安防监控、应急救援、智能制造、智慧城市、智慧养老等领域。其中,安防监控的需求最为强烈。用户在整个产业链中占据核心地位,室内位置服务本质上都在围绕着消费者的需求进行,行业发展的源动力为良好的定位精度及人性化的地图表达,因此用户在整个产业链中拥有最强的议价能力。

3.4 中国室内定位行业政策和规划

​ 随着物联网技术研发水平和创新能力的提高,室内定位的发展势头良好、应用不断拓展。自物联网的概念被广泛传播以来,其发展受到了国家相关部门的高度重视,并出台了一系列利好政策以促进物联网技术在人民生产、生活中的应用。
· 例如,2021年9月工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室 、科学技术部 、生态环境部、住房和城乡建设部 、农业农村部、国家卫生健康委员会、国家能源局印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划(2021-2023年)》。在关键核心部分提出“加强高可靠、广覆盖的北斗定位和高精度室内定位技术研发”;2022年1月,工信部发布《工业和信息化部关于大众消费领域北斗推广应用的若干意见》,指出“提升智能手机、穿戴设备在室内等遮挡区域的多源融合定位能力,打造室内外无缝连续定位服务体系”。

第四章 室内定位行业发展的挑战

​ 虽然近些年室内定位技术获得了一定的发展,但不同于GPS/GNSS 等室外定位技术拥有比较成熟的技术方案及标准,室内定位技术应用则存在各自为政、缺乏统一的技术标准、实施部署成本较高、缺乏大规模的生态支持等问题,一定程度上限制了室内定位产业的发展。

4.1 统一技术标准缺失,定位平台孤岛现象严重

​ 室外定位已形成大而统一的定位平台,例如国外的谷歌地图,国内的高德、百度地图等。而室内定位由于起步较晚,还未形成系统性标准规范体系,室内定位平台距离像GPS 等室外定位的成熟统一程度仍有很大距离,且技术应用方案也存在较大差异,不能方便地移植到不同的环境中进行应用。室内定位统一标准缺乏且应用平台这种碎片化、割裂化的信息孤岛严重的现象,不仅增加了更新维护室内地图的成本,更不利于产业生态的形成,并影响了室内定位行业的整体发展。

4.2 室内定位环境布局复杂多变,未知环境定位困难

​ 首先,室内环境布局复杂多变,障碍物很多,包括机械设备、房间和行人等。同时室内环境干扰源多,灯光、温度、声音、电磁等干扰源都会对定位效果造成一定影响。其次,未知环境定位困难,目前大部分室内定位技术都是基于对室内环境有先验了解,一些定位技术还需要提前布设基站,但实际应用中可能得不到环境信息,或者定位基站受干扰、被破坏,如地震、火灾现场。如何减少对环境的依赖性也是室内定位的一个难点。

4.3 定位精度与时延等要求不同,场景需求差异化较大

​ 室内环境复杂多变,房间、物品之间的距离更近,参与定位的人员、设备更多,人们对定位技术性能的要求存在较大差异,不同细分场景对定位技术的定位精度或时延等性能提出了不同要求。例如,商场个性化营销和导航服务需要米级的定位精度,而对于智能制造、智能仓储则需要亚米级定位精度,对于涉及到高速移动设备的定位场景,通常要求精度达到厘米级且对时延要求也较为苛刻,室内定位技术应用需求可谓众口难调。

4.4 基础设施布设成本高,施工部署相对较难

​ 定位系统成本包含两部分,首先定位终端的成本,如超宽带定位、射频识别定位技术,需要专用的终端进行定位,成本较高。而Wi-Fi、蓝牙、室分系统定位方法普通终端均可以支持,成本相对较低。其次,定位系统建设和维护的成本,包括软硬件产品、建设费用、维护费用,以及功耗等。尤其对使用电池的硬件设备,功耗是使用成本中一项重要指标。系统复杂度与定位需求密切相关,为了满足特定的精度要求,需要建设专用的定位网络,结合多种定位技术设计复杂定位算法,部署更密集的定位终端设备,这些措施又将明显提高系统的复杂度及建设成本。再次,施工部署具有一定难度,形成室外定位网络需要发射卫星,对接的管理部门线条清晰,但室内定位网络需要在每个楼宇单独部署站点,需要大量的物业协调沟通工作。而且室内相比室外,空间私密性更强,人们对隐私保护的要求也更高,这也增加了布网时候的工作量。最后,还需要做好定位精度和成本之间前的统筹兼顾问题。

第五章 中国室内定位行业发展展望

​ 移动互联网及物联网的发展,各类室内测量装备和地图、导航类软件技术及应用的日趋成熟,为室内定位技术提供了有力支撑和广阔的市场。室内定位应用市场顺应了数字化时代企业智能化升级需求。未来,室内定位系统前景广阔,市场将呈现爆炸式成长趋势。

​ 同时,我们也应该认识到目前室内定位商业模式还处于初期探索阶段,需要产业链上下游的协同探索。室内定位领域研究中仍然有许多问题值得学者们进一步探索,如目前室内定位技术自身存在的局限性、室内定位方法的无法普适以及室内定位技术很难应用到现实场景中等问题。

参考文献

[1] 室内定位白皮书(2020 年) 中国移动
[2] 《2022-2028年中国室内定位行业市场发展现状及投资策略研究报告》 智研咨询

热门相关:有个人爱你很久   异世修真邪君   未来兽世:买来的媳妇,不生崽   本法官萌萌哒   买妻种田:山野夫君,强势宠!