四川室內定位的出路-2B室內定位技術路線探討

n  2B室內定位場景應用比較復雜，分成人、車、物；

1.    安全生產管理角度出發(fā)人員實時位置管理

2.    依據位置信息，服務人員以及車輛活動，類似導航和路徑規(guī)劃

3.    對車輛在區(qū)域行駛、停放實現空間位置管理

4.    對工具類共享設備實現區(qū)域位置管理

5.    對周轉物流設備實現區(qū)域的位置管理

6.    對于傳統(tǒng)流通性物資管理

n  人：坐標定位+場景定位

坐標定位：實時解算目標物理坐標，實現實時軌跡和導航等應用，體驗感強。最常用的技術路線就是基于TDOA的三角定位。

三角定位最為成功的應用場景就是基于GNSS的室外目標定位，采用反向TDOA技術實現位置解算，服務于軍工、航空、車載導航等領域。

三角定位是最成功也應用最廣泛的定位技術，但是在室內空間或者有高層建筑或山區(qū)環(huán)境，遮擋了衛(wèi)星信號會導致三角定位失效。室內空間或者復雜的工業(yè)環(huán)境，三角定位其實是沒有辦法落地。只有在沒有什么遮擋的空間環(huán)境，才可以采用三角定位技術，一味的采用三角定位去實現室內定位或智慧工廠人員定位，勢必會嘗到苦頭。

三角定位本質是通過一個公式計算出坐標結果，就算再好的輸入信號預處理（卡爾曼濾波、插值等），對于實際環(huán)境的干擾，實際效果也收效甚微。在無線應用的真實環(huán)境，三角定位很難有落地性可言。室內定位或區(qū)域定位有希望的技術路線應該是多源融合的模糊匹配，或是基于神經網絡深度學習判斷的技術路線，只有這些技術路線才能具備魯棒性和抗干擾能力，才能提供相對穩(wěn)定的位置定位結果。

三角定位只適用良好的環(huán)境，室內定位要慎用三角定位技術路線：微文為啥慎談坐標定位？為啥要定位算法內置定位基站？

基于UWB或BLE信號的場景定位是2B室內或區(qū)域空間位置管理的技術出路：場景定位而非坐標定位Site Location not Position Location

n  車：同人、定位技術+IMU、車還需要考慮室外GNSS

車輛定位有類似人員定位需求-只需要固定區(qū)域內的定位，類似工廠內部叉車定位，可以采用和人員定位同樣的技術路線，在這類場景也有叉車防碰撞的需求，解決叉車之間以及叉車和人之間的安全距離；這類場景應用也只有UWB技術適合。

車輛不同于人員，車輛有停放（停車場/停車位）、運貨/卸貨（指定位置：裝貨位/卸貨位）的定位場景管理需求。BLE和RFID不太好解決這類場景，只有采用基于UWB信號的PDOA/一維或者精細網格化定位解決方案。

也有需要車輛路徑導航需求，這需要反向TDOA支持，定位解算在tag側實現，反向TDOA一個問題就是沒有待機的說法，功耗比較大，需要采用車載供電；另外一個問題就是三角坐標定位收到環(huán)境干擾大，定位不穩(wěn)定，還需要融合IMU、車輛PDR以及路網數據，實現混合定位達到抗擾動性目的；這類場景應用只有UWB技術適合，當然這個也是技術挑戰(zhàn)最難的，畢竟要融合很多定位技術，能做好的不多。

對于物流類車輛，需要考慮基于GNSS的室外的全域定位；需要采用GNSS+UWB實現室內外混合定位；

n  物：BlE　Beacon/AOA、RFID　、RFID＋BLE/UWB

物的定位需求最多，但是由于物體的大小、介質以及價值各不相同，場景也各式各樣，物資定位也是最難做的。物資分為流動性物資、物流周轉性物資、以及類似儀器儀表等共享類物資。

流動性物資最常見也是應用最普遍的就是RAIN RFID-無源、成本極低，已經被大量物資管理中。RAIN RFID的缺陷就是信號覆蓋距離近（一般就3-5米），在一些通道門可以采用，但是大空間范圍的定位就望塵莫及了。但是由于其Tag價格極低的優(yōu)勢，還是物資定位最優(yōu)選擇。

為了實現大空間的物資定位，就出現了流動性物資 RAIN RFID + 物流周轉性物資BLE/UWB定位相結合的解決方案。物資RAIN RFID+周轉貨架、盛具或者周轉叉車室內定位相結合的技術路線。物資本身通過RAIN RFID實現物資的獨一的標識，周轉貨架、盛具或者周轉叉車等部署RAIN RFID讀寫器實時讀取存在物資的信息，周轉貨架、盛具或者周轉叉車采用BLE AOA或UWB實現室內的定位。多數物流周轉性物資的定位只需要做到作業(yè)面的精細網格化定位就可以滿足，無需坐標定位。

共享類物資的定位只需要區(qū)域存在性檢測就可以了，需求目標的成本低、功耗低。室內環(huán)境可以采用BLE Beacon或 BLE AOA以及RFID定位技術。如果對于區(qū)域精度要求高，BLE AOA不適合的場景，可以考慮UWB。但是由于UWB功耗大、成本高，一般用戶很難接受。