基于图像和WiFi信号的智能手机多模态位置感知研究

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随着终端设备的性能日趋丰富、基于位置服务的传感技术的成熟,以及各类定位导航应用的普及,位置感知技术在移动计算时代占据关键地位,具备巨大潜能。其中,稳定精准地为用户提供位置信息的室内感知和定位可以带来智慧的服务体验。目前室内位置感知的技术方法都难以兼顾高定位准确度和低部署成本,用于位置服务的各传感模式不同程度上会受室内用户活动的动态干扰,而高精度、易部署、健壮性强的位置服务恰是室内增强现实、建筑导航以及地图重建等新型主流应用的关键需求。本文创新地提出了通过WiFi信号和图像增强基于惯性传感的室内位置感知系统。该系统采用多模态感测思路,在室内环境下能够为用户提供准确度高、稳定性强、设备成本低的位置感知服务,其在特征稀疏的环境中仍表现良好。本文首先对提出的室内位置感知方案建立模型,在此基础上提出有效算法进行模型计算,从而获取距离和方位信息,并进一步地讨论和实验验证了多人室内环境下的感知及定位方案。本文的主要贡献包括:(1)展示了通过智能手机的单目摄像头、惯性传感器以及WiFi信号,基于室内场景数据和用户运动信息构建多模态传感,进而增强室内位置感知的解决方案的可行性。并设计了在定位感知基础上可用于协助重建建筑内部视图和室内导航的系统。(2)提出了一种用于室内环境中多模态距离和方位测量的创新算法。该算法充分利用图像获取场景中的视觉线索,考虑惯性传感器捕获人体活动数据以对运动信息进行初步估量,利用无线信道状态信息,结合Fresnel模型对用户运动距离和方位进行细粒度感知。其中,无线信道作为物理空间尺度度量的主要方法,智能手机惯性传感提供短时间内平滑的位置估算和校正,单目摄像头提供图像空间的物体坐标和变换关系。(3)实验验证了位置感知模型并在各种室内环境中对其进行评估。实验结果表明,在只有一个用户运动的环境中,室内POI的第92百分位误差在0.2m以内,总体上达到亚米级精度。(4)探索了多人环境下的提供室内位置服务的可能性,通过有效的方法识别多活动用户的动作和运动情况,并进一步地获取目标用户的位置信息,实现复杂环境下的感知及定位。实验表明,多运动用户环境下,室内POI的第92百分位误差在0.22m以内,受室内动态干扰低。
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