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摘要：室内GIS涵盖了大量的先验信息，可在室内定位中起到一定的辅助作用，受到产业界、学术界以及政府部门的广泛关注，逐渐成为位置服务领域研究中的热点话题。据此，简要概述GIS辅助的室内定位技术发展现状，分析 GIS辅助室内定位技术发展面临的挑战，并从感知到认知、机器到人机交互两个方面，探究GIS辅助室内定位技术的发展趋势，以期全面推动GIS辅助的室内定位技术进一步发展。
关键词：GIS;室内定位;位置服务;发展趋势
引言：随着智能终端与移动互联网的快速发展，有效推动了与位置服务相关应用的普及。室内定位技术是位置服务的关键技术之一，受到了众多企业以及政府部门的关注，现阶段虽然智能手机已经逐渐成为室内定位的一种主流方式，能够借助传感器与移动互联网等现代化信息技术实现定位，但是很容易受到外界环境的影响而出现定位偏差。由此，GIS辅助的室内定位技术应运而生，不仅涵盖大量的先验信息，而且能够有效提高室内定位的稳定性与精准度，但是其在实际的发展过程中仍面临一定的挑战，基于此，应深入分析与探究GIS辅助的室内定位技术研究进展及未来发展趋势，进而为其打破发展桎梏、提高定位精度提供有力保障。
1 GIS辅助的室内定位技术发展现状
GIS主要包括地图约束、拓扑地图以及视觉感知等信息，均能够起到辅助室内定位的效果，以此提升定位的精准度与可靠性。基于此，从以下三个方面对GIS辅助的室内定位技术发展现状进行简要概述。
1.1基于地图约束的室内定位
室内地图约束定位是指借助相应准则，删除一切与人类运动规律不相符的定位结果，进而达到提高定位精度的效果。GIS辅助的室内定位中，粒子滤波是一种较为常见的室内辅助定位方法，是由多个不同粒子组合而成，在实际定位中粒子之间会呈现出不同的状态，每种状态均代表一组方向与位置信息，且不同粒子所具有的权值各不相同，可用于表示该粒子作为真实值的概率[1]。由此，研究者们基于粒子滤波的基本框架，提出了基于地图约束的室内定位法，并将其广泛应用于建筑室内定位领域。粒子滤波示意图如图1所示，将能够穿过建筑物墙壁的死亡粒子的权值设为零，并通过计算预估存活粒子位置的方式来提升室内定位的准确性。
1.2基于拓扑地图匹配的室内定位
拓扑地图是指能够构成室内地图的一组“点-线”模型。其中，“点”是指地图中的连接点与兴趣点，如门、转角等;“线”是指将两个点相连接所构成的直线，室内拓扑地图示意图如图2所示。
基于拓扑地图匹配室内定位的基本思路，为将室内拓扑地图与人在室内的运动轨迹相匹配，并借助二者之间的几何相似原理定位用户的具体位置。例如：依据人在室内行走的航向与距离，借助贝叶斯推理的原理实施室内定位;采用行为序列定位的方式，将人在室内的行走过程构建成行为序列的模型，并将拓扑地图与之相匹配，进而达到室内精准定位的效果[2]。
1.3基于视觉感知的室内定位
图像处理、深度学习、智能终端等技术快速发展的背景下，基于视觉感知的室内辅助定位技术已经逐渐成为学术界与工业界的热点话题，与地图约束、拓扑地图匹配等定位技术相比，视觉定位并不需要提前部署相应的硬件设施，并且应用范围相对较广，可自动生成电云信息，能够为后续的定位导航以及地图构建提供诸多便利。
基于视觉感知的室内定位技术是借助图像之间存在的匹配信息来获取位置姿态，主要包括图像库匹配、相机交会定位、视觉惯性里程计、视觉里程计以及多视觉特征融合定位等类型[3]。现阶段，我国视觉感知下的室内定位技术虽然已经取得了初步进展，但是仍然会受到室内环境的影響而出现定位偏差的现象，如室内出现诸多相同纹理的窗户、墙壁等，就会导致感知定位出现偏差，进而影响到室内定位的精准度。
2 GIS辅助室内定位技术发展面临的挑战
2.1室内GIS数据更新
由于室内环境具有布局更新速度快、主题多元以及结构紧凑等特点，使其很容易出现诸多高动态变化的情况，如纹理图像、物件摆放、房间布局等，均会在一定程度上影响GIS辅助定位的精准度。因此，室内GIS数据的动态感知与及时更新，已经成为提升GIS辅助定位精准度的关键因素。然而，目前室内GIS数据的更新方式主要分为室内地图、纹理、位置指纹以及三维模型等，并且大多需要借助众源数据得以实现，这种利用手机记录地理位置及拍摄的方式虽然成本较低、现势性强，但是却是一种缺乏地理空间参考以及无序的数据集合，并且数据更新的有效性以及可靠性仍需进一步探究，从而使得GIS辅助室内定位技术的精准度提升受到阻碍[4]。
2.2智能手机有限的计算资源
通常情况下，GIS辅助室内定位技术的使用需要进行大量的计算，如地图约束下室内定位技术常借助粒子滤波的方式实施定位，其内部组成粒子的更新需要进行大量的计算;基于视觉感知下的室内定位技术同样需要大量的视觉数据作为支撑。但是，由于受到存储空间、设备功耗以及体积等因素的影响，使得智能手机的计算资源相对有限，从而导致室内定位的精准度较差。因此，现阶段如何在不影响用户正常使用的前提下，将复杂多样的定位算法融入智能手机之中，已经成为位置服务领域亟需解决的问题。
3 GIS辅助室内定位技术的发展趋势
3.1从感知到认知
由于人类具备与生俱来的空间认知能力，能够借助人机交互的方式将空间数据信息传递至定位设备，从而使得行人位置定位与机器人定位之间存在明显的区别。就行人导航而言，相对空间位置的感知会比绝对空间位置更容易理解。具体而言，行人通过空间地标与自身之间的位置描述能够实现定位，如目标人物前方10m处为鸿星尔克专卖店、左侧15m处为蜜雪冰城，即可确定目标人物的大致位置，并且与绝对位置相比更易于理解。目前，位置服务领域的相关学者已经提出基于认知方向与距离的定位方法，并且能够通过认知描述的方式实现定位，加上智能手机所具备的强大的计算能力与感知能力，切实为基于空间认知的室内定位技术的有效应用提供了广阔前景。 3.2从机器到人机交互
现阶段，室内GIS数据更新与获取的主要方式为众源数据采集，并且有大量的学者认为加强数据采集人员的工作规范性，能够在一定程度上提升室内定位的精准度以及采集效率。以SnapTask为例，其就是以加强众源数据采集规范性为指导，并在特定环境下借助人机交互的方式，打破了室内特定点不足的桎梏，实现了建筑物室内三维模型中点云的投影与分类，最终完成平面地图的自动生成[5]。由此，将数据采集的规范性指导应用于非专业数据采集之中，进而全面提升室内定位精准度的思路，已经成为未来室内测图的发展方向。
随着AR技术的迅猛发展，“AR+AI”的定位模式逐渐兴起，其中，AR是指视觉认知下的交互界面，能够将空间直观信息呈现至真实场景之中，既能够提升用户空间数据的理解速度，又能够通过人工交互实现复杂环境中的数据精准采集与标注[6];AI是指智能大脑，能够借助视觉场景自动获取房间结构、点云以及图像等信息。由此可见，这种将现实场景与虚拟信息相结合的人工交互体系，是GIS辅助室内定位技术发展的必然趋势。
4 结束语
综上，地图约束、拓扑地图匹配以及视觉感知等室内定位方法，是现阶段较为常见的GIS辅助室內定位技术，虽然能够在一定程度上实现室内定位，但是很容易受到复杂环境的影响而导致定位数据出现偏差，并且受室内GIS数据更新以及智能手机计算资源有限等因素的限制，使得室内定位精准度的提升受到阻碍。因此，为了全面打破GIS辅助室内定位技术的发展桎梏，则需要从视觉认知以及人机交互两个方面，对GIS辅助的室内定位发展趋势进行探索，从而全面提升室内定位的精准度以及可靠性。
参考文献：
[1]王楠，宋贵峰，邱明.基于Wi-Fi室内定位技术远程获取房型图的解决方案[J].电信快报，2021（07）：13-17.
[2]赵金栓.基于图像信号与无线通信信号融合的室内定位技术分析[J].中国新通信，2021，23（11）：17-18.
[3]陈锐志，郭光毅，叶锋，钱隆，徐诗豪，李正.智能手机音频信号与MEMS传感器的紧耦合室内定位方法[J].测绘学报，2021，50（02）：143-152.
[4]王智敏，陶宝林，于鹏，甘昊鹏，杨海，罗涛.基于可穿戴式惯性测量单元的行人室内定位技术[J].传感器与微系统，2021，40（01）：46-48+52.
[5]张立东，孙煜，万明俊.基于蓝牙技术的城市轨道交通室内定位导航及应用[J].城市轨道交通研究，2019，22（05）：166-170+177.
[6]陈云，卢晓，王胜利，王海霞，杨晓明.一种关于地标辅助行人航位推算技术的改进室内定位方法[J].科学技术与工程，2019，19（06）：155-159.
关键词：GIS;室内定位;位置服务;发展趋势
引言：随着智能终端与移动互联网的快速发展，有效推动了与位置服务相关应用的普及。室内定位技术是位置服务的关键技术之一，受到了众多企业以及政府部门的关注，现阶段虽然智能手机已经逐渐成为室内定位的一种主流方式，能够借助传感器与移动互联网等现代化信息技术实现定位，但是很容易受到外界环境的影响而出现定位偏差。由此，GIS辅助的室内定位技术应运而生，不仅涵盖大量的先验信息，而且能够有效提高室内定位的稳定性与精准度，但是其在实际的发展过程中仍面临一定的挑战，基于此，应深入分析与探究GIS辅助的室内定位技术研究进展及未来发展趋势，进而为其打破发展桎梏、提高定位精度提供有力保障。
1 GIS辅助的室内定位技术发展现状
GIS主要包括地图约束、拓扑地图以及视觉感知等信息，均能够起到辅助室内定位的效果，以此提升定位的精准度与可靠性。基于此，从以下三个方面对GIS辅助的室内定位技术发展现状进行简要概述。
1.1基于地图约束的室内定位
室内地图约束定位是指借助相应准则，删除一切与人类运动规律不相符的定位结果，进而达到提高定位精度的效果。GIS辅助的室内定位中，粒子滤波是一种较为常见的室内辅助定位方法，是由多个不同粒子组合而成，在实际定位中粒子之间会呈现出不同的状态，每种状态均代表一组方向与位置信息，且不同粒子所具有的权值各不相同，可用于表示该粒子作为真实值的概率[1]。由此，研究者们基于粒子滤波的基本框架，提出了基于地图约束的室内定位法，并将其广泛应用于建筑室内定位领域。粒子滤波示意图如图1所示，将能够穿过建筑物墙壁的死亡粒子的权值设为零，并通过计算预估存活粒子位置的方式来提升室内定位的准确性。
1.2基于拓扑地图匹配的室内定位
拓扑地图是指能够构成室内地图的一组“点-线”模型。其中，“点”是指地图中的连接点与兴趣点，如门、转角等;“线”是指将两个点相连接所构成的直线，室内拓扑地图示意图如图2所示。
基于拓扑地图匹配室内定位的基本思路，为将室内拓扑地图与人在室内的运动轨迹相匹配，并借助二者之间的几何相似原理定位用户的具体位置。例如：依据人在室内行走的航向与距离，借助贝叶斯推理的原理实施室内定位;采用行为序列定位的方式，将人在室内的行走过程构建成行为序列的模型，并将拓扑地图与之相匹配，进而达到室内精准定位的效果[2]。
1.3基于视觉感知的室内定位
图像处理、深度学习、智能终端等技术快速发展的背景下，基于视觉感知的室内辅助定位技术已经逐渐成为学术界与工业界的热点话题，与地图约束、拓扑地图匹配等定位技术相比，视觉定位并不需要提前部署相应的硬件设施，并且应用范围相对较广，可自动生成电云信息，能够为后续的定位导航以及地图构建提供诸多便利。
基于视觉感知的室内定位技术是借助图像之间存在的匹配信息来获取位置姿态，主要包括图像库匹配、相机交会定位、视觉惯性里程计、视觉里程计以及多视觉特征融合定位等类型[3]。现阶段，我国视觉感知下的室内定位技术虽然已经取得了初步进展，但是仍然会受到室内环境的影響而出现定位偏差的现象，如室内出现诸多相同纹理的窗户、墙壁等，就会导致感知定位出现偏差，进而影响到室内定位的精准度。
2 GIS辅助室内定位技术发展面临的挑战
2.1室内GIS数据更新
由于室内环境具有布局更新速度快、主题多元以及结构紧凑等特点，使其很容易出现诸多高动态变化的情况，如纹理图像、物件摆放、房间布局等，均会在一定程度上影响GIS辅助定位的精准度。因此，室内GIS数据的动态感知与及时更新，已经成为提升GIS辅助定位精准度的关键因素。然而，目前室内GIS数据的更新方式主要分为室内地图、纹理、位置指纹以及三维模型等，并且大多需要借助众源数据得以实现，这种利用手机记录地理位置及拍摄的方式虽然成本较低、现势性强，但是却是一种缺乏地理空间参考以及无序的数据集合，并且数据更新的有效性以及可靠性仍需进一步探究，从而使得GIS辅助室内定位技术的精准度提升受到阻碍[4]。
2.2智能手机有限的计算资源
通常情况下，GIS辅助室内定位技术的使用需要进行大量的计算，如地图约束下室内定位技术常借助粒子滤波的方式实施定位，其内部组成粒子的更新需要进行大量的计算;基于视觉感知下的室内定位技术同样需要大量的视觉数据作为支撑。但是，由于受到存储空间、设备功耗以及体积等因素的影响，使得智能手机的计算资源相对有限，从而导致室内定位的精准度较差。因此，现阶段如何在不影响用户正常使用的前提下，将复杂多样的定位算法融入智能手机之中，已经成为位置服务领域亟需解决的问题。
3 GIS辅助室内定位技术的发展趋势
3.1从感知到认知
由于人类具备与生俱来的空间认知能力，能够借助人机交互的方式将空间数据信息传递至定位设备，从而使得行人位置定位与机器人定位之间存在明显的区别。就行人导航而言，相对空间位置的感知会比绝对空间位置更容易理解。具体而言，行人通过空间地标与自身之间的位置描述能够实现定位，如目标人物前方10m处为鸿星尔克专卖店、左侧15m处为蜜雪冰城，即可确定目标人物的大致位置，并且与绝对位置相比更易于理解。目前，位置服务领域的相关学者已经提出基于认知方向与距离的定位方法，并且能够通过认知描述的方式实现定位，加上智能手机所具备的强大的计算能力与感知能力，切实为基于空间认知的室内定位技术的有效应用提供了广阔前景。 3.2从机器到人机交互
现阶段，室内GIS数据更新与获取的主要方式为众源数据采集，并且有大量的学者认为加强数据采集人员的工作规范性，能够在一定程度上提升室内定位的精准度以及采集效率。以SnapTask为例，其就是以加强众源数据采集规范性为指导，并在特定环境下借助人机交互的方式，打破了室内特定点不足的桎梏，实现了建筑物室内三维模型中点云的投影与分类，最终完成平面地图的自动生成[5]。由此，将数据采集的规范性指导应用于非专业数据采集之中，进而全面提升室内定位精准度的思路，已经成为未来室内测图的发展方向。
随着AR技术的迅猛发展，“AR+AI”的定位模式逐渐兴起，其中，AR是指视觉认知下的交互界面，能够将空间直观信息呈现至真实场景之中，既能够提升用户空间数据的理解速度，又能够通过人工交互实现复杂环境中的数据精准采集与标注[6];AI是指智能大脑，能够借助视觉场景自动获取房间结构、点云以及图像等信息。由此可见，这种将现实场景与虚拟信息相结合的人工交互体系，是GIS辅助室内定位技术发展的必然趋势。
4 结束语
综上，地图约束、拓扑地图匹配以及视觉感知等室内定位方法，是现阶段较为常见的GIS辅助室內定位技术，虽然能够在一定程度上实现室内定位，但是很容易受到复杂环境的影响而导致定位数据出现偏差，并且受室内GIS数据更新以及智能手机计算资源有限等因素的限制，使得室内定位精准度的提升受到阻碍。因此，为了全面打破GIS辅助室内定位技术的发展桎梏，则需要从视觉认知以及人机交互两个方面，对GIS辅助的室内定位发展趋势进行探索，从而全面提升室内定位的精准度以及可靠性。
参考文献：
[1]王楠，宋贵峰，邱明.基于Wi-Fi室内定位技术远程获取房型图的解决方案[J].电信快报，2021（07）：13-17.
[2]赵金栓.基于图像信号与无线通信信号融合的室内定位技术分析[J].中国新通信，2021，23（11）：17-18.
[3]陈锐志，郭光毅，叶锋，钱隆，徐诗豪，李正.智能手机音频信号与MEMS传感器的紧耦合室内定位方法[J].测绘学报，2021，50（02）：143-152.
[4]王智敏，陶宝林，于鹏，甘昊鹏，杨海，罗涛.基于可穿戴式惯性测量单元的行人室内定位技术[J].传感器与微系统，2021，40（01）：46-48+52.
[5]张立东，孙煜，万明俊.基于蓝牙技术的城市轨道交通室内定位导航及应用[J].城市轨道交通研究，2019，22（05）：166-170+177.
[6]陈云，卢晓，王胜利，王海霞，杨晓明.一种关于地标辅助行人航位推算技术的改进室内定位方法[J].科学技术与工程，2019，19（06）：155-159.