元学习在室内定位中的实际落地流程

元学习在室内定位中的实际落地流程

元学习（Meta-Learning）在室内定位的实际落地，需要结合数据采集、模型设计、算法训练和部署适配四个核心环节。以下结合室内定位具体场景，以 WiFi RSSI 和 IMU 数据为例，详细讲解如何落地元学习框架，帮助解决跨楼层或跨建筑环境中的适配问题。

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1. 定义需求与目标

场景需求

1. 多楼层或多建筑环境适配：

   • 每个楼层或建筑物的信号环境不同（如障碍物、信号衰减、多径传播等）。
   • 传统定位方法需要为每个环境单独采集大量数据，并重新训练模型，适配成本高。

2. 快速部署与高精度：

   • 在新环境中希望通过少量数据采集实现快速适配，且保证定位精度。

落地目标

• 使用元学习模型，训练一个具有泛化能力的 通用室内定位框架。
• 减少适配成本：新环境中仅需少量标注数据即可完成模型调整。
• 提高部署效率：快速完成模型适配，无需重新训练大规模模型。</