9、基于物联网的室内跟踪与定位的机器学习技术

基于物联网的室内跟踪与定位的机器学习技术

1. 室内定位系统概述

随着互联网、智能手机和各类无线设备的普及，室内定位和跟踪系统等新服务应运而生。室内定位是指在室内环境中以有限的误差率检测无线设备实时位置的过程。它在医疗保健、广告、营销、监控、安全、建筑管理、 surveillance 和仓储等领域有着广泛且不断增长的应用。

例如，在医院中跟踪资产、患者和医务人员可以提高服务质量并实现高效的资源规划；在大型购物中心对顾客进行室内定位有助于发送更有效的广告并分析顾客的行为和购物兴趣；在大型仓库中对资产进行室内定位可以更快速、简便地找到资产或空闲空间。

由于建筑物内无法接收 GPS 信号，室内跟踪和定位系统尝试使用其他信号，如蓝牙低功耗（BLE）、WiFi、RFID、无线传感器网络（WSN）和超宽带信号（UWB）。接收来自不同源的信号使定位系统能够合并信息并估计目标资产的位置。

理想的室内定位系统应具备以下主要特性：
1. 准确性 ：这是室内定位系统最重要的特性。一个理想的定位系统应能使用可用的锚点检测移动目标的精确实时坐标。然而，开发准确的室内定位系统是一项艰巨的挑战，因为无线信号会受到环境中不同障碍物的影响，导致距离估计不准确。虽然有不同的方法可以提高室内定位系统的准确性，但每种方法都有一定的局限性和缺点。例如，增加锚点数量可能有助于提高准确性，但也会增加系统的成本和能耗。
2. 成本 ：通常，定位系统由许多通过无线信道通信的锚点和移动节点组成。锚点分布在环境中的预定义（已知）位置，移动节点附着在移动目标资产上。硬件和物联网设备的最新进展使得生产适用于室内定位系统的小