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最近华为HUAWEI Mate Xs 2新品发布时候提到的“业界首发3D精准室内定位”。

但是发布会上关于室内定位的内容一带而过，没有过多的展开，网上关于该内容的介绍大多也都是行文一致的通讯稿，所以也难以一窥究竟，其中提到的几个关键点：“多源融合信号、精准楼层识别、地图区域匹配、AI建模、高精度3D航位推算”，似乎别的厂商多多少少都有涉及、相关的专利以及技术论文也比较多，可能是这种产品发布会不好展开更多的细节，所以“业内首发”的感觉不是很强烈。

室内定位其实是一个很有意思的话题，从思维的惯性来说，室内空间作为“导航定位的最后一公里”应该和室外空间一样存在着巨大的机会，但是从现状来看，无论是To BG还是To C这个能够产生爆发的点似乎迟迟都没能到来，处于叫好不叫座的情况，我们可以把这个问题分为从领域以及技术两个方面来看：

在To BG领域，其实用户对于构建室内定位的场景似乎没有很强烈的兴趣，我接触的有室内定位的需求的主要还是在工厂这种安全监管类的场景，但是这个场景其实本身也不是刚需场景，更多的还是政策推动的，就是在化工领域政策强制化工企业要具备“人员在岗定位”的能力，所以在很多工厂上这套系统也只是怎么简单怎么来即可，没有预算把他做到具备实际使用的效果，布设的基站数量很少，定位精度不够。

另外从个人的经验上来看，对于一些机场或者医院，通常具备比较丰富的指示引导牌或者地面引导线，同时人员流动相对比较固定，目的性比较强，因而在这种情境下通过手机进行室内导航的必要性似乎不是很明显。

对于一些园区或者商业综合体，他们大多还是愿意采用类似于查询引导机或者指示牌的方式来构建室内空间的导航体系。

但是在大型的地下空间的停车场确实是有反向寻车的需求，但是要实现这个场景的闭环还需要在配备地磁以及车位相机进行车牌以及车位占用情况的识别，这样在无形中又导致了成本的上升，所以方案很难得到认可。

当然当前B端应用成果效果不好也是一个关键原因，比如现在有一些大型的空间也配备了自己独立的室内定位系统，有的是基于公众号的，也有的是基于APP的，自己构建地图和硬件系统，但是这些系统基本上很快就被闲置了，一个应用的体验都不太好，折腾半天用不起来，有的用户甚至根本就不知道还有这么个东西，即使知道了第一次又是扫码注册又是要下载的，大部分人是没有这个耐心的，另外一个就是大家还是习惯于使用百度高德之类的地图APP。

所以大多数情况，在BG领域，室内定位都遇到场景不够痛，落地难，体验不好的问题。

在To C领域，各个厂商关于室内定位技术的布局主要集中在2011年到2015年之间。

2011年，Google 就对外发布室内地图，覆盖的建筑物包括商场超市、机场、车站等建筑物。

2013年, 苹果提出了自己的BLE无线技术实施方案, 被称为iBeacon. 这是一种向智能手机提供基于位置的服务和信息的革命性方法。

2013年，高德地图于上线室内地图，现已能够实现1米的室内定位精度，并已实现室内外一体化。

2014年，百度1000万美元的投资芬兰室内定位软件开发商IndoorAtlas，IndoorAtlas与百度达成协议，除百度外，中国的其他分销渠道不得开放该室内地图平台。

2014年，微软举办室内定位大赛举办室内定位大赛(MS Indoor LOC Competition)，该赛事2021年聚集了1170支队伍参赛。

2015年，腾讯对英国室内定位企业 sensewhere 进行战略投资，腾讯公司将会采用sensewhere公司的室内定位软件，作为腾讯地图定位软件开发套件的重要组成部分，面向腾讯移动平台和腾讯系公司的移动服务的众多用户。

按照相关统计，对室内定位有需求的建筑空间数量可以达到百万级别，但是目前这些厂商完成覆盖的也基本只有上几个场景，所以对于这个“产能不足”的情况，室内导航定位的重点是不是应该聚焦到降低实施成本上，而不是精度上，因为从当前看，目前通过“融合+地图匹配+航位推算”所取得的的方法已经可以满足常规的使用需求了，所以华为提出的“3D高精度室内定位”还是把重心放在了精度上，因而听起来当前这几板斧可以破局的感受不是很强烈，当然从HMS Core Insight上，华为定位的负责人也提到了这个问题，也表明可能很快就会有低成本的方案出来，但是不知道这是针对华为自己的还是针对整个行业的估计。

在技术方面，目前室内定位的方案也呈现“百花齐放”的现象，已经有很多种技术路线可供选择，同时这些技术方案也在逐渐走向融合，常用的室内定位方案笼统的可以分为两大类：第一类是基于几何方法的室内定位；第二种是基于指纹方案的室内定位；

一、基于几何方法的室内定位又可以分为三边定位、TDoA定位和AoA定位。

三边定位算法的基本原理如下图所示，根据测距结果，以基站的位置为圆心，做半径为di的圆。通过搜索空间中多个基站处绘制圆弧的焦点，可以最终求出标签的位置。

但是通常情况下，测出的距离都有误差，呈现的交汇结果可能是如下这个样子的。

在测距方法上目前又分为：基于接受信号强度测距和基于飞行时间测距。接收信号强度（Received Signal Strength，RSS），有时也称接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI），是无线传输层用来判定链接质量的重要指标，信号强度RSSI肯定是跟距离有关的，直观上来看，距离越远，信号强度是越低的，这样根据信号强度，就能估算设备和AP之间的距离。

信号传播时间或者叫飞行时间（ToF，Time of Flight），指信号在介质内传播时间。已知信号在介质中传播速度的情况下，使用飞行时间可以估算出信号经过的距离，最新的WiFi支持ToF进行测距，在IEEE 802.11mc修正案中，WiFi Fine Time Measurement（WiFi FTM）协议被提出，用以实现较高精度的基于WiFi的定位。由于客户端与AP之间的时间无法做到纳秒级的时间同步，单程的信号在发射端与接收端之间的时间戳的差并不能够反映准确的信号传播时间。而利用双向单边测距的原理即可在客户端与AP之间完成往返时间的测量，利用该方法WI-FI定位的精度通常可以达到1-2m。

TDOA定位算法达时间差定位（Time Difference of Arrival），就是利用无线信号到达不同基站的时间差确定目标标签的位置。设标签信号到达不同基站的时间差为Δt，乘上信号传输的速度v，就可以求出无线信号到达不同基站的路程差Δd。给定两个基站，如果知道标签到两个基站的里程差为Δd，就可以推算出标签可能在以两个基站为焦点的双曲线上，在此基础上，就可以利用几何知识(即双曲线)求解出目标的位置。

AoA定位算法翻译过来就是基于信号到达角度（Angle of Arrival，AoA）, AoA的核心思想是通过硬件设备感知其他设备发送信号的到达角度，计算接收节点和发送节点的相对方向，通常来说主要依赖的是多天线阵列（Antenna Array），比如Bluetooth SIG 于2019年发布的Bluetooth 5.1中就包含了测向的标准。如下所示，客户端发送的信号到达组成基站的多天线阵列的各个天线，相对于其余部分有轻微的相移，假设信号传播的是平面波，则在每个天线处观察到的微小相位差可用于计算其到达角。

基于AoA计算的角度，然后可以利用三角测量法等方式计算出位置未知的节点的位置，相较于基于RSSI的蓝牙定位方案通常可以取得3-5m的定位精度，而基于AoA的蓝牙定位方案通常可以取得1-2m的定位精度。

二、基于指纹方案的室内定位最早是由微软亚洲研究院于2000年的时候提出来的，相关系统称作“基于无限射频的室内人员定位于跟踪系统（RADAR）”，该系统是第一个基于指纹的室内定位系统。目前大多数C端的融合定位方案也是采用这个方案，以WI-FI为主，融合更多的信号，比如蓝牙、地磁等。

基于指纹的定位系统，其核心思想是将不易测量的位置信息映射为容易测量的无线信号特征，这种思想主要基于两个基本假设。

1、无线信号和地理位置相关，也就是假设空间上的地理位置与该区域的无线信号特征是唯一且一一对应的，指纹的区分度越高，指纹定位系统的精度也就越高，所以这一类方法都试图引入更多的信号特征来强化这种相关性，以WI-FI指纹定位为例，由于 Wi-Fi 信号强度信息经过平均化处理 ，丢失了一些重要特征信息，故可以采用特征更丰富的 Wi-Fi 信号物理层特征，例如 Wi-Fi 子载波的频率响应特征；

2、不同指纹的相似程度和他们之间的物理距离具有强相关性，这一点很类似地理学第一定理“所有事物都与其他事物相关，但是近处的事物比远处的事物更相关”，指纹定位也需要基于这样的相关性来进行待定点的位置估计。指纹定位分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。

离线阶段就是通过人工现场采集的方法进行参考点位置的指纹信号进行采集，虽然在空间上这些参考点可能呈均匀网格状分布，但是在信号空间的则呈现了另外一种分布规则（如下呈现的两个AP下空间网格分布和信号强度分布的情况）。

在线阶段，则是根据待定点采集到的信号特征利用邻近参考位置来进行当前待定位位置进行估计。

与基于几何方法的定位技术相比较，指纹定位技术的优势在于基站侧和移动终端侧都不需要特殊设备，且具有较高的定位精度(平均定位误差 1～3 m)，但是在构建指纹库阶段需要大量的人工采集，而且如果现场空间结构发生变更都会对指纹信号产生影响，所以需要动态更新和维护，为了低成本的解决这个问题，百度地图开放了室内定位管理平台，提供了一个用户自行更新数据的通道，这总有众包采集的味道了。

所以从上面的一些关键技术的发展，现在通信领域对导航定位也比较重视，在相关的标准中也都增加了高精度定位方案的支持，比如WI-FI 802.11mc以及Bluetooth 5.1，未来从技术上来看精度一定是越来越高的。

但是从落地层面上来看，更多的还是要解决落地成本以及效益之间的问题，如果成本不降，同时在效益上有没有很好的盈利模式，在市场上就会导致这个问题解决的必要性就没有这么强了，因为在室内定位这个场景上并没有类似全球卫星定位系统在军用上有这么强烈而迫切的驱动力，在当前的新基建背景下，室内定位也没有被提到基础设施建设这个层面上，所以现在的方案更多的还是在现有技术的基础上进行构建，比如充分利用现有的WI-FI的热点以及手机上现有的一些传感器进行融合定位，力图控制成本，所以到底什么才是制约室内导航定位应用的关键问题，目前来看可能不是单一的精度问题~