【GeoScience café 214期】郑星雨：室内大赛参赛经验分
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1. 核心提示：
全球定位系统（GNSS，Global Navigation Satellite System）可提供较为完善的室外定位与导航服务。基于卫星信号的定位与导航技术相对成熟，室外定位精度高、实时性好、抗干扰能力强，但是由于卫星信号易被大型建筑物及树木遮挡，故在这些区域及室内定位场景定位精度有限。而人类80%的时间处于室内，不管是基于商业需求还是灾害应急救援的考量，对地下停车场、商场、机场、博物馆等大型室内公共场所的定位需求十分强烈。本报告基于多次参加国内外室内定位大赛的比赛方案与经验，介绍了当前主流的室内定位解决方案，并展示了全国首届室内定位与导航比测活动、国际第九届室内定位与导航大会（IPIN）的比赛流程、结果及参赛经验。
主持：陈博文；摄影：么爽；文字：米晓新；
2. 人物名片：
wifi分享郑星雨，2017级博士研究生，师从陈锐志教授。研究方向为室内定位，泛在定位，已发表专业论文四篇（EI两篇）。其所在团队获得2018年5月美国国家标准与技术研究院（NIST）举办的基于智能手机端室内
定位比赛的冠军，2018年8月第四届中国“互联网+”大学生创新创业大赛湖北省铜奖，2018年9月法国第九届国际室内定位与室内导航大会（IPIN）室内定位比赛手机组冠军，2018年11月北京室内导航定位比测场景一冠军。
3. 报告现场
2018年12月7日晚上7点，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2017级博士研究生郑星雨做客GeoScience Café第214期学术交流活动。郑星雨深入浅出地介绍了自己平时的科研工作以及多次参加国内外室内导航与定位大赛的参赛经验，包括目前主流的室内定位方案介绍，今年11月举办的全国首届室内导航与定位比测活动、9月举办第九届国际室内定位与导航大会（IPIN）的比赛经验。报告最后还讲述了自己的平时的科研感悟与心得，让观众受益匪浅。
图1 郑星雨作报告
3.1赛事介绍
第九届国际定位与导航大会（IPIN）于2018年9月24日-27日法国南特举行，该会是室内导航与定位领域的顶尖会议之一，此次会议由法国交通、研发和网络科学与技术研究院（IFSTTAR）承办，有来自32个国家的专家、学者和研究生参加此次会议，100多场口头报告。
武汉大学团队获得了基于智能手机的消费级室内定位（track3）的冠军，今年的比赛场所为大型购物中心，基于智能手机的消费级室内定位（track3）比赛测试时长约为20分钟，测试场景包括乘坐电梯及扶梯、多楼层切换、车流密集的停车场、人流密集的购物区等多个场景，同时为了更贴切用户的真实购物习惯，在行走过程中设置了两次时长为15秒的停留。主办方只提供手机内置传感器数据供所有参赛队伍下载后进行处理分析。最终武汉大学代表队以75%定位精度  1.1米的成绩，击败包括IBM、TRIMBLE公司、慕尼黑工业大学、伦敦大学玛丽皇后学院、莫斯科国立大学、中国国家信息中心、厦门大学、腾讯公司等高校和公司，夺得该组别的冠军。
图2 IPIN比赛场所（大型购物中心）
首届全国导航定位比测活动于2018年11月19-21日在北京航空航天大学举办，竞赛场地测试面积约为1万多平米，参赛团队需利用现有场地资源和信息实现指定型号的普通智能
手机端室内外无缝导航定位，不允许额外布设任何辅助设备。测试线路贯穿于人流密集的教学区、半开放的室外区、信号较弱的停车场等以及室外向室内过渡区域，测试时楼层切换有步行和电梯两种方式，测试内容包括室内外静态定位测试和动态轨迹匹配两部分，测试环境较复杂，定位精度要求高，为给参赛队伍带来了极大的挑战。最终，项目团队克服了重重障碍，顺利完成了全部测试，整体解决方案经现场答辩获得了评委专家与同行们的一致好评。场景实测结果以动态平面2.02米、静态平面2.1米、高程1.2米的定位精度获得第一。
图3 全国首届室内导航定位比测活动比赛场所（北航教学大楼）
郑星雨博士向大家介绍了基本的比赛情况后，又向大家横向对比了几场比赛的场景、设备及难易程度等，其中美国标准局举办的室内定位比赛难度大，行为模式不仅包括正常行走、电梯、上楼等常规模式，而且包括并走、后退、爬行、推车等不常见模式，主要原因是主办方考虑将室内定位技术应用到火灾等灾害救援场景中。国内定位比测测试面积大，对定位的实时性要求高，同样带来很大的挑战。
图4 室内定位比赛纵向对比
接着郑星雨博士向大家详细介绍了最近的北京比测活动的具体赛事，在场景一（室内2楼、10楼及地下停车场）中使用的设备是华为mate20手机。每场比赛都有自己的特点，在这场比赛中，该团队不仅基于航迹推算、地磁匹配、指纹匹配、地图约束、卫星导航技术等常规技术，还结合了室内外检测算法、坐标系转换等基础算法经过融合后得到室内外无缝定位结果。当然比赛过程中也遇到了一些难题，比如在地下停车场会接收到在1楼乃至2楼布设的WIFI信号，最终优化融合方案解决了这个问题。郑星雨博士总结：这场比赛中的多传感器数据高精度融合方法及指纹库的建立至关重要，最终助力该团队获得场景一的冠军。
参加比赛的APP界面如下，该APP不仅有显示室内三维地图、室内定位导航的功能，还可
以实时感知用户行为，可以做到延迟低、响应快地室内外无缝定位、楼层自动切换，并且也保证了APP的兼容性、交互性。
图5 参赛APP
在今年9月法国举行的国际室内导航与定位大会中，从主办方提供数据：加速度计、陀螺仪地磁、气压、光、湿度、温度、GPS、WIFI数据、蓝牙数据、声音、RFID数据、坐标（训练数据）等，该团队通过融合INS、行为检测、楼层切换感知、地磁匹配、WIFI指纹定位等数据获得高精度室内位置。
图6 国内比测团队介绍
图7 法国IPIN 比赛团员介绍
郑星雨博士指出室内定位技术的几个关键技术点：
1.初始位置：当提供初始位置时，可通过INS递推PDR；当不提供初始位置时，可通过
前期WIFI指纹定位、灯光、地磁等估计初始位置，然后递推PDR。
2.楼层判断：可以大概根据气压计判断，当出现楼层间气压变化微弱时，可以通过融合
其它信号探测楼层信息。
3.基于无线信号强度的定位，例如Wi-Fi、iBeacon可以通过单点采集大量指纹库，并对
这些这些信息进行滤波以获得较高精度(2-3米)；未来商业化的面向个人的定位技术，应该会是多种定位技术的智能融合方案，例如iBeacon+地磁或Wi-Fi+地磁+惯性导航等，这样能在获得较高精度的同时，也能获得较流畅的用户体验;
3.2比赛、科研感悟
1.团队协作、团队交流是一个非常重要的学习过程，不仅能学习他人的长处还可以在讨
论中获得新的idea，因为大家的专业背景不同，看待问题的角度也略有差别，从多人视角看待问题会更加全面，讨论也可以避免自己走进研究的死胡同，提高效率。
2.比赛的前期准备阶段是一个自我迭代的过程，在美国比赛时，团队每两周开会讨论一
次。当时在正式比赛前一个月时，在获得一个不错的结果后，大家开始放松时，陈锐志老师提醒大家：一定要多发现问题，优化程序，不能掉以轻心。所以直到比赛的前一个周、前一天团队人员也都在测试与优化，这也是我们团队多次在国内外大赛中取得好成绩的重要原因。
3.在比赛中用简单的方法解决复杂的问题，不要一味追求复杂的算法，能解决问题的办
法就是好办法。
4.突发事件的处理：在北航的比测活动是提前一周开始准备，时间紧急，陈亮老师和周
保定老师也带领团队多次测试，积极探讨各种问题的解决方案。室内外定位精度的优化以及算法的稳健性也是通过一次又一次的比赛积累，不断完善的。指导老师们也非常耐心，给大家做一些针对性的指导。
5.目前3D室内定位的定位精度基本可以达到0.5m的精度，但是由于3D定位需要额外
布设硬件或需要额外的终端，所以很难推广商业化使用；相对地2D定位精度虽然目前达到2m左右的精度，但未来也充满了更多的可能，推广使用后将为民众带来巨大的便利。
3.3 互动交流
1观众A：国内场景一比赛的WIFI点是自己布设的吗？比赛的精美的室内地图是如何获取的？比赛时使用的GNSS是单模的还是双模的？
嘉宾：场景一比赛WIFI点是提前布设的WI-FI点；比赛时的室内地图是提前由赛事方提供的矢量与切片地图，后续导入；比赛时使用的GNSS是双模的GPS + BDS。
2观众B：楼层定位的方案使用气压计是否严谨？因为气压在不同天气状况、季节都不同？是否只能在特定的房间？。
嘉宾：这是一个好问题，气压也可能在同一天的上下午有较大误差。
a)在法国的比赛的指纹数据与比赛数据时间间隔很小，但是在国内的比赛，并没
有特别依赖气压计，还有很多信号方面的处理。
b)楼层定位的方案除气压计外，还有基础数据+WIFI+加速度判断方案。
3观众C：室内定位在机场、医院等无射频信号场景，该如何确定定位方案？
当PDR不准确时，WIFI只能获得3m左右的精度，但是团队目前定位方案PDR初始位置精度已经高于该精度，后期再需要不断的修正即可。目前有团队对于机场场景通过