[00752028]复杂室内场景弱信号地图生成与导航关键技术及其应用

该项目所属领域为移动计算。 受到室内结构对卫星定位信号的阻隔，弱信号(包括卫星定位信号、WiFi信号、蓝牙信号、Zigbee信号、惯导信号）成为高精度实时室内定位和导航的重要技术手段。现有的弱信号室内定位与导航技术主要面临以下两方面挑战：(1)现有的大部分导航技术都将导航环境视为静态环境，忽视了危险区域的扩张、收缩和移动。(2)现有导航技术(包括卫星导航、网络导航、感知导航)均将路图或平面图信息作为导航成功的先验知识，且依赖大量的前期现场勘测工作。 针对这些技术瓶颈，项目展开的创新工作主要概括为以下四个方面： 创新贡献1：应急导航路径可达性度量和动态计算首次定义导航路径可达性和振荡移动，利用传感器节点轮询探测和弱信号统计结合经典计算几何理论，轻量计算应急区域动态变化的速度，并利用该速度动态刻画路径可达性指标期望振荡数（Expected Nμmber of Oscillations，ENO）。基于ENO和传感器节点发送的周期性探测信息，移动节点可局部优化逃生路径，传感器节点可全局优化决策，进而实现导航路径振荡数有效降低，提高应急救援成功率。 创新贡献2：应急导航可达路径反向生成和地图构造首次利用概率图模型设计了一个基于Bayes树的反向路径生成滤波方法，将WiFi信号与惯性导航数据结合，快速实时地从室内环境的出口出反向生成可达路径和动态更新导航地图。基于该方法，设计并实现了一个室内导航地图生成系统EasyPop，使得室内整个应用从专用传感器网络迁移到更普适的智能手机导航场景。 创新贡献3：基于无线指纹的室内移动轨迹实时生成和地图映射将地磁信号与分区定位相结合，利用概率支持向量机来估计目标子区域，进而通过环形指纹采样方案大大环节原有网格指纹方案对环境结构的依赖和采样成本开销。其次，利用无线指纹的时空相关性设计出全新的无线指纹路径拼接算法，从而大大提高实时指纹的利用率，降低无线指纹受多径效应和小尺度衰落影响带来的时变误差。 创新贡献4：动态复杂环境中的移动个体发现和定位将参与式感知与语音信号、个体动作识别结合，提出一整套参与式感知导航的解决方案。尝试在无人工勘测条件下完成动态复杂环境中的移动个体发现和定位，利用语音信号和智能手机内置的惯性导航传感器进行周边环境估计、并引入SVM、Tanimoto系数和Manhattan距离分别计算行为相似度、时空相似度和相似度。 自2012年起，项目连续受到2项国家基金和1项河北省基金支持，累计发表论文10篇，包含CCF A类2篇（河北省属高校首篇RTSS），SCI论文5篇。项目相关成果获河北省科技成果鉴定1项，已成功推广应用于30多家国内大中型医院，大大节省医院在维护医护人员安全、维持医院正常医疗秩序的运维成本，提高了医护人员工作环境的安全性。