技术杂谈 之 室内导航

Posted 2020-11-21 xing901022

这两年AI很火热，各种无人驾驶、机器人、无人机层出不穷，新零售也是AI的一个很热的方向。AI与新零售的结合现在也有不少案例了，比如京东X无人超市、超嗨的智能购物车等等。在大型百货商场或者超市，有一个很典型的场景就是室内导航，比如查询一个你不知道具体位置的品牌店铺、寻找一个不知道摆放在哪的商品。本篇就粗略的介绍一下这种室内导航所涉及的技术。

背景

在说室内导航之前，先来聊聊室外导航技术那些事。室外的导航现在已经用的很广泛了，各种汽车导航、XX地图、位置共享服务等等。主要使用的技术就是GNSS，Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统。这种系统比较知名的就是，美国的GPS，俄罗斯的GLONASS，欧盟的GALILEO 以及 我们自己的 北斗，其他还有日本啊、印度啊之类的。那这么多的卫星跟定位有啥关系呢？

简单的来说，就是多个卫星同时向一个接收器发送信号，这个接收器通过计算接收信号的距离（算法有很多，比如通过接收的时间差来计算；或者信号角度计算）以及卫星的位置，来计算自己的位置。

但是这种定位方法常常受到一些障碍物的干扰，比如深山老林或者高耸林立的大厦，都可能阻挡信号或者使信号减弱。可想而知，如果想进行室内的导航，首先是信号强度不够，其次精度也无法达到米级别。

室内导航

定位技术

由于上面的背景，无法使用GNSS进行室内导航，大部分都采用了轻量级的导航技术，比如wifi、蓝牙等等。

• WIFI现在用的很广泛，家家户户都有，特点就是传播速度很快、保密性好、范围大约100米左右；
• 蓝牙也是一种无线传输方法，但是相比于wifi功耗要低、传输质量差一些、范围也只有10米左右，在智能手机之前的诺基亚时代，大家传输个小文件基本都用这个。

无论是WIFI还是蓝牙，他们定位的方式都差不多，最简单的就是三角定位，跟GNSS里面的卫星定位差不多。

这里当用户收到ABC三个信号后，根据信号的衰减程度估算与设备的距离；再加上设备本身的位置信息，就能估算出用户所在的位置了。由于信号容易收到干扰，因此估算也存在一定的误差。

其他的定位手段，可以参考下面的图片，图片来自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/36370920

地图绘制

有了定位，还差一个最主要的组件——地图。跟室外不同的是，室内变化太快、并且有一定的私密性。室外可以开一个车大街小巷的街拍，但是室内就不同了。因此需要有一个专门的软件来做地图的绘制，绘画出当前楼层的主要店铺、位置、出入口、楼梯、窗户等等。这里有一个公司做了一款产品可以方便的画出场景图——http://sve.yongtoc.com/project/index.html。

路径规划

终于到了路径规划篇，按照我的理解室内导航技术可以用最简单的栅格方法，把场景描绘成一个平面图，每个放个有自己的地理位置坐标，这样路径规划的问题就是从一个点如何到达另一个点的问题了。比如游戏里面的自动寻路、仓库里面的配送机器人等等。其他场景的路径规划侧重的点则不太相同，比如扫地机器人、无人机避让等等，这里就不过多赘述了。

路径规划介绍一个最基本的A*算法，可以直接看下面这篇文章去理解算法的过程：

https://blog.csdn.net/hitwhylz/article/details/23089415

我这里也做了一个Demo

有兴趣的可以体验一下。

参考

• ★★☆☆☆ 博客园——A*算法
• ★★☆☆☆ RRT路径规划算法
• ★★☆☆☆ 知乎——机器人路径规划算法优缺点
• ★★☆☆☆ 知乎——利用A*算法进行路径规划
• ★★★★☆ 知乎——室内定位技术的发展
• ★★★★☆ 知乎——动态窗口法
• ★★☆☆☆ 知乎——iBeacon室内定位原理解析
• ★★☆☆☆ 知乎——一篇关于室内定位技术的简单分享
• ★★★★★ CSDN——A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本)
• ★★★★★ Github——PathFinding.js by qiao