1.长期视觉定位与重定位先进方案综述
2.室内定位系统具体有哪些功能
3.51GIS学院分享室内导航定位技术研究进展与展望
4.2023 年 Gartner® 全球室内定位服务魔力象限™

长期视觉定位与重定位先进方案综述

       深度解析长期视觉定位与重定位的视觉室内视觉室内创新实践

       在视觉定位的漫长旅程中，解决未初始化或定位失败的定位定位挑战，核心在于构建全面的源码源码全局地图并精准搜索位置。这个过程涉及多个层次的视觉室内视觉室内方法和先进技术，从分层定位框架到多维度定位策略。定位定位下面，源码源码怎样掌控源码我们将深入探讨这些关键技术和它们在实际应用中的视觉室内视觉室内卓越表现。

分层定位框架：精准融合

MobileNetVLAD与高效特征网络（HF-Net）：前者是定位定位模型压缩的典范，适用于NVIDIA Jetson TX2等设备的源码源码高效检索；而HF-Net则在层次定位中展现出卓越性能，特别是视觉室内视觉室内在移动设备上。

深度学习特征融合：如Patch-NetVLAD和MultiRes-NetVLAD，定位定位它们源自DenseVLAD和NetVLAD，源码源码为大规模视觉位置识别提供了强大支持。视觉室内视觉室内

特征匹配与定位技术迭代

       - Local Feature Match: SuperPoint与SuperGlue的定位定位结合，以及LoFTR的源码源码无检测器方法，提升了在低纹理区域的重复模式匹配性能。

       - LoFTR与自我强化学习：SFRS通过迭代训练和GPS弱监督，显著提高了大规模图像定位的精度。

分层定位框架中的佼佼者

       - kapture-localization (SOTA)：利用图像检索、R2D2和精确的 Homography/PnP，成为视觉定位领域的领导者。

       - Hloc：通过层次结构、MobileNetVLAD与HF-Net的组合，成为CVPR /ECCV 的赢家，展现了轻量级与多场景挑战的胜利。

       - LoFTR结合HF-Net (InLoc开源)：LoFTR和NetVLAD的刷ip 源码协同工作，加上粗精定位，构建了高精度的局部特征匹配方案。

定位方法的演变与创新

       - LoFTR-OT：整合LoFTR、HF-Net等，展示了在视觉定位竞赛中的卓越性能。

       - 2D-3D匹配的进化：从Active Search到Recalling，这些方法优化了GPU使用和计算效率，直接2D-3D匹配成为目前的最优解。

数据与代码库的丰富资源

       - CMU-Seasons、Extended CMU-Seasons、RobotCar Seasons等数据集，为研究提供了丰富的训练和测试样本。

       - PixLoc：从PoseNet到PixLoc，深度特征对齐技术引领了绝对定位回归的最新进展。

对抗光照与环境变化的解决方案

       - GN-Net & LM-Net：定制网络设计，确保在光照和天气变化下的直接SLAM方法的稳定性。

       - 地标检测与3D定位：LDSL利用地标检测技术，为稀疏场景坐标回归提供了突破。

       这些先进方案在实际应用中展现了强大的定位能力，无论是在白天的Aachen Day-Night，还是在夜间挑战的Pittsburghk，它们都在为增强现实和室内定位提供强大支持。深入理解并掌握这些技术，将为视觉定位领域开启新的可能。更多详细信息，扫溯源码可在相关GitHub代码库中探索。

室内定位系统具体有哪些功能

       NOKOV室内定位技术，主要用于实时准确测量，记录物体在真实三维空间中的运动轨迹或姿态。其光学式动作捕捉系统利用多个高速相机，从不同角度监视和跟踪待捕捉目标上的标志点，根据计算机视觉原理，可以从多个高速摄像机的连续图像序列里，确定某个点在空间中的位置和运动轨迹，获取得到的实时刚体位姿数据通过SDK发送到无人机地面站，地面站输出控制命令进一步控制无人机的运动。考虑到不同的实际情况，动作捕捉工作站也可以将实时刚体位姿数据通过SDK，发送到无人机的控制芯片，利用无人机进行解算数据，实现自主协同控制。

       NOKOV室内定位系统

       例如：在同济大学建筑与城市规划学院开发的无人机集群自主建造系统中，就使用了NOKOV动作捕捉系统。建造系统整体由无人机空间位姿反馈和地面站轨迹规划控制两部分组成，系统定位需求分为两个部分：位姿控制和全局定位控制。尽管NOKOV动作捕捉系统可以对室内刚体进行姿态的解算，且解算精度比机载惯性测量单元好，但由于系统内置的惯性测量单元足以支撑刚体的姿态估计，所以在位姿控制部分，使用的小説 源码是无人机控制领域常用的解决方案，即利用机载的姿态传感器、磁力计、气压计和空速计等传感器系统综合处理无人机实时的局部姿态信息。系统的全局定位控制采用了基于光学红外相机的NOKOV动作捕捉系统，代替室外常用的GPS定位系统对无人机的实时位置进行跟踪，以满足室内无人机稳定悬停的作业要求，同时将无人机坐标信息传回地面站计算机的可视化界面。

GIS学院分享室内导航定位技术研究进展与展望

       室内导航与定位系统是指在各种室内空间中采用不同技术来实现人员室内导航以及对人员、物体的定位与跟踪。随着物联网技术的发展，人员、物体在经济行为、个人活动、军事等应用领域的定位需求越来越多。在室外有全球卫星导航系统(global navigation satellite system，GNSS)，是一种普适且成熟的方案可以让人们在室外实现导航与定位;但是在室内空间越来越庞大的今天，各个工厂车间、大型购物商城、办公楼、地铁站的不断建设，基于室内的导航与定位对人员、物体的安全与监测是必不可少的。室内定位系统大都基于临近探测、三角、传世单机源码多边定位、指纹定位法来实现，或者为了提高精度采取组合定位的方法。

       多数室内定位技术的原理是根据接收设备对信号的接收，从而判断接收机与已知信号点的相对距离。另外，利用特征比对和定位对象对信号的遮蔽也是常用的技术方法。主要室内定位方法的对比与分析如表1所示。表1列举了基于室内环境的各种定位方法与特点，其中基于航位推算法和指纹法的改进算法研究颇多。文献[2]提出了一种用室内地图来消除行人航位推算过程中漂移误差的定位方法;文献[3]的DREDR(dead-reckoning enhanced with activity recognition)室内定位方法是针对行人航位推算法中漂移误差的累积提出的，利用零速度更新技术对每一步操作结果进行校正。文献[5]提出了在指纹法的基础上将确定型算法和概率分布算法结合的新方法，该方法可以减小算法空间复杂度;文献[6]提出了改进的位置指纹定位算法，可以较好地滤除噪声干扰、优化定位阶段的估算坐标，从而提高准确性，有更高的精度、稳定性。

       基于传感器的室内定位技术包括红外线定位、超声波定位、惯性导航定位和视觉定位等。红外线定位系统一般由装有红外发射器的移动站和基站组成，采用多边定位等方法来确定被测物体位置。超声波技术采用的测距方法大都是反射式测距法，通过计算时间差从而得到待测距离。惯性导航定位是利用惯性传感器如加速度计、陀螺仪或磁力计采集物体的一些参数信息，从而确定位置信息。视觉定位方式有很多种，基于手机设备的单目摄像头多数用的定位方法是图像匹配，而基于相机交会的定位方法主要依据密度匹配和运动恢复结构的原理。

       基于射频信号的室内定位技术包括WiFi定位、蓝牙定位、紫蜂定位、蜂窝网络定位和射频识别定位等。WiFi定位因其低成本而成为受众广泛的技术，其定位的优势在于无需额外的设备，部署成本低、功耗低，用户随时随地就能使用手机开启WiFi、蜂窝网络，定位成本低、适用性强。蓝牙定位和ZigBee定位技术二者均基于短距离低功耗通讯协议，实现的方法可以是质心定位法、指纹定位和邻近探测法，且二者都具有功耗低、近距离、运用广泛等优点，但同时稳定性差、受环境干扰大。蜂窝网络定位主要用于智能手机的定位，依靠检测传播信号的特征参数来实现定位，常用的定位方法有邻近探测法、以及基于观测到达时间差来实现定位。射频识别定位技术具有辐射距离远、可以绕过障碍物传输、设备低成本、高可携性、易维护性、定位精度高等特点。

       不同传感器进行位置信息融合，称为融合定位。融合多种定位技术进行室内定位是目前研究的热点。在应用研发方面，芯片Driver2和Aether5具有体积小、穿透力强、功耗低等优点。在应用进展方面，室内导航与定位技术已经逐渐应用于经济社会、国防和人类的日常生活中，包括企业管理、特殊人群的监护服务、应急安全救援、大型室内旅游景点的应用、智慧养老服务、物品管理和运输中的应用等。

       室内导航定位技术的研究与应用虽然迅猛，但仍面临很多挑战，如动态性太强、成本和复杂性较高、可扩展性不高、用户终端供电能力有限等。未来室内导航定位技术的发展趋势将寻找新的多技术融合方案以及信息融合算法的优化、低功耗优化、寻找新的定位源和定位方法、重点突破5G网通信网络的室内定位、注重室内定位数据安全与隐私问题。

年 Gartner® 全球室内定位服务魔力象限™

       年的室内定位服务市场因COVID-催生的需求增长而日益成熟，新技术如UWB和计算机视觉引领了人员追踪的扩展，不仅在医疗保健中追求房间级定位，还满足了仓库等其他行业对精细化技术的需求。这场市场革命推动了七大关键技术趋势:

多技术标签整合: 为了满足不同行业的独特需求，集成多种RF技术标签如Wi-Fi, BLE, 和UWB，提供定制化的定位解决方案。

传感器协同与融合: 以员工安全为中心，通过传感器网络的协同工作，提升定位准确性和安全性。

技术许可与AI驱动的分析升级: 合作与AI技术的融合，改进了定位服务的精确度和数据解读能力。

物联网与网络优化: 通过提升底层网络性能，实现更精细的定位和物联网应用的无缝对接。

快速信标与成本效益: 快速部署的信标提供高精度数据，同时降低了总体成本。

技术组合策略: 蓝牙、NFC、UWB的巧妙组合，构建灵活且精确的室内定位生态系统。

动态通信应对移动需求: 动态通信技术确保资产在移动中的实时位置追踪。

       供应商们通过API共享和集成增强服务，AI/ML技术的运用增强了定位的精准和效率。在Gartner的定义中，室内定位市场已成为确保安全、合规和成本优化的关键领域，涵盖办公室、零售和医疗等广泛场景。

       解决方案中，多种技术如Wi-Fi、BLE、UWB和光学分析集成到标签中，提供实时位置数据和环境信息，硬件包括信标、传感器和位置引擎软件构成核心组件。

       在应用领域，六项主要场景包括静态资产监控、移动人员跟踪、关键资产追踪和点对点距离检测。各供应商如AirISTA、CenTrak、Cisco等，分别在各自的领域内展现出特色与挑战，从领导者到挑战者，各具专长和局限性。

       通过这些创新与合作，室内定位市场正步入一个全新的时代，为各行各业提供更加智能、精确和定制化的定位解决方案。然而，每个供应商都需面对市场选择、技术整合、特定领域限制等挑战，以适应不断变化的市场需求。