七大室内定位技术

随着LBS和O2O搅得火热，定位技术近年来也备受关注且发展迅速。虽然室外定位技术已经非常成熟并开始被广泛使用，但是作为定位技术的末端，室内定位技术发展一直相对缓慢。而随着现代人类生活越来越多的时间都处在室内，室内定位技术的前景也非常广阔。

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视觉惯导紧耦合的行人室内自主定位方法

针对行人在大型复杂建筑环境中的高精度和高可靠性室内定位需求，传统的基于视觉点特征方法易受环境纹理缺失、相机快速运动导致图像模糊而定位失效问题，提出了一种基于视觉点线特征与IMU紧耦合的行人室内自主定位方法。在视觉惯导融合导航系统框架下，前端部分，在点特征基础上引入结构化建筑环境中丰富的线特征，并采取基于梯度密度过滤机制的改进线特征提取策略，剔除局部线特征密集区域；利用点线特征与IMU紧耦合优化机制提高行人位姿估计及定位的准确性和稳定性。通过利用EuRoC数据集和在实际楼道场景下的实验，特别是在弱纹理、光照变化等条件下实验，验证了所提方法进行行人室内定位的准确性和可行性。

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自动驾驶综述：定位、感知、规划常见算法汇总

自驾车自动驾驶系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为许多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常也被划分为许多子系统，负责诸如路径规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制等任务。

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融合三边测量和PDR的室内定位关键技术分析及应用

随着无线传感器技术的日益成熟，基于无线传感器技术的室内定位相关技术研究快速发展，目前已有多种无线技术手段，包括红外线、超声波、蓝牙、射频识别、超宽带、ZigBee和WiFi等。其中iBeacon技术目前已比较成熟，廉价的iBeacon信标设备的普及，使得基于RSSI的定位技术开始广泛应用于商业场景中，而iBeacon短距传输的特点保证了三边测量解算也能够得到较好的定位效果。信标的信号在环境中传播时，容易受到多路径、人体吸收等影响，使得RSSI值不稳定；虽然较密集部署的iBeacon信标一般能保证较好的定位精度，但是RSSI的变化会引起当前定位点的频繁跳动，导致定位精度和可用性降低。为减弱环境带来的噪声影响，提高RSSI的可用性，通常采用各种滤波算法优化RSSI，如低通滤波、均值滤波、高斯滤波等。对RSSI的优化能够有效提高定位精度，减少静止时的跳动情况；但在运动过程中，定位的连续性仍然较差，效果欠佳。

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室内定位几种算法概述

随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS技术（如伪卫星等），无线定位技术（无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等），其它定位技术（计算机视觉、航位推算等），以及GNSS和无线定位组合的定位技术（A-GPS或A-GNSS）。

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基于抗差EKF的Wi-Fi/MEMS融合室内定位算法

针对现有的基于Wi-Fi估计信号到达角（AOA——Angle Of Arrival）的室内定位算法受限于设备摆放高度以及非可视环境（NLOS）影响的问题，提出一种改进的AOA估计算法。首先将线阵改为L阵，利用信道状态信息（CSI）虚拟大规模阵列天线，对俯仰角和方位角进行估计，提高方位角估计的准确性，然后将定位结果与微机电系统（MEMS——Micro Electro Mechanical System）传感器通过抗差扩展卡尔曼滤波（EKF——Extended Kalman Filter）算法进行数据融合，提高定位精度，同时解决在NLOS环境下无法定位的问题。

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面向智慧运维的分布式光伏知识库构建方法

面向智慧运维的分布式光伏知识库构建方法.pdf光伏

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二维有机-无机杂化钙钛矿非线性光学研究进展（特邀）

二维有机-无机杂化钙钛矿非线性光学研究进展（特邀）.pdf

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