人類對“定位”的追求從古至今就沒有停止過。在古代，人類希望在迷失的時候知道自己在哪，成為那個時代的社會性問題。于是人們學會依靠日、月、星、植物、動物、河流之類的自然界的物體，來估算自己大致位置形成一套經(jīng)驗化的方法，指南車、司南、羅盤，發(fā)展到后來的指南針。這些科技上的進步，為人類探索未知世界起到了巨大的作用。

隨著時間的推移，這種過于粗略的定位（定向）技術(shù)越來越不能滿足人類探索世界的精細化需求，催生出GPS這種定位系統(tǒng)。而隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和室內(nèi)位置技術(shù)的創(chuàng)新，室內(nèi)定位技術(shù)在今天市場需求下應運而生。除了滿足基本的室內(nèi)定位需求外，基于室內(nèi)定位的技術(shù)進步，為給其他行業(yè)發(fā)展帶來突破性的改變。

室內(nèi)定位技術(shù)不同場景技術(shù)不同

目前有幾種主要的室內(nèi)定位技術(shù)，各種技術(shù)都有不少的研究成果，也都有相應的代表性產(chǎn)品，而對于不同的場景的定位需求，用到的定位技術(shù)也不一樣。

藍牙定位

這個就是目前比較火的iBeacon在iBeacon定位設(shè)備的幫助下，智能手機的軟件能夠?qū)崿F(xiàn)定位、導航。iBeacon技術(shù)采用了低功耗藍牙可以實現(xiàn)iBeacon設(shè)備僅靠紐扣電池運行很長時間。現(xiàn)在的iBeacon應用主要包括兩種，一種是進入iBeacon區(qū)域后，進行消息推送；另一種是部署好基站，利用信號強度進行定位。這兩種都與位置感知有關(guān)。

iBeacon進行位置感知的依據(jù)是其信號強度RSSI，通過RSSI值的變化來判斷用戶距離iBeacon設(shè)備的遠近。如已知某距離（1米）的RSSI，那么大于該值則距離小于1米，小于該值則距離大于1米。通過部署多個基站，則可以通過與兩個或多個基站的相對距離來找到用戶的位置大致區(qū)域。基于藍牙的室內(nèi)定位優(yōu)點在于設(shè)備體積一般比較小，功耗低，建立連接時間短，主要可以應用于小范圍的定位。缺點是需要引導用戶打開藍牙，目前這些問題在一些場景已經(jīng)不算太大問題。

慣性傳感器定位

慣性傳感器包括加速度計和陀螺儀等，可測量加速度和角速度。通過對運動傳感器的信息進行整合計算，不斷更新待移動點的位置和速度。通過對加速度進行積分，可以知道待移動點的位置變化、速度變化，通過對角速度進行積分，可以得到移動點的方向變化。

慣性傳感器定位于其他方法的不同之處在于，不需要事先布置基站或?qū)κ覂?nèi)情況有預先了解，所以在救援人員追蹤方面有重要應用，因為在這種情況下，室內(nèi)的無線信號可能受到強烈干擾、基站可能無法正產(chǎn)工作、或救援環(huán)境未知。在無線信號難以正常運行時，慣性傳感器定位則成為最優(yōu)選擇。另外，由于現(xiàn)在手機中多帶有慣性傳感器，所以慣性傳感器定位也有易于普及的硬件條件。

Wi－Fi定位

基于Wi－Fi技術(shù)的室內(nèi)定位主要也依據(jù)RSSI強度信息來判斷用戶位置。一類方法與上述方法相同，在已知各個AP位置的前提下，用信號衰減模型計算移動設(shè)備與各個AP的距離，用三角定位法確定移動設(shè)備的大致位置。另一類方法則類似于機器學習算法，首先將待檢測的室內(nèi)區(qū)域按特定面積進行網(wǎng)格劃分，然后獲取每個網(wǎng)格內(nèi)的Wi－Fi信號強度信息，這實際上是一個訓練的過程。在訓練階段得到每個網(wǎng)格的信號強度信息，在定位時，通過實時檢測信號強度，將與當前信號強度匹配度最高的網(wǎng)格作為移動設(shè)備當前的位置。

Wi－Fi方法的優(yōu)勢在于無線網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍大，易于安裝，成本低，但其也僅能用于事先了解Wi－Fi環(huán)境的建筑或場地內(nèi)。