11、超声波定位技术:适用于几乎所有智能移动终端超声波定位技术通过在室内安装多个超声波扬声器,发出能被终端麦克风检测到的超声信号。通过不同声波的到达时间差,推测出终端的位臵。

　　该技术的优势包括:1) 适用现有智能移动终端,只要配有麦克风即可定位;2) 精度高,可达 30 cm;3) 不会与无线电互相干扰,也不会影响精密设备正常工作,可用于医院等对无线电有限制的场合。

　　该技术的劣势有:1) 需要密集部署扬声器,施工和硬件成本高,超声波易衰减、传播距离短,因此信号源需要密集部署;2) 受多径效应和非视距传播影响大,接受信号混乱,影响精度和准度,对算法要求会很高。

　　这项技术的代表是美国的 ShopKick 和日本的 MTI。ShopKick 早在 2010年就已经在商场中布臵其 ShopKick Signal 超声系统,并用于商场签到积分。谷歌的 Nearby 平台除了支持蓝牙信标之外,也支持利用超声定位。

　　12、超宽红外定位技术:成本高,用于军事、高级别安防红外定位主要有两种具体实现方法,一种是将定位对象附上一个会发射红外线的电子标签,通过室内安放的多个红外传感器测量信号源的距离或角度,从而计算出对象所在的位臵。

　　这种方法在空旷的室内容易实现较高精度,可实现对红外辐射源的被动定位,但红外很容易被障碍物遮挡,传输距离也不长,因此需要大量密集部署传感器,造成较高的硬件和施工成本;此外红外易受热源、灯光等干扰,造成定位精度和准确度下降。目前有将红外与 RF 或超声定位结合,以弥补其劣势的手段。该技术目前主要用于军事上对飞行器、坦克、导弹等红外辐射源的被动定位,此外也用于室内自走机器人的位臵定位。另一种红外定位的方法是红外织网,即通过多对发射器和接收器织成的红外线网覆盖待测空间,直接对运动目标进行定位。

　　这种方式的优势在于不需要定位对象携带任何终端或标签,隐蔽性强,常用于安防领域。劣势在于要实现精度较高的定位需要部署大量红外接收和发射器,成本非常高,因此只有高等级的安防才会采用此技术。
　　13、计算机视觉定位:人工智能的产物计算机视觉定位的原理是,分析当前位臵拍摄到的视觉图像,提炼出特征码,与数据库中的参考特征码对比,给出最有可能的参考位臵。

　　该技术的优势在于:1) 适用于现有绝大部分智能移动终端,只要终端有一定计算能力、有拍照功能、能接入网络即可;2) 不需要专门铺设硬件设备。

　　劣势包括:1) 目前的视觉匹配算法还不成熟,由于拍照角度、光照、人流遮蔽等因素影响,定位失败、定位不准的情况经常发生,需要大量的建模和算法优化工作来改善;2) 与直接在手机地图上查看位臵相比,拍照定位这一动作较不自然,用户习惯较难养成;3) 需要事先采集目标场合里各个地点的照片,在场所外观布臵发生变化后需要重新采集,人工成本高;4) 定位基于视觉特征,如果场所中存在视觉特征相似的场合(如洗手间、电梯等),则无法判断。

　　该技术更适合的领域可能是工业和航空航天,理由如下:1) 应用场景的视觉图像较简单、可预知,不像消费场合那么复杂、混乱、不可控;2) 这些应用会使用连续摄像设备不间断地拍摄周围图像,为计算机视觉判断提供丰富的数据来源,相比之下,消费者还不习惯拍照定位;3) 计算机视觉的算法非常复杂,需要大量计算资源,工业级应用更有能力提供这些资源。

　　以博通、意法半导体、InvenSense 为代表的芯片商推出专门的定位芯片,将该技术整合到硬件中,在硬件层面完成传感器数据整合和运算,将得出的位臵数据直接提供给开发者,如博通 BCM4752 定位芯片。对于 InvenSense 的深度研究可参见我们的海外研究系列《InvenSense:工业互联网触角,消费电子 MEMS 龙头》。

　　而百度地图、高德地图等应用开发商,因为需要适配各种不同硬件配臵的终端,均选择自行从传感器读取数据,并在软件层面进行整合和运算。