介绍一下最近接触比较多的厘米级室内定位技术-UWB超宽带室内定位方案吧。 UWB简介超宽带技术是一种新型的无线通信技术，它通过对具有很陡上升和下降时间的冲激脉冲进行直接调制，使信号具有GHz量级的带宽。它具有对信道衰落不敏感、发射信号功率谱密度低、低截获能力、系统复杂度低、能提供数厘米的定位精度等优点。在早前被用来应用在近距离高速数据传输，近年来国内外开始利用其亚纳秒级超窄脉冲来做近距离精确室内定位。 定位原理 UWB的定位原理和卫星导航定位原理很相似。如下图，天上的卫星坐标为已知，地上的接收设备同时接收到四个卫星信号就能确定自己的位置坐标（平面和高程坐标）。UWB的定位原理就是通过在室内布置4个已知坐标的定位基站，需要定位的人员或者设备携带定位标签，标签按照一定的频率发射脉冲，不断和四个已知位置的基站进行测距，通过一定的算法精确的计算定位标签的位置。 UWB室内定位演示： UWB定位主要应用场景有：电子围栏、FOLLOW ME、机器人定位、工厂人员/物资定位、监狱犯人定位、养老院老人定位、隧道/管廊施工人员定位、发电站定位等需要使用厘米级高精度室内定位信息的应用。 更多UWB定位的应用请持续关注SKYLABUWB模块_超宽带室内定位_深圳市天工测控技术有限公司，我们会不定期推出应用方案，敬请期待！

像你列举的能够实现室内定位的技术有很多。从易用性角度，基于蓝牙的室内定定位实现起来比较轻松、成本较低，1-2米的精度已经能够满足大多数场景的需求了。从精度来看的话，uwb能够实现亚米级别的精度，但是成本着实高昂。目前来说常用的定位技术还是WiFi和蓝牙，毕竟蓝牙模块和WiFi模块是现在移动终端的标配，但是相比蓝牙WiFi定位的精度就显得有点不好意思了，另一方面，相比WiFi，蓝牙已经制定了标准的蓝牙规范协议。 国内做基于蓝牙的室内定位公司有智石、寻息等，其中智石科技的地理围栏系统突破了手机定位的限制，能够实现基于穿戴式设备的实时定位追踪、数据传输和安全预警，这种被动定位的形式为物联网安防和安全看护提供了新的实现方式，还是蛮有价值的。

去年博士刚毕业，研究方向是手机室内定位，自我感觉读博期间（2013-2017）室内定位技术是雷声大雨点小，进步有但革新小，可以说是技术迭代比较缓慢。国内前两年室内定位技术风头正盛，风投也积极，但目前能够在产业上有较大影响力的公司暂时还没有。对自己的博士论文其他部分都不太满意，但是综述部分还确实费了不少的劲，这里贴个精简版吧，肯定有搜罗不全和考虑不周、甚至有摘录其他文章的地方，如果遇到同行，欢迎讨论。 目前室内定位技术种类确实很多，后文会详述，包括GNSS拓展（如高灵敏度GNSS、伪卫星）、蜂窝定位（通信基站定位）、WiFi、蓝牙、Zigbee、UWB、RFID、计算机视觉、红外线、LED、磁场、（超）声波，IMU等。 技术繁杂，各类技术各有利弊，个人感觉从应用需求的角度需要从大众市场和行业市场两个方面去观察。我个人比较关注大众定位市场，所以一直对蜂窝（5G小蜂窝）、WiFi、蓝牙、PDR、地磁、视觉等手机上可以直接用的信息比较感兴趣。在行业市场方面，包括上述WiFi、蓝牙、RFID、足部IMU PDR和UWB方面都有公司在做应用，个人感觉RFID在成本方面有很大优势，足部IMU PDR在特殊场景需求中有优势（如救火），但WiFi和蓝牙表现平庸，高精度方面个人觉得UWB技术前景很大，目前很多公司都在追逐这部分的行业市场（UWB市场调研方面可以参考我另一个回答）。关于题主说的1cm精度，我使用的UWB是达不到这个精度的，其他的就更不用说了，也惊讶于 @Wu Zheng 同学提及室内定位比赛中的激光雷达，我知道有人用这个室内制图，用来定位，似乎成本有点太高了。 学界都喜欢引用一句话来证明室内定位需求广泛，那就是“人类有80%的时间在室内”，对于这个论断，我还是真是发挥了学者刨根问底的精神挖到了老巢，原来来源是美国环境保护署的一个关于室内产品安全性的调查报告（貌似是油漆还是啥，不太记得了），事实上这份报告上80%这个数字显得非常证据不足，但是“转发”的力量就是这么强大，估计他们也没想到这样一个数字会在室内定位领域大放异彩。 一、室内定位需求广泛，然鹅GNSS在室内有BUG 扯得有点远，但是不得不说，室内定位需求还真是非常广泛的。举个栗子，比如你女朋友在商场、地铁或地下车库互相找对方的时候，是不是觉得微信定位太特么不准了，其实不怨微信，是微信给GNSS定位背锅了。大家都知道室外靠GNSS，我们的手机（这里主要指Android）里的定位主要分两类，粗定位和精确定位，粗定位主要利用的是蜂窝，也就得移动联通电信的基站，精度几百米几千米不等，精定位主要是利用的是主要是依赖手机GNSS，单点精度可以达到几十米。卫星定位本质上依然依赖的是无线电通信，但进入室内后，因为建筑墙体阻挡，无线电波的信号会非常差，甚至没有信号，所以无法在室内用，这个时候微信调用的手机的定位结果肯定是不准的。 也就是说，没有了GNSS，室内我们得想其他办法定位，也就是所谓的室内定位领域。目前室内定位技术确实还蛮多元化的，为了更容易认知，需要建立体系进行分类。从技术的角度分类方式有很多，比如按照信号类型、算法、结果精度、优缺点之类的，我这里分类按照两个方式，即定位算法和信号类型。 二、技术种类多，分类方式也多，本文按算法和信号分类 定位算法分为几何定位、靠近感知、场景分析和航位推算。几何定位基本原理就是测绘中的角度或距离交会，根据测距或测角的方法，有所谓的TOA/RSSI测距/TDOA/AOA等等。靠近感知就是用最近的基站作为当前定位结果，可想而知这种定位的精度依赖于基站密度的。场景分析就是利用特征信息来匹配识别的，采用的是机器学习或模式匹配的思想，有一个先行采样（学习）的过程，常见的wifi或蓝牙的指纹定位，图像定位中有一类是在数据库中匹配的就是这种定位算法。航位推算其实也算是一种几何定位算法，有点类似于测绘中的支导线，误差是累积的，这种算法主要是惯导在用，所以这里单独拿出来作一类。 定位信号类型主要分为电磁信号、机械波和惯性信号。电磁信号包括GNSS拓展（如高灵敏度GNSS、伪卫星）、蜂窝定位（通信基站定位）、WiFi、蓝牙、Zigbee、UWB、RFID、计算机视觉、红外线、LED、磁场等，机械波主要就是超声波和声波，惯性信号就是加表和陀螺信号了。 三、主要定位技术简评 高灵敏度 GNSS 定位：主要是改进接收机灵敏度，以期在室内用GNSS，但目前GNSS在室外有遮挡都不太能搞定的情况下，这方面估计还需要一些努力。 伪卫星基站定位：伪卫星是在地下、隧道及室内等无法接收 GPS 定位信号环境中时，通过在上述环境中部署相关的基站设备，发射与 GPS 系统相同的无线电通信信号，从而补充和替代 GPS，实现室内定位。伪卫星基站定位方法精度，但基站部署成本也比较高，国外代表的是澳大利亚 Locata 系统和日本的 IMES（Indoor Message System）系统，国内方面有幸亲身了解过电科54所的产品。 蜂窝定位技术：移动通信网络的基础结构是由一系列的蜂窝基站构成的，它们把整个通信区域划分成各个六边形的蜂窝小区，小区半径约为几十米至几千米，蜂窝定位技术就是依靠移动通信系统的体系结构和传输信息实现移动台的位置估计。利用移动通信无线电波信号，可进行 RSSI 场景识别，TOA，TDOA，AOA 等方式定位，还可以进行 RTD（Round Trip Delay，往返时延）、AFLT（Advanced Forward Link Three Edge Measurement，高级前向链接三边测量），E-OTD （Enhanced Observed Time Difference，增强观测时间差）等方式进行定位 。在目前使用的 2G/3G/4G 标准中，蜂窝网络定位可以便捷使用现有基础设施，但是精度一般在几十米到几百米，精度较低，不适宜室内定位应用，而在仍处于研究阶段的 5G 标准中，蜂窝网络的定位将在 80%的场景下达到 1~10 米的精度 。由北京邮电大学提出的基于 TC-OFDM 信号体制的定位系统 ，融合了定位和通信信号体制，其系统定位精度可达 3 米，可实现高精度的广域室内外无缝定位。 RFID 定位技术：RFID 即无线射频识别技术，是一种通过交变磁场或电磁场耦合的无线通信方式。RFID 可利用射频信号实现非接触式进行双向通信，通过 信 号 处 理 和 信 息 传 递 即 可 进 行 标 签 识 别 与 用 户 定 位 。 SpotOn 和LANDMARC 等系统在 RFID 定位系统研究中具有较高影响力。RFID 系统可分为阅读器定位和标签定位，可采用 RSSI 场景识别，TOA，TDOA，AOA 等方式定位，但 RFID 作用距离一般较短，只有几米，目前 RFID 室内定位技术主要研究如何提高系统的通用性与定位精度以及降低应用成本上。 WiFi 定位技术：无线局域网（WLAN，Wireless LAN）技术是通过射频技术来取代有线通信的方式来构建局域网，其中使用 IEEE 802.11 系列协议的无线局域网也称为 WiFi，通常基于 WLAN 的室内定位也是使用的 WiFi 网络。基于WiFi 的室内定位系统可以采用 RSSI 距离经验模型来进行反演测距从而定位，而更多的定位系统是采用 RSSI 指纹定位的方式（场景识别），最早提出该种定位方式的是微软的 RADAR 系统，此外，马里兰大学的 Horus 系统也非常有影响力。由于基于 WiFi 的室内定位系统可以使用现已部署的基础设施，因此大受应用产商青睐，Google 公司已将该技术和室内地图集成到地图服务中，百度、高德等中国位置服务公司也在研发相关产品。WiFi 定位系统其精度可以达到米级，但是由于其信号容易受干扰，导致强度时变性较强，为了维持精度，需要定期更新指纹库，会带来繁重的工作负担，目前的研究主要在探索如果降低指纹库更新的困难上，如采用插值和众包等方式，另外，基于 WiFi CSI（Channel State Information，信道状态信息）的定位技术由于可以利用更细粒度的载波信息，也日趋受到研究人员的关注。 蓝牙定位技术：蓝牙是 WPAN（Wireless Personal Area Network，无线个域网）的一个标准，是用来解决同设备之间短距离通信的一种无线通信技术，其工作在 2.4GHz 上，具有低功耗的显著特征。与 WiFi 定位类似，常采用的定位方式包括 RSSI 反演测距与 RSSI 指纹定位 [30] ，其中，Apple 公司推出的 iBeacon 系统定位精度可达 2~3 米。蓝牙设备功耗低、体积小，且蓝牙技术已广泛集成在移动设备中，因此易于推广使用，但蓝牙技术的抗噪能力较弱，定位稳定度较差，目前多用来做其他定位技术的补充。 ZigBee 定位技术：ZigBee 是一种介于 RFID 和蓝牙之间的低功耗、短距离的无线通信技术。基于 ZigBee 的定位技术具有低成本、低功耗，且信号传输不受视距影响的优点，其被广泛的应用于工业现场采集、智能家居、医疗护理和环境监测等领域。Zigbee 定位算法包括基于距离和距离无关算法 ，而距离无关定位算法精度较低，无法满足室内定位需求，而其测距方法也多利用 RSSI 信号强度进行距离反演。 UWB 定位技术：UWB 是一种无载波通信技术，通过发送纳秒级或纳秒级以下的超窄脉冲来传输数据，可以获得 GHz 级的数据带宽。UWB 定位技术需在室内部署感应器，通过感应器感应室内物体携带的能够产生超宽带信号的电子标签来进行测距和测角，从而达到定位目的。该方法定位精度高，典型的应用是由剑桥大学开发的 Ubisense 系统 ，该系统精度可以达到厘米级。就目前的情况而言，UWB 设备价格昂贵，部署成本比较高，使得该定位技术普及率下降。 计算机视觉定位技术：随着计算机和图像处理硬件设备性价比的提升，计算机视觉技术正在得到广泛深入的研究，其主要的研究问题是目标的识别与定位。计算机视觉定位技术即通过计算机视觉技术来确定目标点的位置信息，其关键技术为特征提取和图像匹配、摄像机标定、摄像机位姿参数估计等 。计算机视觉室内定位的精度为厘米级，精度较高，但是定位算法较为复杂，运算量大，功耗高，且视觉信号较容易受到干扰，应用限制条件较多 。 红外线定位技术：红外室内定位系统采用的是离散红外技术，即将经调制处理后的红外线通过红外线发射器发送出去，系统的接收端为光学传感器，当安装在室内建筑物中的接收端接收到红外线信号后，便对信号进行解调，从而完成红外室内定位，比较经典的红外室内定位系统是 AT&T Cambridge 研究所设计开发的 Active Badge 系统。红外线定位精度较高，多被利用在工业测量中，但抗干扰能力差，目前红外线定位主要研究集中在抑制声、光、电方面的干扰。 LED 可见光定位技术：该技术首先需要让 LED 灯具发出一定规律和频率的光，再利用智能手机的摄像头或光敏传感器接收该 LED 光信号，进而进行检测、计算位置信息，LED 可见光定位系统的定位精度可达米级，可充分利用建筑及巷道内的照明设备，但需要指出的是，旧设备需要改造，且该技术需要依赖既有的通信设施进行位置信息的传递。国外 Bytelight 系统是该技术的代表，国内华策光通信的 UBeacon 定位系统具有一定的影响力。 地磁定位技术：地球上许多生物可根据地磁进行导航定位，如鸽、刺龙虾等，类似于这些生物，地磁定位技术即根据所处环境的磁场分布来实现定位，由于无需使用其他辅助手段，是一种无源定位技术，适合在室内环境中应用。目前利用地磁定位技术使用的方式包括两类，其一是先构建精确的地磁模型来描述整个地球不同位置的磁场分布，再在实际应用中根据实测值结合地磁模型来进行定位，另一类是利用场景识别的方式，即先构建区域内的磁场指纹，再在定位阶段利用实测数据与指纹匹配的方式进行定位。芬兰奥卢大学提出一种基于地磁的导航定位系统 Indoor Atlas，据报道该系统利用地磁场可达到 0.1-2 米的定位精度。 超声波定位技术：超声波定位技术采用信号往返时间测距，与雷达定位技术类似，即向待测物体方向发射超声波，当超声波到达待测物体后便产生回波，系统通过计算接收到的回波与发射波之间的时间差来计算与待测物体之间的距离。超声波定位系统结构简单，定位精度较高，但构建系统需要大量的硬件设施，成本较高。Bat 系统与 Cricket 系统是具有广泛的知名度的超声波定位系统，其中 Bat 系统定位误差在 9 厘米之内的概率高达 95%。该定位技术为基于测距的定位技术，因此需要视距条件，故受室内多路径影响明显。另外，由于波长类似，超声波之间干扰较大，因此在多节点定位中需要控制标签发射时间，导致定位存在延迟。此外，人类活动过程中也会产生超声波，会对该技术应用造成影响。 惯性定位技术：惯性导航系统是利用惯性元件来测量载体运动加速度，通过对加速度的积分运算，从而确定运载体位置。随着 MEMS（Micro-Electro Mechanical System，微机电系统）技术的成熟，越来越多的低成本惯性测量单元IMU（Inertial Measurement Unit，主要含加速度计和陀螺仪，磁力计可选）被集成到移动计算平台上，由于利用积分运算的惯性定位对惯性器件要求较高，室内定位中多利用 MEMS IMU 进行 PDR（Pedestrian Dead Reckon，行人航迹推算），其中主要利用加速度计来探测步数，再结合步长估计与航向估计，进行位置估计 。惯性测量完全自主、全天候、不受外界环境干扰影响，无信号丢失问题，适合室内定位应用，但室内 PDR 需要其他定位方式进行初始对准，并需要借助数字罗盘进行航向估计。

室内定位这个方向其实很早以前的研究就已经开始进行，还包括诸如基于AGPS的室内位置增强，LED改进光定位，AP服务端的逆向三角定位，信号指纹及其延伸定位，UWB，信号干扰及干涉分析定位，RFID，ZigBee，这些是我或深或浅接触过或者自己尝试过的方法，自然还有题主说到的诸如超声波啊，红外啊之类的听说过但是完全没见过的～ 总的来说从研究角度来说其实好长时间都没有什么特别有突破性的进展了，最近（其实也不算近，离开学术圈好久了）看到的最有趣的也就是MIT under35的一个candidate做的基于对wifi信号的干扰和干涉来确定位置和用户在室内的姿态的研究，Demo还是非常的酷炫的。 目前室内位置的研究总的感觉就是把之前的方法都用上，然后起一个因子图类似的概率网络，然后就是尽可能的向上加各色传感器，从IMU开始，磁场啊，图像啊，红外啊，Laser啊，Sonar啊之类的，然后提升对应的精度之类的，不过这些总感觉并不算是特别强烈的研究主流，所以厉害的组也就是偶尔发一发好会，垂直方向就没有什么拿得出手的会议...IPIN，IPSN什么的嘛，水过文就知道真是水水的。 感觉我跑题了，所以说回来，室内定位的研究方向非常多，是因为室内可以部署的信源和装置，本身的环境复杂程度都允许继续向上添加各种sensor以提高对环境的理解。 那么综合多种方案在实验室的test-bed上实现1cm的精度可以说肯定是有的，你不看军用卫星的精度都那么那么高呢，就当把这些高功率宽谱高穿透性的信号搬到室内，精度肯定会好的。 不过... 大部分的方案在商用的路上都有着非常多的问题，就像我刚才说的，可以继续研究是因为室内情况复杂，信号的传播中可以受到的干扰非常之多，多径啊，遮挡啊，同频干涉啊，信道问题啊之类的吧，同样的，一种方案想要很好的在所有地方解决这些问题基本也是不容易的。我的老师就曾经说过，一项技术，如果不能做到普适，那么其价值就会受到巨大的影响。这也是为嘛GPS虽然很多地方不好用，但是大家就是愿意修修补补用的原因。 那么商用角度，就必须做各种tradeoff，牺牲精度，牺牲使用场景，牺牲init setup的复杂度之类的，为了可以更好的适应更多的场景。 其实说的并不是特别贴近题主的问题本身，只是说说个人理解吧。有很多技术我也就是读过文章跑过demo，出来搬弄下，有深切理解的各位也请多指教。如果题主还有问题，也请随时问俺。

题主已经提到了几种主要的室内定位技术，各种技术都有不少的研究成果，也都有相应的代表性产品，而对于不同的定位需求，用到的定位技术也不一样。最基本的，在救援中的室内定位和商场中的店铺定位，就是完全不同的应用场景。 下面从实际应用的角度分析一下几种定位技术的代表性成果。

• 蓝牙定位

比较有名的有苹果推出的iBeacon，在一个iBeacon基站的帮助下，智能手机的软件能大概找到它和这个iBeacon基站的相对位置。iBeacon技术通过低功耗蓝牙来实现。这也是为什么iBeacon设备靠纽扣电池就能运行很长时间。现在的iBeacon应用主要包括两种，一种是进入iBeacon区域后，进行消息推送；另一种是部署好基站，利用信号强度进行定位。这两种都与位置感知有关。iBeacon进行位置感知的依据是其信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)，通过RSSI值的变化来判断用户距离iBeacon设备的远近。如已知某距离（1米）的RSSI，那么大于该值则距离小于1米，小于该值则距离大于1米。通过部署多个基站，则可以通过与两个或多个基站的相对距离来找到用户的位置大致区域。举一种方法作为例子，比如选离用户最近的两个基站，通过一个基站和用户收到该基站信号RSSI值可以确定一个圆环（圆环是因为有误差范围），两个基站形成的两个圆环的交叠区域，可判定为用户所在的位置。如果有多个基站，则能够进一步缩小区域范围。这种通过RSSI强度进行室内定位的方法并不是蓝牙的专属，但在能够测得蓝牙信号强度的情况下，RSSI强度是室内定位的一种依据。同样基于蓝牙技术的室内定位方法还有Nokia的HAIP，高通的iZAT和Gimbal。基于蓝牙的室内定位优点在于设备体积一般比较小，功耗低，建立连接时间短，主要可以应用于小范围的定位。缺点是蓝牙系统稳定性较差，受噪声的干扰比较大。

• 惯性传感器定位

惯性传感器包括加速度计和陀螺仪等，可测量加速度和角速度。通过对运动传感器的信息进行整合计算，不断更新待移动点的位置和速度。通过对加速度进行积分，可以知道待移动点的位置变化、速度变化，通过对角速度进行积分，可以得到移动点的方向变化。惯性传感器定位于其他方法的不同之处在于，不需要事先布置基站或对室内情况有预先了解，所以在救援人员追踪方面有重要应用，因为在这种情况下，室内的无线信号可能受到强烈干扰、基站可能无法正产工作、或救援环境未知。在无线信号难以正常运行时，惯性传感器定位则成为最优选择。另外，由于现在手机中多带有惯性传感器，所以惯性传感器定位也有易于普及的硬件条件。

• Wi-Fi定位

基于Wi-Fi技术的室内定位主要也依据RSSI强度信息来判断用户位置。一类方法与上述方法相同，在已知各个AP位置的前提下，用信号衰减模型计算移动设备与各个AP的距离，用三角定位法确定移动设备的大致位置。另一类方法则类似于机器学习算法，首先将待检测的室内区域按特定面积进行网格划分，然后获取每个网格内的Wi-Fi信号强度信息，这实际上是一个训练的过程。在训练阶段得到每个网格的信号强度信息，在定位时，通过实时检测信号强度，将与当前信号强度匹配度最高的网格作为移动设备当前的位置。所以不论是以上哪种基于RSSI的方法，都需要预先对待定位区域有详细的了解。也可以通过计算电波在室内的传播规律，用TOA（time of arrival）、TDOA（time difference of arrival）等参数来进行定位，但在智能机上难以获取这些信号，所以不如基于RSSI的方法应用范围广泛。基于Wi-Fi方法进行室内定位的公司有WifiSLAM（被苹果收购）、Wifarer、智慧图等。Wi-Fi方法的优势在于无线网络的覆盖范围大，易于安装，成本低，但其也仅能用于事先了解Wi-Fi环境的建筑或场地内，且精度未达到很高。

• RFID定位

RFID是射频识别的缩写，是一种无线通信技术，通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据。而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。 RFID系统主要包括读卡器、标签和在标签和读卡器间传递射频信号的卫星天线三部分。读卡器发出射频信号，当标签进入磁场后，凭借感应电流获得能量发送存储在芯片中的信息，这种通过感应电流获得能量的标签称为无源标签，如果不通过感应电流可以主动发送信号，则称为有源标签。 上图中，左图为无源标签，右图为有源标签。 RFID用于室内定位已经在物流和供应管理、生产制造和装配等场景下有了比较广泛的应用，但它更多还是作为一个标签，待定位物体处于被动定位的状态，所以更多的应用于商品和货物上。而且其作用距离很近，且标签密度高时会产生较大的干扰。

• UWB

UWB是超宽带的缩写。这是一张UWB与RFID定位精度的对比图。可以发现其定位精度明显高于RFID，可以说是弥补了高精度定位领域的空白。 UWB最初用于军事用途，2002年才发布商用化规范。 UWB主要采用极短脉冲信号传送数据，能保证高速通信的同时，发射功率却非常之小。 UWB定位方法主要基于TOA、TDOA等传输时间参数，或信号到达角度参数AOA。 基于TOA的方法依靠移动点（待定位点）和多个基站间信号的传输时延，得到移动点与基站间的估计距离，可以基站为圆心画多个圆，这些圆的交点理论上就是移动点的位置。这样的思想在RSSI中也用到了，只是RSSI是信号强度指标，而TOA是信号传输时延。 这种基于TOA的方法需要基站在时间上精确同步，但实际中由于多径干扰、噪声干扰，上图中的圆不会相交于一点，而是一个区域。 TDOA则利用移动点到两个基站的距离差确定双曲线，多个基站时，就可以确定多个双曲线，其交点作为移动点的估计位置。 基于AOA的方法则是在基站通过已知点接收机天线阵列测出移动台发射电波的入射角，构成方位线，由多个基站提供的方位线交点，可以用于估计移动点的位置。 TOA和TDOA都对时间同步有较高的要求，如果移动点与基站之间（TOA）或基站与基站之间（TOA、TDOA）时间不同步，则会导致精度不高。 UWB的精度和抗干扰性都性能良好，目前也有比较广泛的应用，不足之处在于其成本较高。 目前UWB室内定位最出名的公司是Ubisense，做精确实时定位产品业务和位置查询业务，已在物流、体育、医疗保健、人员监控等领域有所应用。 最后放一张网上的不同室内定位技术对比的图， 确实室内定位的精度是一直以来追求的一项指标，但精度同时也意味着成本。纵使在一些研究中的室内定位精度达到了厘米级，能否大规模应用到实际生活中也还未曾可知，而且在很多室内定位需求中，实际并不需要很精确的定位精度。所以室内定位的商业价值与其精度的关系，不一定总是成正比的。 参考资料 1.iBeacon工作原理（How do iBeacon work？） 2. iBeacon 3. WIFI定位原理分析 4. 基于RFID的定位技术有几种？哪种最成熟？ - RFID（射频识别） 【非常高兴看到大家喜欢并赞同我们的回答。应许多知友的建议，最近我们开通了同名公众号：PhDer，也会定期更新我们的文章，如果您不想错过我们的每篇回答，欢迎扫码关注~ 】 【“科研君”公众号初衷始终是希望聚集各专业一线科研人员和工作者，在进行科学研究的同时也作为知识的传播者，利用自己的专业知识解释和普及生活中的 一些现象和原理，展现科学有趣生动的一面。该公众号由清华大学一群在校博士生发起，目前参与的作者人数有10人，但我们感觉这远远不能覆盖所以想科普的领域，并且由于空闲时间有限，导致我们只能每周发布一篇文章。我们期待更多的战友加入，认识更多志同道合的人，每个人都是科研君，每个人都是知识的传播者。我们期待大家的参与，想加入我们，进QQ群吧~：108141238】

• 话说答主关注室内定位也有很多年了，主要从事的是惯性定位，这个技术目前而言发展也比较快，和前面各位大牛关注的重点有所不一样，主要是紧急救援或者军事用途。看到这个话题就忍不住多说几句作为知乎首答吧。

大概分为三类：1、放在腰上的（PDR）加速度+磁力计+陀螺or（null）2、放在脚上的（FPN）加速度+陀螺+磁力or（null）3、基于外部临时性基站的，一般采用超宽带信号会有比较好的定位精度。

• 腰上的方案实用性更强，但是对于侧移、转弯、原地踏步这种就会产生明显的误差积累，我们产品的实验结果是通常自由行走能达到2~5%精度，走100米误差达到2~5m，曾经出现的honewell的DRM4000和Seer的NaviSeer都是这类产品，但精度差是其短板，没有获得大规模应用；
• 足部的方案精度高，相对稳定，我们算法也研究了很多年，包括卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、决策树判决等等，可以玩的花样很多，我们有三个博士生的课题都是围绕这个进行的（中间碰巧得了一次全国研究生电子竞赛特等奖）。但是技术相对稳定，真正达到实用也是今年6月份左右，做到3‰的精度，这个精度基本能满足紧急救援的需求了，消防、反恐、救援任务在建筑物内通常不会走得太远，走1km误差累计3m，用户基本都可以接受了。可能一般人认为3‰没有什么感觉，但是我们采用的是普通的低成本的MEMS方案，就是智能手机里那个G-Sensor，而且不依靠任何磁场、无线等辅助信息的条件下。这种MEMS通常的方向漂移误差是≥100°/h的，加速度误差也是大得不得了，如果没有算法辅助，基本上加速度积分带来的速度和位移误差是10%以上。目前，业内很多做消防系统的集成商都在使用我们的模块进行后端服务开发。
• 无线超宽带信号目前主要是集中在Nanotron的2.4GHz和DecaWave的3.5~5.8GHz的两个方案，这两个方案测距精度都可以达到10cm以下的精度，我们实测过基于这两个频段进行三边或质心定位可以达到5~10cm左右的精度，并且这个精度是可以长时间保持住，不存在漂移的。但是一个非常大的问题就是这个频段的超宽带信号穿一堵墙还可以，穿两堵墙就很困难了，实际应用时每次定位需要同时获取三个以上的基站信号，在一般的建筑物内使用起来别说覆盖大部分区域了，用起来的体验只能说不如靠眼睛和感觉定位了，因此这种系统只能应用在开阔环境中。听说LoRa在出测距模块，频段在1GHz以内，这个出来后应该穿透性会好很多。
• 我目前认为在紧急救援应用里面，惯性会是主流，然后用外部基站进行辅助，我们目前的研究方向是通过偶尔获取的一个基站信号进行校准，被定位人员在建筑物内不同时间偶尔会有收到1个基站的测距信息，结合自身的惯导和不同时空的基站信息，就能获取一个稳定的高精度定位结果，并且在外场试验已经通过，目前也正在产品化。
• 在商业化领域室内定位最终会被wifi取代，wifi的密度相对增加，通过指纹算法和众包的思路，应该可以解决数据库维护的问题，设计一个带冗余的模型，我认为里面即使偶尔有少数wifi热点信息是错误的，通过大量的使用者指纹库识别结果、行走习惯和惯性传感器融合，反向定位纠正错误热点信息，实现数据库的自稳定和自我修复。
• 另外还有一个技术方向是采用GPS/北斗地面基站的方案，使用很方便，看起来就是GPS信号能够一直维持，而且定位算法十分成熟。但出于国家层面的战略考虑，这种GPS地面基站的方案应该不会大量推广，而北斗目前在智能终端应用又太少，这种技术短时间内不会有大应用推广。

咳咳说了许多，第一次发长文，请各位评论指正。

不请自来，虽然这个问题关注的人不多，不过确实是我很感兴趣的，所以决定今天贡献知乎首答了。先自我介绍一下，我从事室内定位的研究也有两年多了，参加过国际会议与竞赛，也有trans和期刊论文在修，自己也开发了算法，并读了不少论文，对这一块的发展还是有一些了解的。 楼上 @沈晓龙 已经提到了一些技术，他说的ipin,ipsn水水的我也很同意，不过只是说这些会议的准入门槛不高，并不能说明里面没有好的文章。事实上我在里面看到了很多有意思的文章，不仅思维很严谨，而且提供了一些很有趣的角度。还有一个版块也是藏龙卧虎，能够看出业界的尖端水平的。 那就是，室内定位竞赛。每年微软都有在ipsn上举办室内定位的竞赛，今年在西雅图的比赛我也有幸参加，有很多名校的参与啊，确实有很多亮眼的解决方案。（其实我想说别人怎么都那么多经费啊！！！）整个比赛分为两组，infrastructure-based 和infrastructure-free。也就是是否需要增加额外基础设施。Wifi的解决方案是属于后者。 比赛的赛制是这样的：第一天有五个小时的系统设置时间，时间到了以后是不允许再触碰任何设备的。当天晚上到第二天早上开始进行分组比赛。比赛的地点是一个50m*50m的室内空间，有很多开会的人在周围走动，环境还是相当复杂的。最后的测试实在事先测定好坐标的20个点读取数据，错误低的获得胜利。 比赛的链接：Microsoft Indoor Localization Competition -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 下面进入干货环节，我来给大家说说都有哪些靠（ang）谱（gui）和有意（keng）思（die）的方案。 首先是最终排名第一的方案。这个团队来自European Commission Joint Research Center。 研究的是Nuclear Security。大概是想能在发生像福岛核电站那种事故的时候精确的找到室内的人或者物品吧。先上图 32线的Lidar。嗯，对的，就是和谷歌无人车上那玩意一样的东西。价格大约是几万欧元到十几万不等。太贵了？我也觉得贵啊，可是人家有钱啊。题主问有没有精确到1cm成熟的解决方案，这个精度上算是基本达标了。他们实现的过程我都有仔细观察，实现起来非常迅速，需要一个激光测距仪做对室内扫描并进行3D建模，然后就可以定位了。这个方案不受路人的影响，其实周围有多少人在他们的app上都有清楚的显示，可以看到下图的红点。不过这玩意太大了，而且价格有点太离谱了，激光对眼睛不好呀！！所以这个方案利弊非常明显，只能在有限的地方使用。 （此图来自于他们的ppt） 关键问题是，他们是属于infrastructure-free组的，这不是坑爹嘛，搞得这个组的所有人先自动下降一位。答主的方案也是这一类的，被坑了。比赛中他们的最终精度是20cm。和1cm还是有些差距的。不过我们得知道，这些个测试的点的坐标，也是组织者用激光测距仪手动测出来的，不一定完全精确，并且最后人站立的位置也有一定的误差。考虑到比赛完全是在陌生环境中，有理由相信在熟悉环境中是有可能达到1cm的精度的，当然我也没有试过，我也买不起呀。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 总成绩的第二名是来自CMU。他们说是他们的第五代产品了。而且在他们演讲的最后发现有博世和因特尔的赞助，感觉吊吊的。去年其实他们也参加了，不过好像成绩不太好。他们的方案是基于超声波测距的。用的是TDOA。在整个测试的地方用了十个左右的anchors，anchor长这样： 内部长这样子： （此图来自于他们的ppt） 看起来还是挺成熟的。这个的精确度也是挺稳定的，最后的测试结果显示精确度在31cm。 是infrastructure-based组的第一名。这个方案精确度和成熟度也是不错了，问题在于超声波的接收器并没有和蓝牙，WiFi一样普及。而且超声波有没有危害也是一个问题。这个方案是会受到行人的影响的，当时他们组测试的时候正好赶上吃饭的时间，我们那层楼是用来给大家用餐的，测试的时候他们导师一看到人就可紧张了，看来压力不小啊。让我们看看有了这些厂商的支持这个方案最终能不能得到推广。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 总成绩的三四名都是用的ultra wide band方案,他们都是采用的deca wave的芯片。deca wave现在是uwb领域很出名的公司了。价格也不贵，而且精度很不错。排名总成绩第三的公司叫做time domain，从事uwb也挺久的了，挺出名的公司，有不少专利。第四名的是密歇根大学的方案。采用的Time of Flight 测距加上三角定位。板子如下： 应该是用了其他的rf信号来做时间同步。他们采用了多次测距取平均值的方法。获得了很高的精度。值得注意的是，在测试点中有一个点他们预测的很糟糕，不然他们就是冠军了。从下图还可以看出，他们还考虑了天线的影响。 UWB技术挺不错的，个人比较看好。虽然不一定能进入消费级市场，不过在专业的领域应该有不小的发展空间。 ---------------------------------------------------当然还有很多逗逼的方案-------------------------------------- 比如用灯的。这个不是通过led灯频率哦，他是通过图像识别灯的角度，来估计相对于灯的距离和 角度，图如下： 每次定位必须躺在地上拍照，实用性不强，不过想法挺新颖的，实验室有钱了就能实现个人理想啊。运来了好几箱的灯~~~~~~ 还有通过磁场的。使用下面的装置产生固定的磁场频率。然后通过磁场频率与强度来定位。也是一种方法就是了。坑爹的是楼主的方案使用了地磁来校准，有了这个东西，整层楼的磁场都出问题了，只好半夜里改方案，都是泪啊。 --------------------------------------------------------IPIN------------------------------------------------------------ 上个月去Banff参加了IPIN，竞赛环节亮点不太多，可能因为在加拿大吧，感觉有挺多犀利的实验室和公司并没有前来，不过恭喜中国的小伙伴获得了手机组的冠军。他的算法主要是使用手机上的惯性传感器，使用PDR算法来测算用户的行进距离和朝向，再结合Wi-Fi指纹来做修正。还有一组是脚上绑着传感器的方案，韩国童鞋拿了第一（不太服气啊，这个比赛都是韩国人资助的，听说这哥们在准备的时候各种让算法学习测试人员的走路方式，学习了好久，那自然是准的）。不酸了，第一还是说明挺有水平的。 IPIN有一些水文，也有不少好文。给我印象最深的（我并没有把所有的论文都听了）一个是用UWB做的仓库定位。是来自日本的大学，导师是个中国人。他们自己设计的UWB芯片以及板子。在仓库中对工作人员的轨迹密度进行分析，从而提高物品摆放的效率，把轨迹密度过高的地方的货物移到密度较低的地方。挺实用的方案，而且UWB的精确度确实还不错。有兴趣的可以去IEEE上找一找他的文章。 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 就说这么多啦，方案很多，并没有统一的方案。不同的场景需求不一样，感觉是各个公司都能有一口饭吃，还没看到能一统天下的公司和方案。就算现在各种大公司都进来了，感觉也是每人分一杯羹，自家用自家的方案。我还没有工作，对各个公司商业化的方案了解不多，我个人比较看好的是UWB，Wi-Fi测距（Intel的芯片，有兴趣的可以自己查一下，估计明年或者后年可能可以上市），Wi-Fi指纹加传感器（目前最可行便宜的方案），蓝牙（都怪苹果）。说的不足的地方，欢迎指正。