【摘 要】
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近年来随着人工智能热度的攀升，移动机器人技术渐趋为衡量一个国家先进水平的重要依据，在各个国家重点研究领域效果蔚为大观。大多数的移动机器人实现室内自主导航必然采用室内定位技术，目前WIFI定位和视觉实时定位与建图技术(视觉SLAM)被广泛应用于室内定位技术之中。在大型室内环境中，WIFI定位虽然实时性高、部署简单、成本低，但是定位精度较低，视觉SLAM虽然具有较高的定位精度，但是存在实时性低、鲁棒性差的问题。因此为在大型室内环境中获得实时性高、鲁棒性强、定位精度高的室内定位系统，本文提出WIFI与视觉SLA
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近年来随着人工智能热度的攀升，移动机器人技术渐趋为衡量一个国家先进水平的重要依据，在各个国家重点研究领域效果蔚为大观。大多数的移动机器人实现室内自主导航必然采用室内定位技术，目前WIFI定位和视觉实时定位与建图技术(视觉SLAM)被广泛应用于室内定位技术之中。在大型室内环境中，WIFI定位虽然实时性高、部署简单、成本低，但是定位精度较低，视觉SLAM虽然具有较高的定位精度，但是存在实时性低、鲁棒性差的问题。因此为在大型室内环境中获得实时性高、鲁棒性强、定位精度高的室内定位系统，本文提出WIFI与视觉SLAM融合的室内定位系统，其主要工作包含以下几个方面：
1.WIFI信号预处理及定位。本文详细介绍了WIFI定位的基本原理，针对人为活动，硬件性能差等因素造成所采集的WIFI信号质量低的问题，本文采用信息增益作为评估标准对基站(AP)进行筛选，同时采用格拉布斯准则对采集的WIFI信息进行异常值剔除，随后建立WIFI离线数据库和WIFI地图。最后针对传统K近邻(KNN)指纹定位算法所存在的定位准确率低的问题采用基于信息增益的自适应KNN算法以提高定位的可靠性。
2.视觉SLAM定位及优化。文章阐述了视觉SLAM定位的基本原理，并着重对视觉SLAM中最关键的技术之一，图像特征匹配算法，进行了详细说明及优化。针对传统ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)匹配算法所存在误匹配率略高的缺陷，本文提出基于领域灰度值的新特征描述子以提高特征点匹配率。
3.WIFI与视觉SLAM融合的定位技术。为将WIFI地图与视觉SLAM地图建立映射关系，本文提出地标法实现两地图的融合。同时，针对单一的WIFI定位存在定位精度低的问题，以及单一的视觉SLAM定位存在计算时间长、定位失败率略高的问题，因此本文采用以WIFI与视觉SLAM中的视觉词袋技术融合实现粗定位，以粗定位作为约束条件，通过视觉SLAM实现精定位。
实验表明，本文提出的融合室内定位系统在定位准确率、定位精度、定位时间等性能上存在显著提升，为大型室内环境下定位研究提供了一定的价值。
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