课题组在2018微软室内定位大赛中喜获佳绩

特色

在葡萄牙刚刚结束的2018微软室内定位大赛(Microsoft Indoor Localization Competition – IPSN 2018)中,王智老师带领课题组陈敏麟、张磊等4名同学参赛并以0.7米、0.71米的定位精度包揽了3D组使用声音技术队伍中的前两名,总排名为第四名和第五名。

微软室内定位大赛是国际最著名的室内定位大赛之一,代表该项技术的最高水平,也代表当今世界对于定位技术发展方向的展望。实验室长期在该方向进行相关技术研究,也在过去有参加该赛事的经验,这些积累也是这次实验室参赛能取得佳绩的基础。

2016实验室参加微软室内定位大赛

今年的比赛于4月10日至12日在葡萄牙波尔图的证券交易所宫举行,由来自Microsoft Research、Robert Bosch LLC、University of Oxford、Carnegie Mellon University等企业与大学的专家进行组织和评审,真值精度1~2厘米,共吸引了来自全球学术界和企业界的31支队伍参赛。

2018微软室内定位大赛场地

2018微软室内定位大赛场地

各个团队均投入百分百的实力,以期望达到最高的定位精度。比赛中,3D组的团队主要采用了超宽带(Ultra Wideband, UWB)和声音(Sound)两种定位技术。其中UWB是一种定制的、价格高昂的高精度定位技术,适用于需要高精度的工业场合,本次比赛的前两名均采用了UWB技术,冠军来自卡耐基梅隆大学的Miller团队。

比赛现场的各种场景录像

声音技术以其低成本,兼容智能手机的优势,有望在更多的商业场合得到应用。在3D组的比赛中,浙大团队带来的AIDLOC和RA2LOC两套系统以0.7米、0.71米的定位精度包揽了使用声音技术队伍中的前两名,总成绩第四名和第五名,是浙江大学在该比赛所取得的最好成绩。

2018实验室参加微软室内定位大赛

2018实验室参加微软室内定位大赛

团队参加比赛测试录像

比赛结果: 

2018年微软室内定位大赛比赛结果

2018年微软室内定位大赛比赛结果

王智老师表示,参赛的两个声音定位系统分别采用了不用的技术,解决了声波在室内传输中所存在的强干扰、多径效应、声音信号遮挡以及由简易元器件所造成的频率偏移等技术难题,在比赛中达到了与UWB相当的定位精度,并且由于其兼容手机的特点,有望成为最有普适性的高精度室内定位解决方案。 

团队成员现场讨论解决方案

团队成员现场讨论解决方案

 

2018实验室团队成员合影

2018实验室团队成员合影

 

 

王智老师指导2018届本科毕业生顺利完成毕业设计

毕业将近,我们不经感叹时间飞逝。回头看看,大学生活有酸有甜,更多的是自身的成长。难以忘怀的是“大不自多”的精神,是竺校长的两个问题。毕业设计是大学四年成果的集中体现,他们用优秀的设计、缜密的思维为自己的大学生涯画上了一个圆满的句号。三位同学分别通过声信号实现按键窃听、小车跟随、手机自定位功能。

傅郅,毕设题目为基于智能设备声传感器的键盘按键窃听研究。通过手机双麦克风对按键录音进行离线处理,实现了58%按键精确识别。其主要方法为TDoA和梅尔倒谱特征的串联分析。本次研究成功地复现了以往的实验,并且进一步地探究了任意放置手机时窃听的可能性。

洪乾辉,毕设题目是基于声信号场景识别的移动终端智慧控制,最终要实现的目标是利用单部手机进行室内定位。室内定位是目前学术届探讨颇多的技术难点,本次设计创造性地抛弃了原有的以基站为基础的定位模式,研究了只利用一部简单的智能手机进行定位的定位模式,最终采用了基于信号匹配的定位方法取得了初步的定位效果。但同时该定位方法由于自身算法的局限性导致定位结果的抗干扰能力较差,在之后的研究中期待用更优秀的定位算法,以该实验结果为基础,完善定位设计。

贾文超,毕设题目为面向无人超市的智能小车随动系统。针对无人超市的环境,设计了一种基于声信号定位的智能小车随动系统,旨在解放顾客双手,使顾客购物更加方便,推动无人超市的智能化。利用声信号室内定位技术得到人和智能小车的相对位置,之后通过安卓手机控制小车运动到指定位置,从而让智能小车可以自动跟随在购物者的身后,运送购物者所挑选的商品,并保持一定的距离以便于购物者能轻松的放置所购买的商品。

在成本较低、功能简单的硬件设施条件下,本项目通过大量实验和研究,开发出基于手机内置传感器的循迹小车,并利用声信号定位设备实现了对行人的轨迹定位,最终实现了购物车跟随人形势的功能。未来可将本项目的研究成果推广至其他需要随动行驶的领域,实现技术的商业化。

附件是三位毕业生的答辩PPT,可供下载交流傅郅_答辩展示毕设结题展示贾文超基于声信号场景识别的移动终端智慧控制_洪乾晖