随着物联网技术的普及，室内定位需求持续增长。由于建筑结构复杂性和信号衰减等问题，移动传感器在盲区中的追踪精度仍面临挑战。本文探讨其技术瓶颈及潜在优化方向。
技术原理
主流室内定位技术包括：
- 蓝牙信标（BLE）三角定位
- 超宽带（UWB）时间飞行测距
- 惯性导航系统（INS）
这些技术的协同工作依赖于多传感器融合算法，但在非视距（NLOS）环境下表现显著下降。
主要挑战
- 电磁波多径效应干扰
- 动态障碍物引发的信号突变
- 传感器漂移累积误差
实验数据显示，在封闭电梯间等场景中，定位误差可达3米以上。
解决方案
提升盲区精度的策略包括：
| 方法 | 误差降低率 |
|---|---|
| 粒子滤波算法 | 42% |
| 地磁指纹匹配 | 35% |
案例研究
某仓储物流企业部署UWB+INS混合系统后，货架盲区的定位成功率从68%提升至91%，验证了多源数据融合的有效性。
通过算法优化与传感器组合创新，移动传感器在盲区定位中的精度可满足大多数商业场景需求，但完全消除误差仍需突破物理层感知技术。
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