背景与挑战
在室内、隧道或复杂城市环境中，GPS等传统定位技术常因信号遮挡导致定位失效。移动设备对高精度连续定位的需求日益增长，亟需多技术融合方案解决盲区问题。
IMU的定位优势与不足
惯性测量单元（IMU）通过加速度计和陀螺仪实时捕捉运动数据，无需外部信号即可推算相对位移。但其误差随时间累积，长期依赖会导致定位漂移。
- 优势：高频响应、独立工作
- 不足：累积误差、无绝对位置
随身WiFi的定位补充能力
随身WiFi可通过信号强度（RSSI）或时间差（TDoA）实现位置估算，提供绝对坐标参考。但WiFi信号易受多径效应干扰，且在无热点区域失效。
协同定位工作原理
IMU与随身WiFi通过卡尔曼滤波或粒子滤波算法融合数据：
- IMU实时推算设备运动轨迹
- WiFi在信号可用时修正位置偏差
- 动态调整权重因子以平衡误差
应用场景
该方案适用于地下停车场导航、物流仓储追踪、应急救援等场景。例如在消防任务中，IMU维持基础定位，WiFi热点提供楼层校准。
技术挑战与未来
硬件同步延迟、异构数据融合效率、动态环境适应性仍是主要挑战。5G UWB与边缘计算的结合可能进一步提升协同定位精度。
IMU与随身WiFi的协同定位通过互补传感模式，在信号盲区实现连续可靠的位置服务。未来随着多传感器融合算法的优化，该技术将在智能终端与物联网领域发挥更大价值。
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