新闻动态

       2016年6月2日，中心在理科5号楼410会议室组织了高睿鹏同学的博士论文答辩。高睿鹏同学的指导教师为丛京生教授与罗国杰老师。中心孙广宇老师、梁云老师，北京大学数字科学学院信息科学系姜明教授、清华大学计算机系周强教授、北京理工大学李凡教授作为评委参加了答辩。

       在移动计算快速发展的大环境下，高睿鹏同学博士研究主要针对室内定位技术，为室内定位导航服务的大规模推广提供了理论支持。此次答辩汇报阶段，高睿鹏同学认真讲解了博士论文的研究意义与学术贡献，并就各位评委提出的问题进行了清楚、细致的回答。评委们一直认为，高睿鹏同学在答辩过程中，准备充分、表述清楚，对答辩评委的提问能够做出准确的回答，一致投票通过了答辩。

       高睿鹏同学在读期间已发表学术论文11篇，其中以第一作者身份发表了4篇CCF（中国计算机学会）的A类会议与期刊论文，包括北京大学首篇ACM MobiCom论文（无线网络域旗舰会议）。他在室内定位研究中获得的杰出成果得到了老师们的高度认可。高睿鹏同学博士在读期间因其优秀表现，先后获得博士研究生国家奖学金、北京大学创新奖、北京大学信息科学技术学院“学术十杰”等奖励。

附：报告摘要
       随着智能手机的广泛应用，定位与导航服务为现代生活提供了极大便利。然而，传统的GPS定位方法在室内环境无法发挥作用。鉴于当前室内定位服务远未普及，本文针对其主要限制因素：平面图的缺失与基于射频信号定位方法的局限性，提出了多种研究方法以推动室内定位服务的快速大规模推广。本文的研究内容及创新点如下：

       1）平面图的缺失是阻碍室内定位服务的重要原因。定位服务提供商往往需要花费高昂的商业成本购买室内平面图，或通过繁重的人工劳动进行实地测绘。本文提出Jigsaw 系统：基于移动“众包”数据的平面图构建方法，通过广泛移动用户的手机数据自动构建室内平面图。该系统从用户拍摄的照片中提取环境地标（室内热点区域，如商店入口）的几何信息，并通过运动传感器获取环境地标之间的相对位置关系，之后对环境地标的全局坐标与朝向作出最优估计。该系统通过结合运动传感器、照片与无线信号，生成包含走廊轮廓、环境地标、屋内结构、连接区域（如楼梯）的室内多楼层平面图。该系统在三个大型购物商场的环境地标位置误差为1至2米，朝向误差为5至9度，走廊关系、连接区域完全正确。

       2）上述基于众包数据的平面图构建系统，数据采集周期长并且计算任务繁重，实际场景往往需要快速的构建平面图。本文提出了FastMapper系统，快速增量式的平面图重建方法，单一用户可以在一小时内完成数据采集与平面图构建。该系统从照片、WiFi 信号与运动传感器中提取多决策的测量信息，并使用概率方法增量式的更新平面图。通过三个不同类型的室内场所、30 位不同用户的实验测试，该系统可以获得精确的环境地标位置信息，并减少了两个数量级的输入数据。

       3）本文提出Sextant系统：基于室内环境地标的通用室内定位方法，解决了当前主流室内定位方法过度依赖无线网络与射频信号地图的问题。用户使用智能手机对多个环境地标拍照，定位系统利用照片与运动传感器识别环境地标，并通过三角定位方法确定用户位置。为了克服照片识别错误对定位的影响，该系统对图像样本库选择问题进行建模，证明其NP完全性，并结合室内几何约束提出了启发式算法。该系统在两个大型室内场所的定位精度为2至5米，优于谷歌室内地图。

       4）针对在室内环境（如地下停车场）追踪汽车并提供驾驶指引的实际需求，本文提出VeTrack系统，仅使用手机的运动传感器实时追踪汽车位置。该系统提出阴影轨迹的概念，可以实时、准确估计汽车内的手机姿态；使用序贯蒙特卡罗模型追踪汽车，并通过停车场地图与环境地标（如减速带与道路转弯）校准汽车位置。通过不同类型停车场、不同司机、不同手机姿态的实验测试，该系统的汽车追踪误差约2至4个停车位，并且几乎没有追踪时延。

       本论文提出的一系列室内定位与平面图构建方法，为快速大规模部署并推广室内定位服务提供了重要的基础研究方法与实际测试结果。本文相关内容多次在CCF（中国计算机学会）的A类会议与期刊发表。在物联网与移动计算迅速发展的大环境下，室内定位的服务提供商有望快速、高效的构建室内地图，并使用该地图为行人与车辆提供覆盖广、精度高、时延少的定位导航服务。