室内导航服务应用于商场、博物馆、机场等热点地区,帮助用户进行准确定位并引导用户前往指定地点。室内导航的实现要求预先建立相应的室内地图数据。然而,现有的室内导航地图数据获取需要专业人员和设备进行现场测绘,其所需人力、设备以及时间成本较高,阻碍了室内导航技术的广泛应用。另一方面,目前广泛使用的智能移动终端集成了丰富的传感器,根据这些传感器实时采集的感知数据,可以推断出用户的移动轨迹。根据这一思路,本文提出并实现了一种基于移动终端感知数据的室内导航地图生成系统。其具体工作内容如下:(1)在研究现有室内导航技术的基础上,本文提出了一种基于移动终端感知数据的室内地图自动生成方案。该方案包含用户轨迹提取和轨迹汇聚生成地图两个阶段。首先利用用户智能移动终端内置的传感器采集数据,提取出相应的移动轨迹,然后将用户轨迹上传到服务器;服务器对用户轨迹进行汇聚计算生成相应的室内地图。与现有基于用户室内位置信息汇聚生成地图的传统实现方案相比,该方案地图生成所需的用户数据量较少,运算复杂度低。(2)在研究现有室内用户轨迹推算技术的基础上,本文提出了一种基于行人步伐识别的轨迹推算机制。该机制首先利用加速度和重力传感器的数据进行步伐识别,然后利用方向传感器的数据进行方向识别,根据轨迹方向变化规律对轨迹进行分段,最后用直线和Bezier曲线对分段数据进行拟合,将原始数据简化成由若干直线和Bezier曲线表示的轨迹信息。该算法可以降低轨迹信息的数据量,从而提高数据传输效率和处理速度。为了提高轨迹的精度,本文设计了根据训练数据动态调整判断阈值的算法,可以较好地适应用户的不同行走习惯。(3)针对基于步伐识别推算的轨迹数据均是相对坐标,难以进行合并汇聚的问题,本文提出了一种Wi-Fi信号强度特征匹配辅助的轨迹汇聚机制。该系统在采集轨迹数据的同时,记录Wi-Fi信号强度值。在轨迹汇聚阶段,首先利用Wi-Fi信号强度值的变化作为特征进行相似性匹配将相同路段合并,并在此基础上将新的轨迹数据扩展到现有轨迹数据上。在轨迹整合过程中,为了降低航位推算时所带来的累积性误差,本机制采用逐段整合的方式,可将步伐识别带来的累积误差限定在该段中,从而降低地图整体的误差。(4)根据上述方案,本文设计并实现了一个室内导航地图自动生成原型系统,该系统由移动终端上的APP采集行人轨迹并上传至后台服务器,服务器将众人的轨迹信息汇聚处理自动生成内部地图道路架构。本系统在某实际商场环境中进行了验证测试,其测试结果表明该方案可自动生成商场室内的道路结构以及相关房间地点信息,可以在不依赖专业人员和测绘工具的情况下为室内导航系统提供必要的地图数据。