无人机技术近年来在各行各业的应用日益广泛，从航拍摄影到农业植保，从物流运输到应急救援，其灵活性和高效性备受青睐，随着无人机应用场景的复杂化，如何实现精准定位与导航成为关键问题，Wi-Fi定位技术因其低成本、高灵活性及广泛覆盖性，逐渐成为无人机定位领域的重要补充手段,尤其在GPS信号受限的环境中展现出独特优势。
Wi-Fi定位技术的基本原理是通过检测环境中无线接入点（AP）的信号强度（RSSI）、信号到达时间（TOA）、时间差分（TDOA）或到达角度（AOA）等参数，结合已知的AP位置信息，通过算法估算设备的位置，与GPS依赖卫星信号不同，Wi-Fi定位利用的是城市、室内等环境中广泛存在的Wi-Fi网络，因此在GPS信号被遮挡的建筑物内部、城市峡谷或密集森林等场景中，仍能为无人机提供有效的定位服务，无人机的Wi-Fi定位系统通常由多个地面AP、机载Wi-Fi模块及数据处理单元组成，通过实时采集AP信号特征,结合定位算法实现厘米级至米级不等的定位精度。
影响无人机Wi-Fi定位精度的因素主要包括AP分布密度、信号环境及算法优化程度，AP的密度直接影响定位效果：在AP密集区域，无人机可接收到更多信号源，通过多源数据融合提高定位精度；而在AP稀疏区域，信号覆盖不足可能导致定位误差增大，信号环境中的多径效应、电磁干扰及障碍物遮挡会削弱信号质量，影响定位稳定性，在金属结构较多的室内环境，信号反射可能导致路径计算偏差；而在室外，人群移动或临时障碍物也可能造成信号波动，定位算法的选择至关重要，常见的加权质心法、指纹定位法及卡尔曼滤波算法各有优劣：指纹定位法通过预先采集信号指纹库匹配位置，精度较高但需大量前期工作；卡尔曼滤波则能实时优化数据，减少噪声干扰,适合动态场景下的无人机定位。
为提升无人机Wi-Fi定位的可靠性，可采取多技术融合策略，将Wi-Fi与惯性测量单元（IMU）、视觉定位（SLAM）或地磁传感器结合，构建组合导航系统，IMU可提供无人机的加速度和角速度数据，弥补Wi-Fi定位的延迟问题；视觉定位通过摄像头实时识别环境特征，与Wi-Fi数据相互校验；地磁传感器则能在室内环境中辅助判断方向，这种融合方式不仅能提高定位精度，还能增强系统在复杂环境中的鲁棒性，以室内仓储无人机为例，其可通过Wi-Fi网络获取粗略位置，再结合视觉标记物或SLAM技术实现厘米级精确定位,完成货物的精准抓取与运输。
Wi-Fi定位在无人机领域的应用场景广泛且具有实际价值，在应急救援中，当无人机进入倒塌建筑物或火灾现场等GPS信号盲区时，可通过部署便携式AP或利用现场现有Wi-Fi网络，实时回传无人机位置及现场图像，辅助救援人员制定方案，在农业监测中，无人机在农田上空作业时，若遇到树木或山体遮挡，可借助Wi-Fi定位技术保持航线稳定，确保多光谱传感器数据的连续性，在智慧城市中，无人机搭载Wi-Fi定位模块可进行城市基础设施巡检，如桥梁裂缝监测、管道泄漏检测等，通过高精度定位记录缺陷位置,提升巡检效率。
尽管Wi-Fi定位为无人机提供了有效的定位补充，但仍面临一些挑战，Wi-Fi信号的覆盖范围有限，通常在100-300米左右，远低于GPS的全球覆盖能力，因此更适合区域性、场景化的应用，定位精度受AP布局影响较大，在无固定AP的开放区域，需依赖临时部署的移动基站或用户设备的Wi-Fi信号，增加了系统复杂性，Wi-Fi信号的穿透能力较弱，在厚墙或地下环境中，需结合其他定位技术才能实现有效覆盖，随着5G技术的普及，Wi-Fi定位与5G定位的融合将成为趋势，5G的高带宽、低延迟特性可进一步提升定位数据的实时性和准确性，而Wi-Fi的广泛部署则可作为5G定位的有益补充,共同构建更完善的无人机定位体系。
| 定位技术 | 优势 | 局限性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Wi-Fi定位 | 成本低、部署灵活、室内覆盖好 | 覆盖范围小、精度受环境影响 | 室内导航、应急救援、仓储物流 |
| GPS定位 | 全球覆盖、精度高（无遮挡时） | 室内/遮挡区域失效、依赖卫星 | 户外航拍、长距离飞行 |
| 视觉定位 | 精度高、无需额外信号源 | 依赖光照、纹理特征、计算量大 | 近地面巡检、室内避障 |
相关问答FAQs：
Q1：Wi-Fi定位在无人机中能否完全替代GPS？
A1：目前Wi-Fi定位无法完全替代GPS，GPS具有全球覆盖和室外高精度的优势，而Wi-Fi定位主要适用于室内、城市峡谷等GPS信号受限的场景，两者结合使用可实现优势互补，例如无人机在室外依靠GPS导航，进入室内后自动切换至Wi-Fi定位,确保全程定位连续性。
Q2：如何提高无人机在复杂环境中的Wi-Fi定位稳定性？
A2：可通过三种方式提升稳定性：一是优化AP布局，在关键区域增加AP数量或采用定向天线增强信号覆盖；二是采用多传感器融合技术，结合IMU、视觉传感器等数据，减少单一信号源的误差；三是应用高级算法，如粒子滤波或深度学习模型，对多径效应和信号干扰进行实时补偿,提升定位鲁棒性。
