穿越噪音，实现最优定位效果
时间：2022-03-25 04:42:02 | 来源：行业动态
时间：2022-03-25 04:42:02 来源：行业动态
如何在充满噪音的信号组合中找到最佳融合方法，是本次赛事的最大挑战。
由于赛事限于室内环境，手机上唯一专用于定位的传感器GNSS 无法正常使用，布设定位装置也不被允许，这就使一些专业的高精度定位方案（例如UWB、蓝牙AOA 等）被排除在外；联合团队唯有充分发掘手机内置传感器的定位能力，并利用建筑内自然条件下的信号特性进行定位。
此外，由于赛事任务在多层建筑内进行，定位过程不仅要确定平面位置，还要识别具体楼层。而过程中测试员使用手机的方式是未知的，这使手机传感器尤其是惯性传感器的信号特性更加复杂，从而进一步增大了定位难度。
针对赛题任务，联合团队进行了深入分析研究。最终确定了解题关键：设计一套融合框架，将手机传感器能力充分利用，取长补短，从而实现最优定位效果。
其中，为了解决手机使用方式的多样性问题，联合团队开发了一套基于机器学习和行人航位推算算法，实现准确的相对位置推算；再结合磁场、蓝牙和Wifi 等多个信号源的匹配定位控制位置误差，最终用一个滤波器对各模块输出进行融合，从而实现精准的高频率实时定位输出。
而正是凭借该框架，武汉大学和高德地图联合团队将传统的网络定位、惯性定位与先进的地磁定位等技术充分融合，在本次大赛中以大幅优势成为了基于智能手机的室内定位赛道的全球冠军，进一步证明了联合团队在室内定位领域领先的技术水平。
在未来，这将为用户某些日常、但当前导航产品还无法完全覆盖的室内出行场景，如停车场找车、打车找上车点、商铺导航等，提供技术支撑。
据悉，高德在手机定位领域有长期且深厚的技术积累，不仅服务于高德地图APP用户，同时也为众多合作伙伴的移动应用提供定位技术支持：
在卫星定位方面，通过结合专业的几何计算与大数据挖掘能力，实现手机GNSS定位的抗干扰、防欺诈，保证用户在室外定位的准确性；在网络定位方面，通过充分挖掘基站、Wifi等无线信号提供的信息，建立机器学习模型，并通过精细的工程优化实现毫秒级的定位服务；在惯性定位方面，面向驾车和步行用户分别设计的VDR、PDR模型，保证了高楼、高架桥等复杂场景的定位稳定性；此外，高德地图在视觉定位、地磁定位等前瞻领域也展开了积极的探索。
未来，高德地图还将继续与各界合作伙伴通力合作，在定位技术上继续探索，为用户带来更加精准、便捷的出行体验。
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