即便解决了地图的问题,在高层建筑密布的城市里,GPS 仍然会经常出现严重漂移。
这种环境在业内称为城市峡谷,卫星信号在玻璃建筑垂直光滑的表面发生反射,再被手机接收。于是,设备将错误计算信号的传播时间,进而得出错误的位置结论,产生近百米的误差。
除了城市峡谷,隧道,高架等复杂场景也会导致GPS 失效。这对于 UBER 和滴滴这类需要实时计价的打车类应用尤其致命,各类解决方案也被研发出来。
通过在 3D 地图上模拟射线追踪的方式,UBER 试图计算每一个位置的 GPS 信号强度,进而建立概率模型,推算出更精确的乘客位置。
而滴滴使用的 FLP(Fusion Location Provider)方案,则采用了更多定位手段。通过网络定位,路网定位和车辆航位推算,FLP 方案可以在复杂场景下弥补 GPS 的缺陷,提高定位精确度。
基于 Wi-Fi 的网络定位服务 (Geo-Rank) ,是除 GPS 外最常用的定位手段。
打开你的手机 Wi-Fi ,每一个能被搜索到的热点,都有全球唯一的 MAC 地址。而每一个位置,都有不同数量,不同信号强弱的 Wi-Fi 。这些数据的集合,就能成为这个位置独一无二的信息。
这些信息可以帮助滴滴将定位问题转化为机器学习算法排序问题。
每天,滴滴的上千万用户将共同完善这个由 MAC 地址和 GPS 位置构成的热点数据库。同时,滴滴也能记录手机的信号强度、速度和方向,进一步优化网络定位结果。
因此,即使 GPS 失效,只要你打开了Wi-Fi 功能 ,就能与云端数据库数据比对,进而确定你的位置。
另一方面,滴滴能采集大量路面行驶的车辆定位数据,使网络定位的结果更偏向于在路上。
而车辆航位推算和道路匹配可以更有效的解决隧道、高架等场景下 GPS 信号丢失或不准确的问题。
根据手机内置的加速度计、陀螺仪等惯性导航元件,车辆航位推算算法可以推算车辆的速度、航向角等信息,进行位置推算。
而根据司机的轨迹数据,道路匹配算法可以推算车辆当前和下一时段所在的道路的可能性,将定位点准确绑定在道路上。
每 1-3 秒,滴滴手机端会上传一个定位包至实时计价模块,通过对每个点的降噪和补偿,就能得到一个相对准确的数据线路。
通过这些不同的工具,滴滴可以在城市峡谷、高架、隧道等各种复杂场景下降低误差,让用户获得更准确的上车点和更可靠的里程计费。
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