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有一种精准来自惯性——起底百度地图高精定位背后的黑科技

发布时间:2018-11-30 10:15:18  来源:互联网    采编:邵艳芳  背景:

  『引言:AI的浪潮势不可挡,在无数大众最熟悉的生活场景中,其实蕴含着许多未被发现的秘密。这些“深藏功与名”的AI技术,在最基础的功能背后,却演绎着数据和算法最动人的一面。百度地图将通过揭秘黑科技一系列专题,讲讲地图日常功能背后的技术。

  本期内容将为你展示,百度地图如何利用VDR与PDR的惯性导航算法,在GPS不可用的情况时,实现室内、室外的精准定位。无论用户身处隧道峡谷还是高楼林立,都不必再做“迷途的羔羊”。』

  我是谁?我在哪?——可谓是“路痴”群体出行时的日常“人生困惑”。特别是开车经过高架隧道,或者在布局复杂的商场逛街时,GPS信号极易丢失,定位也飘忽不定,让人头疼不已。到底如何才能永不丢失方向感呢?或许你还不知道,百度地图中早就藏着应对的酷炫“利器”了。

  室外驾车导航:VDR“对战”定位漂移和信号丢失

  开车经过城市峡谷或高楼之下时,周围建筑的遮挡常常让GPS定位点发生严重漂移。导航时而向东,时而向西,偏航情况频发。更不用提在隧道里、高架下常见的GPS信号丢失现象,导致导航卡顿无法运行。通过VDR定位,百度地图能够有效解决这样的GPS定位漂移和信号丢失问题。在GPS不可用,甚至是GPS不可靠的情况下,利用惯性导航来推算驾车定位,从而实现更稳定可靠的导航定位引导。

  面对遮挡严重、GPS都“无能为力”的环境,百度地图可以依靠准确靠谱的VDR技术,VDR是一套驾车场景下的惯性导航算法。通过“传感器模式检测”“GPS定位优化”“历史轨迹智能学习”三项关键技术,可以精确推算车辆速度、动静状态等,目前推算偏差能够控制在10%以下。通过手机传感器监测车辆动静状态、速度和行进方向;通过历史轨迹及单点数据特征优化GPS定位;再通过大量历史轨迹的机器学习,实现对速度、方向、驾车习惯、GPS等驾车状态的偏置估计,保证推算结果更加准确可信。

  VDR模块主体框架

  百度地图在VDR创新引入了迁移学习、强化学习、深度学习等AI技术,通过与传统的惯导技术结合,完成了各种疑难场景的极高准确率的模式识别及最优状态求解,从而实现了基于多模智能融合的惯导驾车定位技术,极大提升了驾车用户导航定位体验。

  室内步行导航:PDR轻松应对“迷宫式商场”

  高楼大厦遮风避雨,但也将定位导航赖以生存的GPS信号挡在了门外。当我们走进商场等大型建筑物时,迷宫式的布局和铜墙铁壁般的建筑外墙,让手机上的地图仿佛被蒙上了双眼,难有用武之地。百度地图通过高精度PDR技术有效解决了这一问题,其推出的国内首家高精度室内地图,目前已覆盖全国4000多家场所,涵盖商场、车站、机场、医院、图书馆等多种场景,规模达到业内第一。

  与针对驾车场景的VDR技术略有相似,解决室内导航难题的PDR技术,是一套步行场景下的惯性导航算法。基于“状态识别”“精准计步”“方向推算””高精度定位”四项关键技术,可以实现从室外到室内定位的平滑过渡,以及在GPS短暂定位失败时持续提供定位能力,精确度达到3至5米。目前百度地图PDR版本已经迭代到了2.0版本,该版本能够智能调整各传感器置信度以及实现了对各种状态、通行方式等行为的精确建模,其中也涉及到了SLAM技术的应用,最终通过融合多种数据源实现高精度的步行惯导算法,技术评估精确度更达到3米以内。

  PDR模块主体框架

  上图是百度地图PDR模块主题框架示意图,PDR通过传感器数据,可以准确区分用户的静止、步行、驾车等不同状态,准确率达到90%以上;通过加速度传感器数据,采用滑动窗口、步态检测、步长估计模型来进行检测,误差率低于5%;基于9轴传感器数据,实现了高精度姿态角推算,以及实现了精确的行进方向检测算法,从而保证PDR能够输出较高准确率的方位角信息。

  市面上的地图千篇一律,靠谱的导航万里挑一,百度地图借如此算法可实现的“随时随地精准定位”是来自AI加持的优秀惯性。随着人们对智能化出行的要求越来越高,高精度的地图服务将成为构建智慧交通的重要基础,进一步提升了人们的出行体验。期待AI时代的第五代地图,为我们带来更多惊喜。




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