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Uber欲用3D地圖標注概率和數(shù)學來提高GPS定位準確度

可是對于那些依托兩個人的智能手機在迷宮般的鋼鐵和混凝土森林中找到互相的公司比如Uber來說，GPS地圖標注的不精確卻是一個無盡的苦楚和波折的源泉。當你試圖用智能手機在一個大城市導航時，你可能現(xiàn)已留意到了一個問題，那就是GPS定位一般是十分不精確的。有時這種差錯只有幾米，可是假如你在一個人口和修建物特別密布的城市，衛(wèi)星信號就會被高層修建阻撓，這種差錯可能會很大。對大多數(shù)人來說，這僅僅現(xiàn)代都市生活的一個縮影?？墒菍τ谀切┮劳袃蓚€人的智能手機在迷宮般的鋼鐵和混凝土森林中找到互相的公司比如Uber來說，GPS地圖標注的不精確卻是一個無盡的苦楚和波折的源泉。就像夜間駛過的船只相同，一個司機可能會停在某處街角找尋叫車的乘客，而那名乘客卻在街區(qū)的另一側苦等。這種狀況一般會導致乘客撤銷叫車效勞，Uber稱之為糟蹋的供給，也就是說Uber和司機都會因而少賺一點錢。假如一輛車里有多個乘客時，這個問題就會變得愈加嚴峻。再想想無人駕駛轎車在城市峽谷中漫無意圖地游蕩，失望地尋覓那些GPS坐標不可靠的乘客，那會是一種多么令人沮喪的情景？
可是，Uber的兩位工程師或許會處理這種紊亂找到了一個處理方案。安德魯-艾里什（Andrew Irish）和丹尼-艾蘭德（Danny Iland）都是加州大學圣芭芭拉分校的博士生，Uber在2016年收購了他們興辦的影子地圖（Shadow Maps）初創(chuàng)公司。從那時開端，他們一向致力于將他們的技能集成到Uber的運用中，他們最近在全球15個城市開端測驗。從前期的測驗結果來看，他們讓GPS定位的精確度進步了一倍。
艾蘭德惡作劇說：當有人問我在做什么時，我經(jīng)常說我的作業(yè)就是移動藍點。這一點很重要，由于當我坐在坐落曼哈頓下城的The Verge作業(yè)樓的14層作業(yè)室里翻開Uber的運用程序時，我看到顯現(xiàn)我地點方位的藍點在離我200英尺遠的酒店外徜徉。艾里什和艾蘭德正在做的作業(yè)就是將這個藍點移動到大街對面，這樣當Uber司機來找我時，就能盡可能精確一些。
GPS全球定位系統(tǒng)項目于20世紀70年代初發(fā)動，意圖是為了打破曾經(jīng)的導航系統(tǒng)的約束。它開端是為像飛機相同飛翔的東西而規(guī)劃的。所以其中有一個中心假定是一切的衛(wèi)星都有直線視野，這意味著信號總是以直線的辦法跋涉。可是現(xiàn)在，由于智能手機的遍及和Uber等基于方位的效勞的鼓起，這些假定改變了。
一起，衛(wèi)星的作用也從追尋飛機變成了追尋行走在密布城市里的個人所帶著的智能手機。這些衛(wèi)星不只失去了直線視野優(yōu)勢，它們還不得不與巨大的修建物森林作斗爭，這些修建物會像鏡子相同反射和歪曲信號。這種現(xiàn)象一般被稱作陰影效應，可能會形成100米甚至更大的方位差錯，尤其是在紐約和舊金山這樣的大都市。這可能會給Uber事務最靈敏的方面形成影響。
艾蘭德說：所以這明顯給咱們提出了問題，由于咱們可能會以為司機在不同的道路上而不是他們實際地點的道路上行進，這可能會導致司機無法在預計抵達時刻找到乘客，繼而形成訂單撤銷。
為了處理這個問題，艾蘭德和艾里什運用了一個被稱為關閉建模的進程。在這個進程中，Uber的算法能夠看到城市的完好三維渲染，并對乘客地點的方位做一個概率估量，乘客能夠看到哪些衛(wèi)星，哪些是看不到的。在美國的GPS衛(wèi)星群中，大約有30顆衛(wèi)星，俄羅斯還有一個GLOMASS衛(wèi)星群，我國和歐洲也在發(fā)動自己的GPS衛(wèi)星群。運用從衛(wèi)星上取得的公共數(shù)據(jù)，Uber就能夠運用一個消除進程來取得更精確的方位信息。
艾蘭德說：假定你地點的方位只有3顆衛(wèi)星，假如我能夠看到衛(wèi)星C和衛(wèi)星D的信號強度很高，可是看不到衛(wèi)星B，那么我可能就在大街的左面，由于衛(wèi)星B的信號被修建物擋住了。假如我能看到衛(wèi)星B和衛(wèi)星C的信號，但看不到衛(wèi)星D，那么我可能就在大街的右邊。所以咱們運用衛(wèi)星可見性信息作為算法的一部分，而不是將一切的衛(wèi)星都當作定位線。
他彌補說：這基本上就是負面信息。除了你所看到的以外，你還能夠依據(jù)你看不到的東西做出假定。
艾里什和艾蘭德運用射線追尋技能，在這種狀況下，衛(wèi)星信號依照不同的強度等級被標以不同的色彩，這樣就能夠更好地闡明乘客可能在的方位和消除攪擾?？墒怯幸粋€令人困惑的效果，那就是多徑衰落，即衛(wèi)星信號從與互相穿插的修建物中反彈，強化某些信號，而這些信號在其他狀況下是看不到的。這可能會使影子地圖的算法復雜化，并對司機和乘客地點的最有可能的方位得出過錯的結論。
艾里什說：所以，假如你在網(wǎng)格上進行射線追尋，你會依據(jù)他們對衛(wèi)星信號強度和三維修建模型的認同程度，在網(wǎng)格上對這些方位進行評分，這樣就能夠消除咱們之前所描述的這些攪擾噪音的影響。每次概率核算都需求20到100毫秒，每4秒就能夠對乘客可能地點的方位進行一次核算，對司機地點方位的核算愈加頻頻。艾蘭德彌補說：你僅僅想要有一個更嚴厲的估量，來闡明轎車行進的速度有多快。
之后，咱們?nèi)ヂD的西側漫步，讓他們持續(xù)介紹Uber的運用程序在尋覓咱們的GPS定位時體現(xiàn)得有多好。坐在Uber紐約作業(yè)室的會議室里，我的腦子里充滿著各種技能術語，可是走出作業(yè)室，站在空氣新鮮的野外大街上，更簡單看清影子地圖團隊的批改盡力是怎么發(fā)明一個不同的國際。咱們在一個公園的周圍漫步，那里有開闊的天空視野，所以GPS定位十分精準。咱們拐到一條大街上，咱們只能看到更窄的天空，突然標明咱們地點方位的藍點跳到了街區(qū)的另一邊。艾蘭德說：咱們地點的實際方位與藍點或多或少是同步的。
影子地圖并不是處理GPS精確性問題的僅有辦法。保羅-格羅夫斯（Paul Groves）是倫敦大學學院的副教授，在空間測地和導航實驗室專門研討定位和導航技能。他贊揚了影子地圖團隊為更多的人改進了GPS定位性能，但他并不以為他們的作業(yè)堪稱完美。
格羅夫斯說：他們的辦法并不共同。它部分建立在咱們在揭露文獻上宣布的研討成果的根底之上。還有一些其他的研討人員也在研討相似的辦法。咱們現(xiàn)在有一個在Android智能手機上實時運轉的演示系統(tǒng)，可是僅限于倫敦市中心。
格羅夫斯說，其中很大一部分歸結于辦法論中的一種偏好。他說：運用這些辦法的人越多，我的主意就越好。它能夠給你更好的體現(xiàn)。假如人們真的在運用咱們的研討成果，而不是脫離和忘記它們，那么咱們就為國際做出了奉獻，而不只僅是糟蹋紙張。
艾里什和艾蘭德以及他們的團隊在一年前就開端致力于將關閉建模整合到Uber的運用程序中。2018年2月，他們開端在Uber運營的15個城市測驗批改算法。不過，在Uber將其東南亞事務出售給競爭對手Grab后，該區(qū)域的一些城市的試點項目就中止了。前期測驗結果顯現(xiàn)，GPS定位的精確度進步了一倍，每月撤銷的訂單量減少了幾千個。他們現(xiàn)在正在等待公司將他們的項目推行到全球。
進步GPS定位的精確性與或多或少地答應Uber追尋你的方位沒什么聯(lián)系。上一年，該公司在其運用程序中推出了一項新功用，答應它在乘客下車后持續(xù)盯梢乘客長達5分鐘的時刻，這項功用由于侵犯了客戶隱私而遭到廣泛的批判。與此相反，艾里什和艾蘭德說，他們僅僅運用衛(wèi)星上的揭露數(shù)據(jù)來讓整個打車體會變得愈加完美。
艾蘭德說：你不需求手動輸入你的地址，你不需求做任何事情，咱們就能精確地預測你的地址。這讓打車變成了一種更奇特的體會。當你翻開運用程序時，咱們現(xiàn)已知道你精確的地址了，你所要做的就是點擊懇求。

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