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1、构建高可用性的无线定位服务构建高可用性的无线定位服务 张传明 目录目录 为什么需要移动定位 定位原理简介 从原理到实现 现状与展望 总结 为什么要做移动定位为什么要做移动定位 使用户知道我在何处 使搜索结果更加智能 位置敏感应用的基础 目录目录 为什么需要移动定位 定位原理简介 从原理到实现 现状与展望 总结 GPSGPS定位定位 GPS卫星信号（天上卫星发出） 室内不可用 精度普遍很高（十米），但也有百米误差的情形 网络定位网络定位 主流手段1：基站定位（基站塔发出） 基本覆盖 精度一般（几百米以内） 主流手段2：WIFI定位（无线路由器发出） 大城市较多，小城市较少，郊区没有 精度较高（
2、几十米以内） 为什么基站与为什么基站与WIFIWIFI也能定位也能定位 一个实体的基站、WIFI路由器有全球唯一标识 手机能得到周围基站、WIFI的标识 只要有这个数据库即可知道用户在何处 GPSGPS与网络定位的折衷与网络定位的折衷 GPS的优缺点 精准连续定位 无服务端 室内不可用，很耗电，初次定位慢 基站与WIFI定位的优缺点 不受室内外的制约，省电，定位速度快（仅网络交互 耗时） 定位精度有限，连续定位能力较差 需要自己搭建服务端 总结 看应用场景，选定位方法 问题问题 下列场景应该用何种定位方式？ 驾车导航 摇一摇交友 查找周边餐饮 天气预报 商场导购 地铁到站提醒 目录目录 为什么
3、需要移动定位 定位原理简介 从原理到实现 现状与展望 总结 如何应用百度定位服务如何应用百度定位服务 移动定位API 第一步，下载 http:/ 第二步，设置默认定位方法 第三步，实现位置改变回调函数 第四步，启动定位API 成功案例 百度地图、所有百度内部移动客户端、陌陌、唱吧、奇艺、墨迹 天气、豌豆荚、讯飞 GPSGPS定位实现定位实现 开发实现 在手机上，直接调用相关API即可得到GPS坐标和误差 半径。 软件层面上可做的事情 加速可能成功的搜星 不做必然失败的搜星 预测过大误差的GPS结果 GPS+其他传感器的智能融合 网络定位实现网络定位实现 基站数据库基站数据库 用户用户A Cel
4、l-ID、mac、rssi、 (x,y)、range 发起定位发起定位 定位服务平台 显示结果显示结果 WIFI数据库数据库 服务端定位经典算法服务端定位经典算法三角定位三角定位 基于手机获取周围多个AP的角度、耗时、场强 三角定位依赖的数据库如何生成三角定位依赖的数据库如何生成 如何知道基站和WIFI在哪里？ 基本前提1：总有人会在开启GPS的同时扫描到某基站。 基本前提2：某基站的位置是相对固定的。 本质问题：对每个发射源得到采样数据并聚类出中心点 E E- -Z Z 算法算法 输入 海量（100）Query与少量（10）GPS点 输出 AP参数模型 (x,y,a,b)，且满足RSSI=a
5、+b*log(d） 关键思想 穷举所有可能的AP参数和采样点位置 用排除法去掉所有不靠谱的 Query即为排除的依据 特点 将Query变废为宝 基本不需采集即可实现良好室内定位效果 基于最大似然的位置估计基于最大似然的位置估计 输入 每个AP的参数模型（数据库） 带RSSI的AP列表（Query） 输出 用户精准的位置 关键思想 X,y,mac,RSSI 四者一定，则概率可计算 对于所有的x,y，找出总概率最大的那个位置 特点 将信号强度充分利用 旋转定位旋转定位 输入 每个AP的参数模型（数据库） 带RSSI的AP列表（Query） 输出 用户精准的位置 关键思想 机器学习之机器学习之KN
6、NKNN应用应用 经典三角定位实现中的问题 AP位置很难计算准确 RSSI=a+b*log(d）之类的模型过于理想 传播耗时在手机上无法得到 关键思想 不关心原理，只关心结果。 如果处处有采集数据，且每处的采集数据特征有唯一 性，则可用KNN之类的统计学习方法解决。 相似度算法是关键（COS、Pearson、Manhattan） 机器学习之决策树应用机器学习之决策树应用 经典三角定位实现中的问题 不同场景，适合不同的算法策略 很难用正向推导的手段得到决策模型 关键思想 算法融合也是分类问题。 依赖于海量样本学出最好的策略。 构建随机森林，进一步挖掘大数据潜力。 传感器应用传感器应用 加速度计
7、计步 拐弯直行判断 上下楼判断 罗盘 行走方向 陀螺仪 辅助测姿 路网 标志性区域匹配 传感器应用传感器应用( (续续) ) 摄像头 拍照定位 相对位移 LED灯定位 光线感应器 室内外判断 麦克风 超声签到 场景识别 气压计 高度识别 机器学习解决连续定位问题机器学习解决连续定位问题 问题 输入一个传感器、WIFI的时间序列A(Ti, Si)，请问最终用 户位置在哪里？ 关键思想 找出一个位置序列B，使按照该序列行走“能观察到序 列A的概率最大” 基本假设：人不会飞 常用手段 Naive Bayesian Kalman Filter Particle Filter 对架构的挑战对架构的挑战
8、并发压力 大规模分布式集群 客户端、前端、引擎、建库端分担计算量 时效性 实时建库 连续定位 容错性 路由器随主人搬家 移动基站车 克隆AP 各种坑爹手机硬件 工业界与学术界的差异工业界与学术界的差异 普通环境下理想精度 工业界的目标：10M 学术界的目标：1M 为什么学术界的定位效果工业界做不到？ WIFI部署不够密 大WIFI、大基站太多 手机硬件敏感度差异大 用户怕耗电不愿开WIFI 网络环境恶劣 采样数据太稀疏 用户要求“秒定” 目录目录 为什么需要移动定位 定位原理简介 从原理到实现 现状与展望 总结 工业界热点工业界热点 手机传感器应用 基于场景识别的定位 低功耗定位 室内定位 无
9、设备定位 协同定位制图 未来展望未来展望 室内外融合、低功耗定位 手段：基站、WIFI、IP、罗盘、加速度计、陀螺仪、 地磁、图像、光线、音频、蓝牙、UWB、ZIGBEE、 NFC 应用：商场、医院、饭店、学校、运动、驾车 目录目录 为什么需要移动定位 定位原理简介 从原理到实现 现状与展望 总结 总结总结 为什么需要移动定位服务 LBS的基础入口、地图的基本功能 移动定位服务原理、实现与应用方法 各种定位原理 如何调用定位服务 网络定位服务流程 主流定位算法介绍 工业界与学术界的差异 现状与展望 混合、连续、低功耗定位 The EndThe End 谢谢大家！谢谢大家！ Q&AQ&A 关注我们：t.baidu- 资料下载和详细介绍： InfoQ 策划组织实施 关注我们： “畅想交流争鸣聚会”是百度技术沙龙的宗旨。 百度技术沙龙是由百度与InfoQ中文站定期组织的线下技术交流活动。目 的是让中高端技术人员有一个相对自由的思想交流和交友沟通的的平台。主要分讲师分享和OpenSpace两个关键环节，每期 只关注一个焦点话题。 讲师分享和现场Q&A让大家了解百度和其他知名网站技术支持的先进实践经验，OpenSpace环节是百度技术沙龙主题的升华 和展开，提供一个自由交流的平台。针对当期主题，参与者人人都可以发起话题，展开讨论。