如何精准定位你的手机?

原标题:如何精准定位你的手机?

编辑导语:如今需要手机定位的事情越来越多,当我们使用手机地图进行导航时,需要定位帮我们快速找到最佳的路线;当我们订外卖时,需要定位帮助外卖小哥准确的送餐…你是否也曾想过:我们的位置为什么会如此精准的被定位到呢?

编辑导语:如今需要手机定位的事情越来越多,当我们使用手机地图进行导航时,需要定位帮我们快速找到最佳的路线;当我们订外卖时,需要定位帮助外卖小哥准确的送餐…你是否也曾想过:我们的位置为什么会如此精准的被定位到呢?

不知道大家有没有这样的困惑,我们在路边等网约车的时候,他们是如何知道我们的准确位置,其背后是怎样的运行机制?今天我就简单给大家介绍下,我们的手机是如何被定位的,在这之前我们首先要搞清什么是GPS 。

一、什么是GPS

GPS 是美国国防部在上世纪 70 年代启动的全球定位计划。

发射在 6 个轨道平面的 24 颗卫星,可以保证在地球的任何地点都可以至少收到其中 4 颗的信息。而通过卫星位置、接收时间和时间差,可以在空间中画出至少三个球面,收取信号的位置就在球面的交汇点上。

2000 年,美国时任总统克林顿宣布撤销对民用 GPS 信号的干扰,使其误差可以控制在10米左右,开启了 GPS 的民用时代。

二、GPS如何应用到手机上

今天,所有的智能手机的CPU芯片都集成了GPS功能。基于 GPS 的定位方案已经相当成熟,只需要捕获信号的和基带芯片和转换信号的射频芯片,就可以组装一个物美价廉的 GPS 模块。

但要在手机上使用地图定位,首先需要解决的,是中国官方对地图的加密。根据中国国家测绘局制定的《导航电子地图安全处理技术基本要求》,在中国发行电子地图,必须先交给测绘局做「空间位置技术处理」。

这种加密处理其实是一种半公开算法,可以让全球通用的标准坐标系统(WGS-84)变为中国的自定义坐标系统(GCJ-02)。这两个坐标系统存在偏差,也就是说,如果你用 GPS 直接在中国地图上定位,会偏移上百米。

解决这一问题的方法是让 GPS 数据也同样经历一次加密,这样,偏移的 GPS 定位就和偏移的地图对上了。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。

三、解决方案

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。

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。

WiFi的网络定位服务: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。

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。尽管如此,手机定位仍然是一件相当困难的事。

在可预见的未来,也没有什么好办法可以把定位误差稳定控制在 5 米以内。除非你拿着手机,开着 Wi-Fi,在周围都是路由器的环境里网上冲浪。

本文由 @汪仔7489 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自 Pexels,基于 CC0 协议

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