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Uber欲用3D地图、概率和数学来提高GPS定位准确度

  当你试图用智能手机在一个大城市导航时,你可能已经注意到了一个问题,那就是 GPS 定位通常是非常不准确的。有时这种误差只有几米,但是如果你在一个人口和建筑物特别密集的城市,卫星信号就会被高层建筑阻挡,这种误差可能会很大。对大多数人来说,这只是现代都市生活的一个缩影。但是对于那些依靠两个人的智能手机在迷宫般的钢铁和混凝土丛林中找到彼此的公司比如 Uber 来说,GPS 定位的不准确却是一个无尽的痛苦和挫折的源泉。

  就像夜间驶过的船只一样,一个司机可能会停在某处街角找寻叫车的乘客,而那名乘客却在街区的另一侧苦等。这种情况通常会导致乘客取消叫车服务,Uber 称之为“浪费的供应”,也就是说 Uber 和司机都会因此少赚一点钱。如果一辆车里有多个乘客时,这个问题就会变得更加严重。再想想无人驾驶汽车在城市峡谷中漫无目的地游荡,绝望地寻找那些 GPS 坐标不可靠的乘客,那会是一种多么令人沮丧的情景?

  然而,Uber 的两位工程师也许会解决这种混乱找到了一个解决方案。安德鲁-艾里什(Andrew Irish)和丹尼-艾兰德(Danny Iland)都是加州大学圣芭芭拉分校的博士生,Uber 在 2016 年收购了他们创办的影子地图(Shadow Maps)初创公司。从那时开始,他们一直致力于将他们的技术集成到 Uber 的应用中,他们最近在全球 15 个城市开始测试。从早期的测试结果来看,他们让 GPS 定位的准确度提高了一倍。

  艾兰德开玩笑说:“当有人问我在做什么时,我经常说我的工作就是移动蓝点。”这一点很重要,因为当我坐在位于曼哈顿下城的 The Verge 办公楼的 14 层办公室里打开 Uber 的应用程序时,我看到显示我所在位置的蓝点在离我 200 英尺远的酒店外徘徊。艾里什和艾兰德正在做的工作就是将这个蓝点移动到街道对面,这样当 Uber 司机来找我时,就能尽可能准确一些。

  GPS 全球定位系统项目于 20 世纪 70 年代初启动,目的是为了打破以前的导航系统的限制。它最初是为像飞机一样飞行的东西而设计的。所以其中有一个核心假设是所有的卫星都有直线视线,这意味着信号总是以直线的方式行进。但是现在,由于智能手机的普及和 Uber 等基于位置的服务的兴起,这些假设改变了。

  同时,卫星的作用也从追踪飞机变成了追踪行走在密集城市里的个人所携带的智能手机。这些卫星不仅失去了直线视线优势,它们还不得不与高大的建筑物丛林作斗争,这些建筑物会像镜子一样反射和扭曲信号。这种现象通常被称作“阴影效应”,可能会造成 100 米甚至更大的位置误差,尤其是在纽约和旧金山这样的大都市。这可能会给 Uber 业务最敏感的方面造成影响。

  艾兰德说:“所以这显然给我们提出了问题,因为我们可能会认为司机在不同的道路上而不是他们实际所在的道路上行驶,这可能会导致司机无法在预计到达时间找到乘客,继而造成订单取消。”

  为了解决这个问题,艾兰德和艾里什使用了一个被称为“封闭建模”的过程。在这个过程中,Uber 的算法可以看到城市的完整三维渲染,并对乘客所处的位置做一个概率估计,乘客可以看到哪些卫星,哪些是看不到的。在美国的 GPS 卫星群中,大约有 30 颗卫星,俄罗斯还有一个 GLOMASS 卫星群,中国和欧洲也在启动自己的 GPS 卫星群。利用从卫星上获得的公共数据,Uber 就能够利用一个消除过程来获得更准确的位置信息。

  艾兰德说:“假设你所在的位置只有 3 颗卫星,如果我可以看到卫星C和卫星D的信号强度很高,但是看不到卫星B,那么我可能就在街道的左边,因为卫星B的信号被建筑物挡住了。如果我能看到卫星B和卫星C的信号,但看不到卫星D,那么我可能就在街道的右边。所以我们使用卫星可见性信息作为算法的一部分,而不是将所有的卫星都当作定位线。”

  他补充说:“这基本上就是负面信息。除了你所看到的以外,你还可以根据你看不到的东西做出假设。”

  艾里什和艾兰德使用射线追踪技术,在这种情况下,卫星信号按照不同的强度等级被标以不同的颜色,这样就可以更好地说明乘客可能在的位置和消除干扰。但是有一个令人困惑的效果,那就是多径衰落,即卫星信号从与彼此交叉的建筑物中反弹,强化某些信号,而这些信号在其他情况下是看不到的。这可能会使影子地图的算法复杂化,并对司机和乘客所处的最有可能的位置得出错误的结论。

  艾里什说:“所以,如果你在网格上进行射线追踪,你会根据他们对卫星信号强度和三维建筑模型的认同程度,在网格上对这些位置进行评分,这样就可以消除我们之前所描述的这些干扰噪音的影响。每次概率计算都需要 20 到 100 毫秒,每 4 秒就可以对乘客可能所在的位置进行一次计算,对司机所在位置的计算更加频繁。”艾兰德补充说:“你只是想要有一个更严格的估计,来说明汽车行驶的速度有多快。”

  之后,我们去曼哈顿的西侧散步,让他们继续介绍 Uber 的应用程序在寻找我们的 GPS 定位时表现得有多好。坐在 Uber 纽约办公室的会议室里,我的脑子里充斥着各种技术术语,但是走出办公室,站在空气清新的户外街道上,更容易看清影子地图团队的修正努力是如何创造一个不同的世界。我们在一个公园的旁边散步,那里有开阔的天空视野,所以 GPS 定位非常精准。我们拐到一条街道上,我们只能看到更窄的天空,突然标示我们所在位置的蓝点跳到了街区的另一边。艾兰德说:“我们所在的实际位置与蓝点或多或少是同步的。”

  影子地图并不是解决 GPS 准确性问题的唯一方法。保罗-格罗夫斯(Paul Groves)是伦敦大学学院的副教授,在空间测地和导航实验室专门研究定位和导航技术。他赞扬了影子地图团队为更多的人改善了 GPS 定位性能,但他并不认为他们的工作堪称完美。

  格罗夫斯说:“他们的方法并不独特。它部分建立在我们在公开文献上发表的研究成果的基础之上。还有一些其他的研究人员也在研究类似的方法。我们现在有一个在 Android 智能手机上实时运行的演示系统,但是仅限于伦敦市中心。”

  格罗夫斯说,其中很大一部分归结于方法论中的一种偏好。他说:“使用这些方法的人越多,我的想法就越好。它可以给你更好的表现。如果人们真的在使用我们的研究成果,而不是离开和遗忘它们,那么我们就为世界做出了贡献,而不仅仅是浪费纸张。”

  艾里什和艾兰德以及他们的团队在一年前就开始致力于将封闭建模整合到 Uber 的应用程序中。2018 年 2 月,他们开始在 Uber 运营的 15 个城市测试修正算法。不过,在 Uber 将其东南亚业务出售给竞争对手 Grab 后,该地区的一些城市的试点项目就停止了。早期测试结果显示,GPS 定位的准确度提高了一倍,每月取消的订单量减少了几千个。他们现在正在等待公司将他们的项目推广到全球。

  提高 GPS 定位的准确性与或多或少地允许 Uber 追踪你的位置没什么关系。去年,该公司在其应用程序中推出了一项新功能,允许它在乘客下车后继续跟踪乘客长达 5 分钟的时间,这项功能因为侵犯了客户隐私而遭到广泛的批评。与此相反,艾里什和艾兰德说,他们只是利用卫星上的公开数据来让整个打车体验变得更加完美。

  艾兰德说:“你不需要手动输入你的地址,你不需要做任何事情,我们就能准确地预测你的地址。这让打车变成了一种更神奇的体验。当你打开应用程序时,我们已经知道你准确的地址了,你所要做的就是点击请求。”

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