新的車(chē)輛定位技術(shù)正在破繭而出

儀表儀器、工程設(shè)備、運(yùn)輸車(chē)輛甚至常常使用的手機(jī)等數(shù)十億互聯(lián)設(shè)備和傳感器，共同構(gòu)成了備受關(guān)注的物聯(lián)網(wǎng)，收集和分享無(wú)數(shù)應(yīng)用中使用的數(shù)據(jù)。這就要求運(yùn)營(yíng)者知道他們的位置，這在大多數(shù)室內(nèi)場(chǎng)所、隧道和城市峽谷等GPS信號(hào)弱的環(huán)境中是一個(gè)高難度的挑戰(zhàn)。

在日本，新的方法可以幫助智能設(shè)備網(wǎng)絡(luò)合作，在這種環(huán)境中尋找和交流它們的位置。這種 "物的定位 "可能有助于從車(chē)輛到資產(chǎn)跟蹤，從供應(yīng)鏈監(jiān)測(cè)到智能城市和實(shí)時(shí)地圖的應(yīng)用。

新方法融合了來(lái)自各種傳感測(cè)量的數(shù)據(jù)--如無(wú)線(xiàn)電、光學(xué)和慣性信號(hào)--并分析了每個(gè)信號(hào)的特征--包括其功率、角度和時(shí)間。使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)權(quán)衡這些 "軟信息"，同時(shí)還利用來(lái)自數(shù)字地圖、動(dòng)態(tài)模型和大數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)概況的背景信息。

為了減少其必須收集的數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和規(guī)模，新方法在 "主成分分析 "的基礎(chǔ)上確定接收到的波形中對(duì)當(dāng)前目的最有用和最沒(méi)用的方面。在充滿(mǎn)反射和回聲的挑戰(zhàn)性場(chǎng)景的模擬中，新系統(tǒng)的性能明顯超過(guò)了傳統(tǒng)系統(tǒng)，并不斷接近定位精度的理論極限，而傳統(tǒng)系統(tǒng)的精度則急劇下降。

轉(zhuǎn)自：互聯(lián)網(wǎng)