『引言：AI的浪潮勢不可擋，在無數大眾最熟悉的生活場景中，其實蘊含著許多未被發現的秘密。這些「深藏功與名」的AI技術，在最基礎的功能背後，卻演繹著數據和算法最動人的一面。百度地圖將通過揭秘黑科技一系列專題，講講地圖日常功能背後的技術。
本期內容將為你展示，百度地圖如何利用VDR與PDR的慣性導航算法，在GPS不可用的情況時，實現室內、室外的精準定位。無論用戶身處隧道峽谷還是高樓林立，都不必再做「迷途的羔羊」。』
我是誰？我在哪？——可謂是「路痴」群體出行時的日常「人生困惑」。特別是開車經過高架隧道，或者在布局複雜的商場逛街時，GPS信號極易丟失，定位也飄忽不定，讓人頭疼不已。到底如何才能永不丟失方向感呢？或許你還不知道，百度地圖中早就藏著應對的酷炫「利器」了。
室外駕車導航：VDR「對戰」定位漂移和信號丟失
開車經過城市峽谷或高樓之下時，周圍建築的遮擋常常讓GPS定位點發生嚴重漂移。導航時而向東，時而向西，偏航情況頻發。更不用提在隧道裡、高架下常見的GPS信號丟失現象，導致導航卡頓無法運行。通過VDR定位，百度地圖能夠有效解決這樣的GPS定位漂移和信號丟失問題。在GPS不可用，甚至是GPS不可靠的情況下，利用慣性導航來推算駕車定位，從而實現更穩定可靠的導航定位引導。
面對遮擋嚴重、GPS都「無能為力」的環境，百度地圖可以依靠準確靠譜的VDR技術，VDR是一套駕車場景下的慣性導航算法。通過「傳感器模式檢測」「GPS定位優化」「歷史軌跡智能學習」三項關鍵技術，可以精確推算車輛速度、動靜狀態等，目前推算偏差能夠控制在10%以下。通過手機傳感器監測車輛動靜狀態、速度和行進方向；通過歷史軌跡及單點數據特徵優化GPS定位；再通過大量歷史軌跡的機器學習，實現對速度、方向、駕車習慣、GPS等駕車狀態的偏置估計，保證推算結果更加準確可信。
百度地圖在VDR創新引入了遷移學習、強化學習、深度學習等AI技術，通過與傳統的慣導技術結合，完成了各種疑難場景的極高準確率的模式識別及最優狀態求解，從而實現了基於多模智能融合的慣導駕車定位技術，極大提升了駕車用戶導航定位體驗。
室內步行導航：PDR輕鬆應對「迷宮式商場」
高樓大廈遮風避雨，但也將定位導航賴以生存的GPS信號擋在了門外。當我們走進商場等大型建築物時，迷宮式的布局和銅牆鐵壁般的建築外牆，讓手機上的地圖仿佛被蒙上了雙眼，難有用武之地。百度地圖通過高精度PDR技術有效解決了這一問題，其推出的國內首家高精度室內地圖，目前已覆蓋全國4000多家場所，涵蓋商場、車站、機場、醫院、圖書館等多種場景，規模達到業內第一。
與針對駕車場景的VDR技術略有相似，解決室內導航難題的PDR技術，是一套步行場景下的慣性導航算法。基於「狀態識別」「精準計步」「方向推算」」高精度定位」四項關鍵技術，可以實現從室外到室內定位的平滑過渡，以及在GPS短暫定位失敗時持續提供定位能力，精確度達到3至5米。目前百度地圖PDR版本已經迭代到了2.0版本，該版本能夠智能調整各傳感器置信度以及實現了對各種狀態、通行方式等行為的精確建模，其中也涉及到了SLAM技術的應用，最終通過融合多種數據源實現高精度的步行慣導算法，技術評估精確度更達到3米以內。
上圖是百度地圖PDR模塊主題框架示意圖，PDR通過傳感器數據，可以準確區分用戶的靜止、步行、駕車等不同狀態，準確率達到90%以上；通過加速度傳感器數據，採用滑動窗口、步態檢測、步長估計模型來進行檢測，誤差率低於5%；基於9軸傳感器數據，實現了高精度姿態角推算，以及實現了精確的行進方向檢測算法，從而保證PDR能夠輸出較高準確率的方位角信息。
市面上的地圖千篇一律，靠譜的導航萬裡挑一，百度地圖借如此算法可實現的「隨時隨地精準定位」是來自AI加持的優秀慣性。隨著人們對智能化出行的要求越來越高，高精度的地圖服務將成為構建智慧交通的重要基礎，進一步提升了人們的出行體驗。期待AI時代的第五代地圖，為我們帶來更多驚喜。
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