Comment fonctionne WiFiSLAM?


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Apple a récemment acquis WifiSlam. Comment fonctionne leur technologie?

Leur site Web n'entre pas dans les détails.

Permettez à votre smartphone de localiser son emplacement (et celui de vos amis) en temps réel avec une précision de 2,5 m en utilisant uniquement des signaux WiFi ambiants déjà présents dans les bâtiments.

Nous construisons la prochaine génération d'applications mobiles géolocalisées qui, pour la première fois, interagissent avec les utilisateurs à l'échelle de l'interaction personnelle. Les applications vont de la navigation intérieure étape par étape, à l'engagement des clients de détail au niveau du produit, aux réseaux sociaux basés sur la proximité.


votre position actuelle est enregistrée. Ils ont une base de données avec les emplacements des points d'accès (via les adresses mac) et Trilateration en.wikipedia.org/wiki/Trilateration est utilisé pour approximer votre emplacement intérieur (x, y pas z).
Mapperz

Réponses:


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Après avoir googlé un peu plus, j'ai trouvé ce document, Utilisation du Wi-Fi pour naviguer dans les grands espaces . Je suppose que l'algorithme qui gère plusieurs empreintes digitales, ainsi que la boussole et l'accéléromètre est ce qui a attiré l'attention d'Apple.

Lorsqu'un gadget utilisant WiFiSLAM veut connaître son emplacement, il analyse les forces du signal et les identifiants uniques de tous les réseaux Wi-Fi qui l'entourent. Cela est comparé à un ensemble de données de référence pour la zone, accessible via Internet ou stocké sur l'appareil. L'estimation de l'emplacement peut être affinée si un gadget se déplace légèrement, car les algorithmes de WiFiSLAM peuvent recueillir plusieurs empreintes digitales. Les données de boussole et les signaux d'accéléromètre capturant les pas d'une personne sont également utilisés pour affiner la précision des repères de position ultérieurs au fur et à mesure qu'une personne se déplace.

WiFiSLAM nécessite que des données similaires soient collectées à l'avance dans un bâtiment particulier avant de pouvoir proposer des corrections de localisation. Une personne qui exécute une autre application spéciale doit se promener plusieurs fois dans un bâtiment et entrer dans chaque pièce au moins une fois. Les algorithmes initialement développés pour la navigation par robot traitent le modèle changeant des empreintes digitales Wi-Fi et des pas pour recréer le chemin parcouru par la personne. Cette trace est ensuite associée manuellement à une carte du lieu afin que WiFiSLAM puisse indiquer à un utilisateur de cet environnement où il se trouve.

Edit 2: En outre, il semble que WifiSlam ait un blog qui a été supprimé . Cependant, Google l'a toujours dans son cache avec quelques détails:

Plus récemment, la fusion de capteurs inertiels de WiFiSLAM a été présentée dans Grizzly Analytics . Cela a déclenché une excellente discussion par e-mail avec le Dr Bruce Krulwich et nous aimerions le résumer pour vous ici!

  • La vidéo de démonstration ne comprend aucune contrainte de carte. Il s'agit uniquement d'un accéléromètre, d'un gyroscope et d'une boussole.

  • Nous sommes en mesure d'obtenir une précision meilleure que la normale car nous adoptons des approches non traditionnelles de filtrage par fusion de capteurs plutôt que les techniques conventionnelles de «double intégration + filtre de Kalman» utilisées traditionnellement.

  • Nous avons tenu le téléphone devant nous, essayant d'imiter un utilisateur de smartphone typique qui suit une carte et marche tout en regardant son téléphone. Rien de super spécifique.

  • La fusion de capteurs inertiels est désormais activée par défaut à partir des versions de la semaine dernière de toute la gamme de produits WiFiSLAM: footprint.io, WiFiSLAM QuickMap et le SDK de localisation intérieure. Tout utilisateur de WiFiSLAM avec un smartphone compatible gyroscope recevra un positionnement hybride qui utilise à la fois notre technologie d'empreinte digitale Wi-Fi combinée à notre fusion de capteurs inertiels.

Edit 3 Grizzly analytics fournit des détails de configuration de carte dans leur récent article de blog .

WiFiSlam a publié une application mobile qui permet à tout utilisateur de smartphone de prendre une photo d'une carte de son site intérieur, de se promener plusieurs fois sur le site et de faire fonctionner ce site dans le système de positionnement de WiFiSLAM. Cette application permet un crowdsourcing beaucoup plus facile des cartes intérieures que Google ou d'autres, et permettrait au positionnement intérieur de l'iPhone de se propager comme une traînée de poudre alors que les fans de l'iPhone sautent pour télécharger leurs plans de site.

Edit 4 Voici une vidéo du GeoMeetup (aimablement publiée par Ragi Burhum ) où Joseph Huang de WiFiSLAM présente un exposé sur les algorithmes sous-jacents.


Kirk, Ceci est une réponse valide, donc non supprimée, si vous vouliez la supprimer à nouveau, veuillez expliquer pourquoi.
Mapperz

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@Mapperz Je pensais que cela reproduisait la réponse de Bino. Je suis allé de l'avant et j'ai ajouté plus d'informations pour le différencier, donc je suppose qu'il ne devrait pas être supprimé.
Kirk Kuykendall


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Recherche sur la trilatération Wifi

En développant le commentaire "votre position actuelle est enregistrée. Ils ont une base de données avec les emplacements des points d'accès (via les adresses mac) et la trilatération http://en.wikipedia.org/wiki/Trilateration est utilisée pour approximer votre position intérieure (x, y pas z). "

La force du signal est un facteur important pour déterminer l'emplacement du point d'accès wifi.

dans ce pdf, il explique également la recherche sur l'utilisation de la force du signal wifi

Multilatération Wi-Fi Une méthode qui fait l'objet de nombreuses recherches consiste à utiliser la force du signal reçu d à partir des points d'accès Wi-Fi. Les avantages de l'utilisation des réseaux Wi-Fi sont qu'ils deviennent de plus en plus courants et que la puissance du signal reçu est disponible dans le cadre des statistiques de mise en réseau disponibles sur l'appareil mobile. Cela signifie qu'aucun équipement spécialisé n'est requis pour fournir des informations de localisation.

http://www.ee.ucl.ac.uk/lcs/previous/LCS2005/12.pdf


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