SurroundSence: позиционирование в помещениях при помощи «отпечатка окружающей обстановки» без GPS сигнала

Возможность позиционирования внутри помещения будоражит многие умы в индустрии устройств позиционирования. GPS сигнал практически не работает внутри помещений, прочие методы, основанные, например, на сигналах от WiFi, достаточно неточны. Но исследователи Duke University работают над, возможно, революционным методом позиционирования в помещениях, который получил название SurroundSence.

Метод SurroundSence основывается на данных, которые приходят от различных датчиков телефона, и при помощи которых с использованием различных алгоритмов создается «отпечаток окружающей обстановки». Создание отпечатка принимает во внимание такие факторы как интенсивность окружающего света, звук и цветовая гамма в определенном месте, а затем приписывает этому месту своего рода ярлык. Поскольку в бизнесе зачастую используются различные внешние формы, как части бренда, для подчеркивания отличий, то исследователи считают, что сочетание различных типов внешней информации будет уникальным для каждого места. Затем эти данные могут быть уточнены при помощи информации от акселерометра, который определяет движение объекта внутри помещения, а также информации от WiFi точек доступа. Также акселерометр может помочь в определении типа заведения, где находится владелец по шаблонам перемещения: так в супермаркете объект будет достаточно быстро передвигаться вдоль полок с продуктами, а в ресторане передвижений практически не будет.

Для того чтобы снизить список мест, где потенциально может находиться владелец, и для которых необходимо сравнивать текущую информацию с информацией «отпечатка», SurroundSense использует GSM сигнал для получения предварительного местоположения объекта. Только после этого будет непосредственно применяться технология сравнения, и будут использованы «отпечатки» только тех мест, которые расположены поблизости. Работы над проектом находятся в активной стадии, еще много что предстоит сделать. Но уже сейчас исследователи провели испытание для 51 объекта на карте и добились средней точности позиционирования на уровне 87%.

GPSClub.ru
28.09.2009