苹果最新专利:利用机器学习模型校正GPS数据 实现准确导航

文章来源:搜狐网 发布时间:2020-02-17
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美国专利商标局公布了苹果公司的一项专利申请,名为“机器学习辅助卫星定位”(Machine learning-assisted satellite-based positioning)。简而言之,就是一种通过将GPS数据与机器学习模型获得的数据进行比较,从而分析GPS数据的方法。

虽然GPS(全球定位系统)是一种广泛用于地理定位的技术,在人类驾驶时能够发挥导航作用,但是却不一定一直很精确。苹果地图(Apple Maps)等地图应用程序,由于各种不同的原因,有时会为用户显示错误的位置。

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此类原因包括树木或山导致GPS信号受干扰、进入地下或室内、城市建筑物反射信号、太阳风暴、甚至是极其罕见的情况,如无线电干扰或屏蔽。不过,此种问题不仅GPS会遇到,其他全球导航卫星系统(GNSS)如格洛纳斯(俄罗斯卫星导航系统)、伽利略定位系统(Galileo)、北斗卫星导航系统(Beidou)等也会遇到。

据外媒报道,当地时间2月13日,美国专利商标局公布了苹果公司的一项专利申请,名为“机器学习辅助卫星定位”(Machine learning-assisted satellite-based positioning)。简而言之,就是一种通过将GPS数据与机器学习模型获得的数据进行比较,从而分析GPS数据的方法。

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该专利的想法是,该设备会根据GNSS信号接收到估计位置信息,然后获取一组与估计位置有关的一组参数。然后再提供一个与设备估计位置比较近的参考位置,以帮助校正。

根据设备的估计位置、参考位置以及一组参数,可以生成一个机器学习模型。随后,该机器学习模型可用于估计设备的具体位置,以备将来读取GPS的数字,直到一段时间过去,或者设备被移到参数和模型都不准确的地方。

实际上,该设备会利用两组定位数据生成模型,以确定其接收的GPS坐标与实际位置之间的距离。例如,在一个高楼林立的城市中,该模型能够接收到信号被反射的消息,并结合考虑之前的位置读数和交通的大致方向,根据错误的数据得出更准确的位置信息。

此外,苹果还附加了一项,要求将第二款设备的使用情况考虑在内,包括提供给他人使用存储的模型。苹果还建议使用卡尔曼滤波器(Kalman filter)基于噪声测量合集,来估计数据,以及为测量和后续定位将“大量的不确定性”考虑在内,提醒用户位置已更改,让用户再三考虑或忽略GPS数据。

近年来,苹果一直热衷于加大其在机器学习方面的努力,2019年还聘请了资深的谷歌AI科学家兼AI专家 Ian Goodfellow,并收购了Drive.aiLaserlike等公司。苹果大量面向公众的ML(机器学习)产品配备了Siri,从而改进了一些位置感知功能。

2018年8月,苹果详细介绍使用地理语言模型以增加Siri对当地术语和位置的知识储备,帮助将基于兴趣点的搜索减少了18.7%。(文中图片均来自appleinsider.com)


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