『引言：AI的浪潮势不可挡，在无数大众最熟悉的生活场景中，其实蕴含着许多未被发现的秘密。这些“深藏功与名”的AI技术，在最基础的功能背后，却演绎着数据和算法最动人的一面。百度地图将通过揭秘黑科技一系列专题，讲讲地图日常功能背后的技术。 本期内容将为你展示，百度地图如何利用VDR与PDR的惯性导航算法，在GPS不可用的情况时，实现室内、室外的精准定位。无论用户身处隧道峡谷还是高楼林立，都不必再做“迷途的羔羊”。』
『引言：AI 的浪潮势不可挡，在无数大众最熟悉的生活场景中，其实蕴含着许多未被发现的秘密。这些「深藏功与名」的 AI 技术，在最基础的功能背后，却演绎着数据和算法最动人的一面。百度地图将通过揭秘黑科技一系列专题，讲讲地图日常功能背后的技术。
本期内容将为你展示，百度地图如何利用 VDR 与 PDR 的惯性导航算法，在 GPS 不可用的情况时，实现室内、室外的精准定位。无论用户身处隧道峡谷还是高楼林立，都不必再做「迷途的羔羊」。』
我是谁？我在哪？——可谓是「路痴」群体出行时的日常「人生困惑」。特别是开车经过高架隧道，或者在布局复杂的商场逛街时，GPS 信号极易丢失，定位也飘忽不定，让人头疼不已。到底如何才能永不丢失方向感呢？或许你还不知道，百度地图中早就藏着应对的酷炫「利器」了。
室外驾车导航：VDR「对战」定位漂移和信号丢失
开车经过城市峡谷或高楼之下时，周围建筑的遮挡常常让 GPS 定位点发生严重漂移。导航时而向东，时而向西，偏航情况频发。更不用提在隧道里、高架下常见的 GPS 信号丢失现象，导致导航卡顿无法运行。通过 VDR 定位，百度地图能够有效解决这样的 GPS 定位漂移和信号丢失问题。在 GPS 不可用，甚至是 GPS 不可靠的情况下，利用惯性导航来推算驾车定位，从而实现更稳定可靠的导航定位引导。
面对遮挡严重、GPS 都「无能为力」的环境，百度地图可以依靠准确靠谱的 VDR 技术，VDR 是一套驾车场景下的惯性导航算法。通过「传感器模式检测」「GPS 定位优化」「历史轨迹智能学习」三项关键技术，可以精确推算车辆速度、动静状态等，目前推算偏差能够控制在 10% 以下。通过手机传感器监测车辆动静状态、速度和行进方向；通过历史轨迹及单点数据特征优化 GPS 定位；再通过大量历史轨迹的机器学习，实现对速度、方向、驾车习惯、GPS 等驾车状态的偏置估计，保证推算结果更加准确可信。
VDR 模块主体框架
百度地图在 VDR 创新引入了迁移学习、强化学习、深度学习等 AI 技术，通过与传统的惯导技术结合，完成了各种疑难场景的极高准确率的模式识别及最优状态求解，从而实现了基于多模智能融合的惯导驾车定位技术，极大提升了驾车用户导航定位体验。
室内步行导航：PDR 轻松应对「迷宫式商场」
高楼大厦遮风避雨，但也将定位导航赖以生存的 GPS 信号挡在了门外。当我们走进商场等大型建筑物时，迷宫式的布局和铜墙铁壁般的建筑外墙，让手机上的地图仿佛被蒙上了双眼，难有用武之地。百度地图通过高精度 PDR 技术有效解决了这一问题，其推出的国内首家高精度室内地图，目前已覆盖全国 4000 多家场所，涵盖商场、车站、机场、医院、图书馆等多种场景，规模达到业内第一。
与针对驾车场景的 VDR 技术略有相似，解决室内导航难题的 PDR 技术，是一套步行场景下的惯性导航算法。基于「状态识别」「精准计步」「方向推算」」高精度定位」四项关键技术，可以实现从室外到室内定位的平滑过渡，以及在 GPS 短暂定位失败时持续提供定位能力，精确度达到 3 至 5 米。目前百度地图 PDR 版本已经迭代到了 2.0 版本，该版本能够智能调整各传感器置信度以及实现了对各种状态、通行方式等行为的精确建模，其中也涉及到了 SLAM 技术的应用，最终通过融合多种数据源实现高精度的步行惯导算法，技术评估精确度更达到 3 米以内。
PDR 模块主体框架
上图是百度地图 PDR 模块主题框架示意图，PDR 通过传感器数据，可以准确区分用户的静止、步行、驾车等不同状态，准确率达到 90% 以上；通过加速度传感器数据，采用滑动窗口、步态检测、步长估计模型来进行检测，误差率低于 5%；基于 9 轴传感器数据，实现了高精度姿态角推算，以及实现了精确的行进方向检测算法，从而保证 PDR 能够输出较高准确率的方位角信息。
市面上的地图千篇一律，靠谱的导航万里挑一，百度地图借如此算法可实现的「随时随地精准定位」是来自 AI 加持的优秀惯性。随着人们对智能化出行的要求越来越高，高精度的地图服务将成为构建智慧交通的重要基础，进一步提升了人们的出行体验。期待 AI 时代的第五代地图，为我们带来更多惊喜。
