Uber是如何重新思考GPS定位的（尤其是在城市峡谷中）

郑昀（公众号：老兵笔记） 20180424

2018年4月19日，Uber 公布了 GPS 优化算法，https://eng.uber.com/rethinking-gps/，针对GPS定位在城市环境中表现不佳做了修复，如可以通过卫星信号信噪比（缩写为SNR）和3D地图来判断出你在马路的左侧还是右侧。

如下图3所示，GPS定位基本假设是，接收机对每个正在计算其伪距的卫星都有直接的LOS（为 line of sight 的缩写，无线电信号的视线传输），在开阔地形中工作无碍，但在城市环境中则偏差较大。接收机经常需要处理建筑物反射的强烈信号，这往往会导致城市峡谷中的位置误差在50米以上。

如下图4所示，如果某颗卫星的信号比预期弱，那么很可能被大楼挡住了，你处在大楼的阴影里面，因此可以据此修正你的位置。

怎么做呢？
第一，我们有 3D 地图。对于城市内任何位置的接收器，我们可以校验卫星的 LOS 是否会被遮挡。
第二，安卓手机上，LocationManager API 不仅提供了手机的位置估计，还提供每个GNSS卫星的信噪比（SNR）。
第三，使用一个在 LOS 和阴影条件下的信噪比概率分布模型，我们可以算出任何位置任何时间信号的信噪比似然估计。
第四，最终绘制出这么一张位置热力图，如下图5所示：

第五，既然是一个概率模型，那根据手机上报的位置，Uber 估算出你的每一个运动点都有很多的可能性（像电子云），并最终推演你的实际运行轨迹。如下面这张动图所示。

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赠图1枚：

昨天我改了200多个BUG