CN110692260B - 终端设备定位***和方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种终端裝置定位***以及方法。所述方法可以包括由定位裝置确定所述终端裝置在第一时间点在区域中的第一位置;由所述定位裝置确定所述终端裝置在第二时间点在所述区域中的第二位置;由所述定位裝置确定所述终端裝置在第三时间点在所述区域中的多个假设位置;以及所述定位裝置基于所述第一位置、所述第二位置以及所述多个假设位置使用转移模型提供所述终端裝置在所述第三时间点的第三位置。
Description
技术领域
本申请涉及终端设备定位,具体涉及基于终端设备的轨迹定位终端设备的***和方法。
背景技术
诸如移动电话、可穿戴设备之类的终端设备可以通过各种定位技术定位,包括全球定位***(GPS)、基站、无线保真(WiFi)接入点和蓝牙接入点。通过GPS的定位精度通常小于5米,通过基站的定位精度约为100-1000米,通过无线保真(WiFi)或蓝牙接入点的定位精度约为10-50米。也就是说,在室外环境中,GPS定位往往具有更高的精度。然而,在室内环境中,GPS信号通常太弱而无法定位终端设备。终端设备可能必须根据接入点(AP)的信号定位,例如无线保真(WiFi)接入点、蓝牙接入点和基站。例如,终端设备可以扫描附近的无线保真(WiFi)接入点,并基于该无线保真(WiFi)接入点的扫描信号来定位。
然而,如上所述,基于接入点的定位结果准确度约为几十甚至几百米,并不令人满意。
因此,本申请实施例提供了改进的终端设备定位***和方法。
发明内容
本申请的一个方面提供一种由计算机实现的方法,用于定位终端设备。所述方法可以包括通过定位设备,确定所述终端设备在第一时间点在区域内的第一位置;通过所述定位设备,确定所述终端设备在第二时间点在诉述区域内的第二位置;通过所述定位设备,确定所述终端设备在第三时间点的多个假设位置;以及,通过所述定位设备基于所述第一位置、所述第二位置和所述多个假设位置使用转移模型提供所述终端设备在所述第三时间点的第三位置。
本申请的另一方面提供一种***,用于定位终端设备。所述***可以包括用于存储转移模型的存储器;处理器,用于确定所述终端设备在第一时间点在区域内的第一位置;确定所述终端设备在第二时间点在所述区域内的第二位置;确定所述终端设备在第三时间点的多个假设位置;基于所述第一位置、所述第二位置和所述多个假设位置使用转移模型提供所述终端设备在所述第三时间点的第三位置。
本申请的另一方面提供一种存储一组指令的非暂时性计算机可读介质。当由定位***的至少一个处理器执行时,所述一组指令使定位***执行建立确定设备位置的转移模型的方法,所述方法包括确定所述终端设备在第一时间点在区域内的第一位置;确定所述终端设备在第二时间点在所述区域内的第二位置;确定所述终端设备在第三时间点的多个假设位置;基于所述第一位置、所述第二位置和所述多个假设位置使用转移模型提供所述终端设备在所述第三时间点的第三位置。
应当理解的是,前面的一般描述和下面的详细描述都仅是示例性和说明性的,并不构成对本申请的限定。
附图说明
图1是根据本申请一些实施例所示的示例性终端设备定位***的示意图。
图2是根据本申请一些实施例所示的终端设备在室内环境中的示例性轨迹示意图。
图3是根据本申请一些实施例所示的示例性终端设备定位***的框图。
图4是根据本申请一些实施例所示的示例性转移向量单元示意图。
图5A和5B是根据本申请一些实施例所示的终端设备在区域中的示例性轨迹示意图。
图6是根据本申请一些实施例所示的示例性终端设备定位过程的流程图。
图7是根据本申请一些实施例所示的示例性转移模型训练过程的流程图。
具体实施方式
本申请将结合示例性实施例进一步进行描述。这些示例性的实施例将结合附图进行详细描述。任何可能的情况下,在整个附图中将使用相同的附图标记来指代相同或相似的部分。
图1是根据本申请一些实施例所示的示例性终端设备定位***的示意图。***100可以是通用服务器或专用定位设备。终端设备102可以包括能够扫描接入点104并与***100通信的任何电子设备。例如,终端设备102可以包括智能电话、笔记本电脑、平板电脑等。
如图1所示,终端设备102可以扫描附近的接入点104。接入点104可以包括发送用于与终端设备通信的信号的设备。例如,接入点104可以包括无线保真接入点、基站、蓝牙接入点等。在一些实施例中,终端设备102可以通过无线保真接入点预先定位。例如,终端设备102可以从无线保真接入点接收信号,从而可以由每个终端设备102生成定位指纹。该定位指纹包括与接入点相关的特征信息,例如接入点104的标识(例如,名称、MAC地址等)、接收信号强度指示(RSSI)、往返时延(RTT)等。接收信号强度指示(RSSI)和往返时延(RTT)可用于确定终端设备和每个接入点之间的距离。定位指纹还可以用于预先定位每个终端设备102。
定位指纹可以传送到***100并用于从定位服务器106检索接入点104的位置。定位服务器106可以是***100的内部服务器或外部服务器。定位服务器106可以包括存储接入点104位置的位置数据库。该位置数据库可以存储接入点104的位置。
在接收到定位指纹后,定位服务器106可以基于该定位指纹和接入点104的存储位置确定终端设备102的初始位置。每个终端设备102的初始位置可以根据例如三角形定位法、到达角(AOA)法、到达时间(TOA)法、到达时间差(TDOA)法等方法确定。该初始位置不是终端设备的准确位置,也可以称为“假设位置”。
当携带终端设备102的用户移动时,可以进一步确定终端设备102的轨迹。在室内环境例如购物中心,终端设备在区域内移动的轨迹可以在统计上相似。图2是根据本申请一些实施例所示的终端设备在室内环境中的示例性轨迹示意图。
例如,图2示出了区域200中的路径202。由于路径周围的障碍物,路径202向右转弯。因此,终端设备必须遵循路径202并在拐角处向右转。也就是说,当终端设备102从点A移动到点B时,由于角落的原因终端设备102很可能进一步从点B移动到点C。因此,点C的下一个位置与从点A到点B的先前移动向量相关联。换句话说,假设终端设备102从点A移动到点B,则终端设备102从点B移动到点C的条件概率较高。
因此,在给定现有设备轨迹的情况下,***100可以识别每个现有设备的下一个位置和先前移动向量之间的关联,并基于现有设备的关联建立转移模型。与本申请一致,“现有设备”指的是在特定区域中生成包含已知位置的已知移动轨迹的终端设备。“现有设备”的轨迹可以用作训练转移模型的样本。一旦转移模型建立并利用足够的样本进行训练,转移模型可进一步用于基于终端设备的轨迹来定该位终端设备。图3是根据本申请一些实施例所示的示例性终端设备定位***的框图。
如图3所示,***100可以包括通信端口302、处理器300和存储器310。处理器300还可以包括多个功能模块,例如初始定位单元304、转移向量单元306、模型生成单元308、位置确定单元310。这些模块(以及任何相应的子模块或子单元)可以是处理器300的功能硬件单元(例如,集成电路的部分),其被设计用于与其他组件或部分程序(存储在计算机可读介质上)一起使用,当由处理器300执行时,这些模块执行一个或多个功能。尽管图3示出了单元304-310全部在处理器300内,但是可以设想,这些单元可以分布在彼此靠近或远离的多个处理器上。***100可以在云端、在终端设备102上或在单独的计算机/服务器上实现。
***100可以分两个阶段定位终端设备。在第一阶段,也称为“训练阶段”,***100可以使用现有设备相关的数据生成和训练转移模型;在第二阶段,也称为“定位阶段”,***100可以用训练后转移模型定位终端设备。
通信端口302可以建立用于与终端设备102和定位服务器106通信的会话。终端设备102可以包括现有设备102a或目标设备102b。例如,在训练阶段,通信端口302可以连续地从现有设备102a接收定位信息。该定位信息可以包括表示每个现有设备102a的已知轨迹的一系列基准位置。可以使用诸如GPS定位之类的方法预先确定所述一系列基准位置。在定位阶段,通信端口302可以在第一时间点接收目标设备102b的第一定位指纹,并在第二时间点接收目标设备102b的第二定位指纹。该第一和第二定位指纹可以进一步用于在第三时间点定位终端设备102。在***100在第三时间点确定目标设备102b的位置之后,通信端口302可以进一步将所确定的位置发送回目标设备102b。除了与终端设备102的通信之外,通信端口302还可以与定位服务器106通信并将所接收的终端设备102的定位指纹发送到定位服务器106并接收其初始位置。
初始定位单元304可以确定终端设备102的初始位置。例如,初始定位单元304可以在第一时间点确定目标设备102b的第一位置。在一些实施例中,当目标设备102b在室外环境中时,可以基于GPS信号确定第一位置。在确定第一位置之后,可以将目标设备102b移动到室内环境中,并可以基于第二时间点的定位指纹来确定目标设备102b的第二位置。
类似地,初始定位单元304还可以在第三时间点确定目标设备102b的假设位置。
转移向量单元306可以生成转移向量,表示现有设备102a或目标设备102b的移动。与本申请一致,“转移向量”是在终端设备的轨迹上的从一个点指向一段时间后的下一个点的向量。例如,终端设备在第一时间点可以位于点A(x1,y1)、在第二时间点可以位于点B(x2,y2)和在第三时间点可以位于点C(x3,y3)上。从点A指向点B的第一转移向量是V1=(x1,y1)-(x2,y2),以及从点A指向点B的第二转移向量是V2=(x2,y2)-(x3,y3)。轨迹可以由多个转移向量表示。图4是根据本申请一些实施例所示的示例性转移向量单元示意图。
如图4所示,在一些实施例中,转移向量单元306可以包括轨迹获取单元401、划分单元403和映射单元405。
轨迹获取单元401可以获取区域中的终端设备102的轨迹。在一些实施例中,可以根据起始位置和步行者航位推算(PDR)数据来预测轨迹。如上所述,可以基于GPS信号确定第一位置,因此可以将所述第一位置确定为轨迹的起点。在一些实施例中,还可以将由其他方法确定的其他位置确定为起点。可以基于步行者航位推算数据确定现有设备102a的移动。可以从终端设备102的加速度计、陀螺仪、电子罗盘、气压计等中的至少一个接收步行者航位推算数据。可以基于终端设备102的起始位置和移动预测轨迹。可以使用任何其他方法预测终端设备的轨迹。
在一些实施例中,现有设备102a的轨迹可以存储在轨迹数据库中,并且轨迹获取单元401可以从轨迹数据库获取所述轨迹。可以设想,轨迹获取单元401可以获取现有设备102a或目标设备102b的轨迹。
图5A和5B是根据本申请一些实施例所示的终端设备在区域中的示例性轨迹示意图。
轨迹可以通过相同的位置。例如,如图5A所示,在区域500中,第一轨迹在第一时间点从第一位置501开始,在第二时间点移动到第二位置503,然后在第三时间点移动到第三位置505a。类似地,第二轨迹从第一位置501移动到第二位置503,然后移动到第三位置505b。可以设想,尽管第一和第二轨迹都通过相同的位置(例如,第一或第二位置),但是第一和第二轨迹可以在不同的时间点或在相同的时间点通过该位置。类似地,第三轨迹通过第一和第二位置501和503,并进一步移动到第三位置505c。也就是说,每个轨迹可以包括第一已知位置、第二已知位置和第三已知位置。
如图5B所示,划分单元403可以在获取现有设备102a的轨迹之后将区域500划分成区块。每个区块可以包括一个位置。作为示例,图5B仅示出了区域500的部分区块。
映射单元405可将轨迹映射到区块上,从而可使用该区块定义轨迹的转移向量。例如,区域500中的第一轨迹的转移向量可以由区块507、509和511定义,区域500中的第二轨迹的转移向量可以由区块507、509和513定义,以及区域500中的第三轨迹的转移向量可以由区块507、509和515定义。
在一些实施例中,第三区块包括第二区块的相邻区块。此外,如图5B所示,该相邻区块可以包括第二区块的四个相邻区块。因此,作为第二区块509的下一位置,第三区块可以是区块507、511、513和515中的任何一个。也就是说,第一位置501可以对应区块507,第二位置503可以对应区块509,第三位置505a、505b和505c可以对应区块511-515。
预期的可以有更多轨迹通过第一和第二区块507和509并且进一步移动到第三区块511-515中的任何一个。因此,轨迹通过每个第三区块的概率可以不同,并且可以通过对该轨迹的统计来确定。
参考图3,模型生成单元308可以基于现有设备102a的已知轨迹生成和训练转移模型。与本申请一致,“转移模型”可以将转移向量转换为另一个转移向量。例如,转移模型可以是满足V1*T=V2的转移矩阵T,其中V1=(x1,y1)-(x2,y2),并且V2=(x2,y2)-(x3,y3)。在训练阶段,使用已知的转移向量V1和V2训练转移模型T,转移向量V1和V2是从(x1,y1)、(x2,y2)和(x3,y3)的已知位置确定的。在定位阶段,转移模型T可以用于基于已知点A和B预测未知点C(x3,y3)的位置。
在一些实施例中,作为训练阶段的一部分,模型生成单元308可以确定从第二区块移动到每个第三区块的轨迹的概率,并基于所述概率生成转移模型。可以将通过每个第三区块的轨迹的数量除以所有轨迹的总数来确定所述概率。因此,所述概率表示终端设备在从第一区块移动到第二区块之后移动到每个第三区块的可能性。也就是说,下一位置(例如,第三区块511-515中的一个)与从第一区块到第二区块的先前移动向量相关。可以基于概率之间的关联建立转移模型并存储在内存312中。在一些实施例中,可以基于概率使用马尔可夫模型生成转移模型。
除了概率之外,模型生成单元308可以使用附加的已知信息来训练转移模型,例如,使用区域500的地图。区域500的地图可以包括区域500的结构信息。室内环境,例如购物中心可包括楼梯、路径、柜台、墙壁等。在一些实施例中,楼梯可以为定位终端设备提供参考,路径上的位置(或区块)可以具有较高的置信度值,通过柜台和/或墙壁的轨迹可被赋予较低的置信度值。
转移模型可以提供多个转移向量之间的关联。给定从第一位置到第二位置的转移向量,可以使用转移模型确定下一位置的概率。
在第二阶段,***100可以使用转移模型定位目标设备102b。
如上所述,初始定位单元304可以确定在第一时间点目标设备102b在区域中的第一位置,以及在第二时间点目标设备102b在区域中的第二位置。初始定位单元304还可以确定目标设备102b在第三时间点的假设位置。因此,位置确定单元310可以使用由模型生成单元308生成和训练的转移模型,基于第一和第二位置以及假设位置提供目标设备102b在第三时间点的第三位置。通常,第三位置在假设位置中具有最高概率。通过为下一位置选择最高概率,可以改进目标设备102b的定位结果。
位置确定单元310可以进一步确定第一和第二位置相关的置信度值,而不直接使用由初始定位单元304提供的第一和第二位置。如上所述,由初始定位单元304生成的位置可能不是非常准确并且可能被许多因素影响。因此,位置确定单元310可以进一步确定第一和第二位置相关的置信度值是否大于预定值。如果该置信度值小于预定值,则可以放弃所述第一和第二位置并获取另一对位置。例如,当第一位置在购物中心中并且第二位置在短时间间隔内跳转到体育场时,可以确定置信度值小于预定值并放弃所述第一和第二位置。
上述***100基于现有设备的多个轨迹建立转移模型,并基于其轨迹通过转移模型定位终端设备。由于***100不仅基于接入点的当前扫描信号而且基于历史轨迹定位终端设备,可以提高终端设备定位的准确度。
图6是根据本申请一些实施例所示的示例性终端设备定位过程的流程图。例如,过程600可以由定位设备实现以定位终端设备,并且可以包括步骤S602-S610。
在步骤S602中,定位设备可以确定终端设备在第一时间点在区域中的第一位置,并确定终端设备在第二时间点在区域中的第二位置。可以基于全球定位信号、无线保真(WiFi)接入点、蓝牙接入点和基站来确定该第一和第二位置。例如,当终端设备从室外环境移动到室内环境(例如,携带终端设备的用户走进购物中心)时,第一位置可以由全球定位信号确定,第二位置可以由无线保真接入点确定。
在步骤S604中,定位设备可以确定在第三时间点所述终端设备的多个假设位置。在一些实施例中,当终端设备进入室内环境时,可以通过扫描接入点来确定终端设备并生成所述终端设备在第三时间点的定位指纹。该定位指纹可用于定位终端设备。例如,定位设备可以将定位指纹发送到定位服务器并接收假设位置。
在步骤S606中,定位设备可以基于第一位置、第二位置和多个假设位置,使用转移模型提供终端设备在第三时间点的第三位置。通常,第三位置在多个假设位置中具有最高概率。
定位设备可以进一步确定第一和第二位置的置信度值而不是直接使用第一和第二位置。如果置信度值小于预定值,则可以放弃该第一和第二位置并获取另一对位置。
可以使用该区域中现有设备的轨迹来训练步骤S606中使用的转移模型。图7是根据本申请一些实施例所示的示例性转移模型训练过程的流程图。例如,过程700可以包括步骤S702-S710。
在步骤S702中,定位设备可以接收区域中现有设备的轨迹。可以基于起始位置和步行者航位推算(PDR)数据获取现有设备的轨迹。起始位置可以是基于全球定位信号确定的准确位置。在一些实施例中,还可以基于一些室内定位方法来确定起始位置。例如,可以参考室内环境中的参考结构(例如,楼梯)来确定起始位置。可以基于步行者航位推算数据确定现有设备的移动。可以从现有设备的加速度计、陀螺仪、电子罗盘、气压计等中的至少一个接收步行者航位推算数据。可以基于现有设备的起始位置和移动预测轨迹。每个轨迹可包括第一已知位置、第二已知位置和第三已知位置。
在一些实施例中,定位设备还可以从轨迹数据库获取现有设备的轨迹,而所述轨迹可以存储在轨迹数据库中。
在步骤S704中,定位设备可以将区域划分为多个区块,因此所述轨迹的转移向量可以由区块定义。将区域划分为区块的讨论可以参考图5A和5B,为清楚起见,此处不再赘述。
在步骤S706中,定位设备可以将所述轨迹映射到所述区块上。通过将轨迹映射到区块上,该区块可以包括对应第一已知位置的第一区块、对应第二已知位置的第二区块以及对应第三已知位置的一组第三区块。在一些实施例中,第三区块可以包括第二区块的相邻区块。例如,该相邻区块可以包括第二区块的四个相邻区块。
可以预期的,所述轨迹可以通过第一和第二区块并进一步移动到第三区块中的任一区块。因此,所述轨迹通过每个第三区块的概率可以不同,并且可以通过对所述轨迹进行统计来确定。
在步骤S708中,定位设备可以确定所述轨迹从第二区块移动到每个第三区块的概率。可以将通过每个第三区块的轨迹的数量除以所有所述轨迹的总数来确定所述概率。
在步骤S710中,定位设备可以基于所述概率生成转移模型。所述概率表示终端设备在从第一区块移动到第二区块之后移动到每个第三区块的可能性。因此,下一位置(例如,第三区块中的一个)与从第一区块到第二区块的先前移动向量相关。可以基于所述概率与先前移动向量之间的关联建立转移模型并存储在内存中。在一些实施例中,可以基于概率使用马尔可夫模型生成转移模型。
除了概率之外,定位设备还可以基于区域地图生成转移模型。所述地图可以包括该区域的结构信息。室内环境,例如购物中心可包括楼梯、路径、柜台、墙壁等。在一些实施例中,楼梯可以为定位终端设备提供参考,路径上的位置(或区块)可以具有较高的置信度值,通过柜台和/或墙壁的轨迹可被赋予较低的置信度值。
本申请的另一方面涉及一种存储指令的非暂时性计算机可读介质,所述指令在被执行时使一个或多个处理器执行如上所述的方法。计算机可读介质可以包括易失性或非易失性、磁性、半导体、磁带、光学、可移动、不可移动或其他类型的计算机可读介质或计算机可读存储设备。例如,如所公开的,计算机可读介质可以是存储有计算机指令的存储设备或存储器模块。在一些实施例中,计算机可读介质可以是存储有计算机指令的盘或闪存驱动器。
对于本领域技术人员显而易见的是,可以对所公开的定位***和相关方法进行各种修改和变化。通过考虑所公开的定位***和相关方法的规范和实践,其他实施例对本领域技术人员来说是显而易见的。尽管描述了室内定位的实施例作为示例,但是所描述的定位***和方法可以应用于具有弱全球定位***信号的室外环境中的定位设备。
本申请中的说明书和示例的目的仅被认为是示例性的,真正的范围由以下权利要求及其等同物限定。
Claims (20)
1.一种由计算机实现的用于定位终端设备的方法,包括:
通过定位设备,确定所述终端设备在第一时间点在区域内的第一位置;
通过所述定位设备,确定所述终端设备在第二时间点在所述区域内的第二位置;
通过所述定位设备,接收定位服务器基于定位指纹确定的所述终端设备在第三时间点的多个假设位置;其中,所述定位指纹基于所述终端设备的扫描接入点确定;以及
通过所述定位设备,基于所述第一位置、所述第二位置和所述多个假设位置使用转移模型提供所述终端设备在所述第三时间点的第三位置;
所述转移模型通过如下方法训练得到:
获取所述区域内的轨迹;
将所述区域划分为区块;
将所述轨迹映射到所述区块上,使用所述区块确定所述轨迹的转移向量;
至少基于所述转移向量训练所述转移模型。
2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括使用现有设备的多个轨迹训练所述转移模型,每个轨迹包括第一已知位置、第二已知位置和第三已知位置。
3.根据权利要求2所述的方法,
将所述轨迹映射到所述区块上,其中所述轨迹穿过对应所述第一已知位置的第一区块、对应所述第二已知位置的第二区块以及对应所述第三已知位置的一组第三区块。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述轨迹根据步行者航位推算数据预测。
5.根据权利要求4所述的方法,进一步包括:从所述终端设备的加速度计、陀螺仪、电子罗盘或气压计中的至少一个接收步行者航位推算数据。
6.根据权利要求3所述的方法,其中,训练所述转移模型进一步包括:
确定所述轨迹从所述第二区块移动到每个第三区块的概率;以及
基于所述概率训练所述转移模型。
7.根据权利要求6所述的方法,其中所述第三区块包括所述第二区块的相邻区块。
8.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:确定与所述第一和第二位置相关的置信度值,其中,当所述置信度值小于预定值时,放弃所述第一和第二位置。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第三位置在所述多个假设位置中具有最高概率。
10.根据权利要求2所述的方法,其中,所述轨迹基于所述区域的地图预测。
11.一种终端设备定位***,包括:
存储器,用于存储转移模型;以及
处理器,用于:
确定所述终端设备在第一时间点在区域内的第一位置;
确定所述终端设备在第二时间点在所述区域内的第二位置;
接收定位服务器基于定位指纹确定的所述终端设备在第三时间点的多个假设位置;其中,所述定位指纹基于所述终端设备的扫描接入点确定;以及
基于所述第一位置、所述第二位置和所述多个假设位置使用所述转移模型提供所述终端设备在所述第三时间点的第三位置;
所述转移模型通过如下方法训练得到;
获取所述区域内的轨迹;
将所述区域划分为区块;
将所述轨迹映射到所述区块上,使用所述区块确定所述轨迹的转移向量;
至少基于所述转移向量训练所述转移模型。
12.根据权利要求11所述的***,所述处理器进一步用于使用现有设备的多个轨迹训练所述转移模型,每个轨迹包括第一已知位置、第二已知位置和第三已知位置。
13.根据权利要求12所述的***,所述处理器进一步用于:
将所述轨迹映射到所述区块上,其中所述轨迹穿过对应所述第一已知位置的第一区块、对应所述第二已知位置的第二区块以及对应所述第三已知位置的一组第三区块。
14.根据权利要求13所述的***,其中,所述轨迹根据步行者航位推算数据预测。
15.根据权利要求14所述的***,其中,所述处理器进一步用于从所述终端设备的加速度计、陀螺仪、电子罗盘或气压计中的至少一个接收所述步行者航位推算数据。
16.根据权利要求13所述的***,其中,所述处理器进一步用于:
确定所述轨迹从所述第二区块移动到每个第三区块的概率;以及
基于所述概率生成所述转移模型。
17.根据权利要求16所述的***,其中,所述第三区块包括所述第二区块的相邻区块。
18.根据权利要求11所述的***,其中,所述第三位置在所述多个假设位置中具有最高概率。
19.根据权利要求12所述的***,其中,所述轨迹基于所述区域的地图预测。
20.存储一组指令的非暂时性计算机可读介质,当由定位***的至少一个处理器执行时,使定位***执行终端设备定位方法,所述方法包括:
确定所述终端设备在第一时间点在区域内的第一位置;
确定所述终端设备在第二时间点在所述区域内的第二位置;
接收定位服务器基于定位指纹确定的所述终端设备在第三时间点的多个假设位置;其中,所述定位指纹基于所述终端设备的扫描接入点确定;以及
基于所述第一位置、所述第二位置和所述多个假设位置使用转移模型提供所述终端设备在所述第三时间点的第三位置;
所述转移模型通过如下方法训练得到:
获取所述区域内的轨迹;
将所述区域划分为区块;
将所述轨迹映射到所述区块上,使用所述区块确定所述轨迹的转移向量;
至少基于所述转移向量训练所述转移模型。
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