定位精度定义- iOS

Question

在iOS上返回的“准确性”或“不确定性”的统计意图是什么，即使是近似？

例如，Android文档将其返回的准确性数字解释为在这个意义上大约是一个标准差：

我们将准确度定义为68%置信度的半径。换句话说，如果你画一个以这个位置的纬度和经度为中心的圆，并且半径等于这个精度，那么真正的位置在圆内的概率是68%。在统计上，假设定位误差是随机的，且具有正态分布，因此68%的置信圈代表一个标准差。请注意，在实践中，位置错误并不总是遵循这样简单的分布。这种精度估计只与水平精度有关，如果将这些精度包括在该位置中，则不表示方位、速度或高度的精度。

我们的设置是，我们需要将iOS返回的“准确性”或“不确定性”的值以与Android相同的数量处理，以使我们能够构建具有有效相同功能的应用程序。对于iOS的准确性结果是否需要进行任何转换才能得到与上面相同的解释？具体而言，假设两个设备具有相同的GPS /位置硬件，在相同的物理位置上，在同一时刻向具有相同参数的GPS地理位置查询，安卓返回值(1标准差不确定度)与iOS值之间的最典型关系是什么？

Answer 1

苹果公司回应了我在这个问题上提出的一张技术支持票。

返回的“准确性”或“不确定性”的统计意图是什么，即使是近似的呢？

没有一个适合iOS。我不能对Androids /硬件发表评论，但我认为在iOS上研究下面的描述会灾难性失败的原因应该能说明问题：

“我们将准确度定义为68%置信度的半径。换句话说，如果你画一个以这个位置的纬度和经度为中心的圆，并且半径等于这个精度，那么真正的位置在圆内的概率是68%。在统计上，假设定位误差是随机的，且具有正态分布，因此68%的置信圈代表一个标准差。请注意，在实践中，位置错误并不总是遵循这样简单的分布。

问题的症结在于假设错误是正态分布的在iOS上是无效的。目前，CoreLocation的位置信息依赖于三个位置源，每个位置源都有着截然不同的故障特征。

-Cell塔。这些实际上是从错误角度进行建模的最简单方法。蜂窝无线电信号不是特别的反射信号，所涉及的距离足够大，以致反射率效应相对较小，而且(更重要的)在一般区域内通常是一致的。中心位置是最有可能的位置，降低的可能性在离中心点越远。

-GPS。全球定位系统被普遍认为是定位的“黄金”标准，但特别是在城市环境中，这可能会产生严重的误导。问题是，全球定位系统的信号更容易反映的细胞，可以，并将从根本上改变已知的“位置”的设备。在一个密集的城市景观中，人们经常会看到疯狂的设备，随机的设备移动将直接向前行走/行驶。除了这些突如其来的变化(基于特定应用的用例，这些变化相对容易过滤)，当特定区域的特定几何图形显著改变了“GPS位置”的真实位置时，系统故障也是常见的。

-WiFi。在许多方面，WiFi是最棘手的。问题是，对于单个基站的最简单的定位情况，不可能推断出“靠近基站”以外的任何实际位置信息。基于信号强度可以推断出一些关于径向距离的信息，但是结构结构往往比距离对信号强度的影响更大，这使得这个数字是无用的。更重要的是，根本没有方向信息。然而，更大的问题是WiFi位置依赖于WiFi hotspot…的注册位置。如果数据库是简单错误的呢？举个例子，几个月前，我和一位开发人员一起工作，他非常生气，因为他收到了一条位置跟踪，显示该设备在整整三个小时的时间里都是完全静止的。经过多次调查，最终确定他会：

( a)把他的手机放在一个袋子里，袋子放在前排座位下(切断GPS和手机塔)。( b)把他的MiFi个人热点放在整个驱动器上。

…在早些时候，iOS已经在MiFi上注册了一个位置，所以它很高兴地认为这个设备在整个旅程中都是静止的。

最后，CoreLocation在此基础上增加了自己的复杂性。它知道所有这些问题，并根据收集到的所有数据提供/推断出“真实”位置…的最佳猜测但这还只是第一步。CLActivityType之所以成为API的一部分，是为了向iOS提供更多关于如何使用设备的信息，以便它能够代表您过滤数据。如果您在城市环境中以高精度跟踪相同的驱动器--一台两台设备，但是将一台设备设置为“CLActivityTypeAutomotiveNavigation”，另一台设备设置为“CLActivityTypeOther”，并对数据进行比较，您将发现得到的数据点非常不同。这并不是因为设备实际上正在接收完全不同的数据。相反，CLActivityTypeAutomotiveNavigation正在查看它接收到的位置，或者延迟它认为有问题的事件交付(“汽车真的撞到肩膀上了吗”)，或者如果事件看起来不合理的话就完全放弃(“不，我不认为这辆车向左移动了100米，然后在1到2秒的…上回到了原来的位置”)。

所有这一切的结果是，认为错误的数学术语是简单地没有帮助。真正的事实是，这个设备很可能在horizontalAccuracy radius…的某个地方除非不是。试图推断用户在该半径范围内的位置，一般不会有好的结果。

具体而言，假设两个设备具有相同的GPS /位置硬件，在相同的物理位置上，在同一时刻向具有相同参数的GPS地理位置查询，安卓返回值(1标准差不确定度)与iOS值之间的最典型关系是什么？

坦率地说，我认为这在一般情况下是办不到的。我的猜测是，对于最简单的情况，如开放领域中的GPS，设备将返回本质上相同的数据。另一方面，当我在现实世界中更复杂的环境中使用时，我希望设备会不期而至，并且没有真正的方法来纠正这些设备的差异。

KevinE在DTS (苹果)

Answer 2

这些细节甚至没有被GPS芯片制造商记录下来。

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在内部，此值来自Gps属性" hdop“(或hAccEstim和hdop使用内部协方差)，这是一个单位较少的数字，表示与1-西格玛值相关的精度因子。在使用WAAS或EGNOS (美国和欧洲)时，约为2.5 ~3.5M，而不使用GPS编码则为500万。因此，当hAcc基于1西格玛(或RMS)时，美国和欧洲的平均设备应该是300万台。在ios上，最低值为5m，这可能是一个固定的较低阈值。

我们只能测量ios和adroid设备并比较horrAcc值。如果它们是1:1或ios使用2. (2 2DRMS)的因子，我就不会被告知，这就意味着，在95%-98%的概率范围内，位置在半径内。

Answer 3

这些细节并没有被苹果记录下来。