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為什么說位置數據扼住了物聯網應用的咽喉?
作者:西安軟件開發公司 | 轉載 來源:西安軟件開發公司 | 時間:2018年9月1日| 點擊:0次 | 【評論】

為什么說位置數據扼住了物聯網應用的咽喉?
手機提示:某某智能軟件需要您的位置權限,請問您是否同意?

我:……

如果不能獲取位置信息,像高德地圖、百度地圖、掌上公交、美團等一類的軟件將與雞肋無異,甚至完全失去使用價值。社交平臺如QQ、微信、陌陌等;支付軟件像支付寶、翼支付、微信等;以及新聞閱讀類軟件如今日頭條、UC等也需要位置信息,它們會根據使用者或終端的位置來及時推送當地或者一定范圍內的“熟人”、新聞、商家......

互聯網在一定程度上引爆了大數據,位置數據當仁不讓成為其中最關鍵的一環。但在虛擬世界里,位置數據并不能帶給我們更多的體驗感。如果說互聯網只是讓我們注意到了位置數據,那么,物聯網作為對互聯網在現實世界中的延伸,它便是真真切切讓我們從感官上體驗到了位置數據。

共享經濟的興起使得位置數據的作用在物聯網中得到了完全的釋放。現在,大街小巷,鋪天蓋地的共享單車隨處看見,定位技術可以跟蹤車輛位置,用戶只需使用APP便可發現附近停放的單車,同時該技術讓車輛的管理也更加便捷、高效。類似的商業模式還有共享充電、智能停車位等。

在提倡“智能化”、“智慧化”的今天,智慧城市、智慧醫療、智慧交通、智慧零售、智慧農業、智慧工廠等與位置數據也是息息相關。比如智慧交通中,對于實時路況監控、車輛信息服務都需要對位置數據做處理。智慧城市中對物流的追蹤,智慧農業中對地質災害和地方氣象的檢測,智慧零售中對自動販賣機的管控,智慧工廠中對數以千萬計的零件的監管,智能制造中對價值不菲的重型機械設備的監管……

這些與我們生活、工作、學習有著千絲萬縷關系的物聯網應用統統離不開位置信息和位置數據的支撐。

位置信息是什么?它從哪來?

位置信息是對人或終端的位置、運動軌跡的追蹤,它可以從你打卡,APP的使用、使用wifi、主動在微平臺發布位置、城市攝像頭和傳感器等方式中獲取。

位置數據又是什么樣子的?數據是一個抽象的事物,同理,位置信息亦是。但我們不能否認它所具備的客觀存在性和拼接能力。我們這樣來表示地理位置的數據:

1.點(Point),單獨一個坐標點構成的空間實體。它是具體存在的,對應到一個空間中,它是一個具體的點。記錄的是某時某地的信息。

2.線(LineString),由一條線構成的空間實體,兩點連線,多點成線。可以理解為運動軌跡。

3.面(Polygon),由多條線構成的空間實體,記錄的是運動范圍。

至于空間位置信息的算法,我們可以通過創建點point、計算點與點、點與線、區域的距離、計算最近距離、Poly-build或Poly-split、生成網格、區域或熱圖等來計算。

打個比方來說,在一個封閉的地方里有100個人,我們可以通過掌握“點”的位置來分析特定區域內有多少人,他們的行蹤,哪個地方會是“熱點區域”,通過推算,計算出更多有價值的信息,從而來滿足決策的條件。

此外,由位置數據做出一些合理的推理也不是沒有可能的。從這些數據中我們可以大概推出人的職業、喜好、作息等等一系列的信息。比方說,經常活動在學校,不是學生就是老師。經常出現在夜間有運動軌跡的,他大概有夜跑的習慣或者是減肥的打算。身在酒店就有可能是在應酬,這時將有一個預消費產生,即是否需要代駕……

按資排輩,位置信息是物聯網大數據中的“老一輩”

最初物聯網的誕生是因為一支口紅,通過在口紅的包裝中裝射頻識別(RFID)以實現對商品的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。也就是從解決“哪個地方缺貨,缺什么貨”這個簡單的想法開始,物聯網第一次被提及。

物聯網的發展史是一部連接到感知再到智能的過程。在感知層面中,位置數據是最有力的一個支撐點,信息傳感設備會被大量應用到物聯網中。其中有射頻識別(RFID)、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器、氣體感應器等。

RFID定位的基本原理是通過一組固定的閱讀器讀取目標RFID標簽的特征信息,比如ID。在超市、實時庫存管理、智能制造中,對于數量龐大、種類繁多的物品,即便是擁有良好的管理制度,基數很大的管理人員,依然很難去進行有效的管理。而RFID可以幫助企業對物品進行精準的定位和狀態統計,以提高工作效率。“在哪里,該在哪里”的問題瞬間迎刃而解。

位置數據引爆物聯網應用(典型案例)

位置數據助長共享經濟之風。共享經濟中不得不談的一定是ofo小黃車和摩拜了,他們除了需要考慮資本投入外,最大的技術問題便是往哪投?投多少?這樣看來,位置信息的作用便可預見。

共享經濟的初衷是為了解決“最后一公里”的問題,而他們的投放地點也大都在公交站、地鐵附近,因此,我們需要一個強大的位置數據作支撐。首先應該考慮的是公共交通點的位置,其次是人流量、騎行路線、區域范圍等一系列要素,當然,這些都可以通過上述位置數據的計算方法來得到。

2017年,摩拜以全球最大的移動物聯網平臺為依托,推出首個大數據人工智能平臺“魔方”,位置數據的功能得以再次放大。它包含騎行模擬、供需預測、停放預測和地理圍欄四大人工智能領域。借助密度聚類算法,整合地域、人群、時間等位置數據在內的數百個因素,它可以對共享單車的停放狀態、投放指標、車輛調度做出精準的預測。同樣,“紅包車”是在不同車輛停放點設置不同的“賞金”,它也需要通過GPS來獲取位置找到“紅包車”,騎行超過10分鐘即可獲得獎勵。相似的應用還有“禁停區”,它需要驗證車輛是否在合理的停放范圍,只有這樣才能完成停放結束服務。

當然,除了共享單車外,還有共享汽車、共享充電樁、智能停車位等等。它們都是基于位置信息才可以發揮功能的物聯網產品。

未來領域,位置信息的作用將更加凸顯。隨著智能駕駛技術的不斷成熟,位置信息就好像是“無人駕駛”技術的“黑匣子”,越來越多的制造商想要去發掘它,以獲取更多幫助。“無人駕駛”的核心是實現車輛高級輔助駕駛或自動駕駛,硬性標準是:安全。基于這兩點,“無人駕駛”必須掌握精準的車輛信息、道路環境信息、動態路況及其他相關的數字信息,這不免要應用到車輛導航和位置信息。

“無人駕駛”的主要功勞來自于傳感器、GPS定位,這也是確定位置信息,實現車輛導航的重要保障。在一個區域內,它需要了解人流量、道路環境、交通標志、交通信號以及各類情況,才能使無人駕駛變得更加安全、可靠。

要做到駕駛路徑的規劃、駕駛任務的規劃就必須要有位置信息和導航系統,“無人車”同樣需要有“耳”和“眼”:

1.衛星導航系統:通過高頻率的全球定位和慣性更新數據,來幫助無人車完成自我定位。目前世界上最成熟的四大導航系統當屬美國的GPS全球定位、中國的北斗衛星導航系統、歐洲的伽利略系統和俄羅斯的格洛納斯系統。

2.激光雷達:激光雷達可被用來繪制地圖、描述三維環境模型、定位以達到避障的目的。

3.攝像頭:攝像頭是被廣泛使用在物體識別及物體追蹤等場景中的設備,它就好比是車的“眼”,對道路監測極為重要,也是最接近人眼獲取周圍環境,達到視覺傳輸的設備。

4.雷達和聲吶:雷達把電磁波的能量發射至空間中某一方向,處在此方向上的物體反射該電磁波,雷達通過接收此反射波,以提取該物體的某些有關信息,包括目標物體至雷達的距離、距離變化率或徑向速度、方位、高度等。

可以說,位置數據是“無人駕駛”的靈魂,不妨設想一下沒有位置數據支撐的無人技術會怎樣。可能就像身處伸手不見五指的黑夜,到處碰壁。

除了上述已經大熱的共享單車還有將在未來領航的“智能駕駛”外,位置數據在物聯網應用中的案例隨處可見。比方說近場通訊(FNC),乘坐公交、地鐵時刷的磁卡,每次刷卡或手機時都是一個位置信息的透露,它會記錄你從起始地到目的地的運動軌跡,從而計算費用。


 

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【全文完】
關鍵詞標簽: 物聯網 
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