2022年4月28日，在华为折叠旗舰及全场景新品发布上，华为Mate Xs 2折叠屏手机搭载由HMS Core定位服务（Location Kit）供给的3D精准室内定位技能，为用户供给了“店铺级”定位才能。现在，该才能已经掩盖国内160+城市、1300+中心商圈、20+大型交通枢纽等大中型公共建筑，为用户打造室内精准定位的出行体会。
“3D精准室内定位技能”技能底座
室内定位技能在商场室内导购、高铁机场出行等生活场景，以及游客导览、外卖骑手到店履约等行业场景都有广泛的需求。
当时业界已经有多种室内定位计划，如根据蓝牙标签、UWB基站的硬件部署计划，以及人工采集WiFi/地磁计划等。但是这些计划存在场所掩盖量少、本钱高昂、无法自动学习更新等缺乏。
为了处理这些痛点，HMS Core定位服务经过突破多项关键技能，最终完成了广掩盖、低本钱、自学习的精准室内定位功用，经过一致的API接口支撑HarmonyOS等干流移动OS体系，保证即使从室外延伸到室内，都能获取无缝的精准定位服务。
HMS Core定位服务经过如下4个关键技能完成广掩盖、低本钱、自学习的3D精准室内定位才能。
AI惯导轨道估量技能
多源信号因子图优化技能
AI楼层辨认技能
概率建模高精度定位技能
AI惯导轨道估量技能
业界通用的PDR估量模型，根据步态检测和步长估量的航迹计算，该模型对人的高矮、行走快慢、手机姿势切换等非常敏感，导致不同场景下，轨道长度和方向的估量不稳定，差错颤动大。 HMS Core定位服务供给AI惯导轨道估量技能处理该问题。该技能经过AI自监督学习的办法，只需原10%的标定数据即可完成同样的轨道位姿估量精度，不只减少了对练习数据量的依靠，一起提高了对用户行为姿势的泛化适应才能；另外采用华为自研的RIO网络规划，将轨道估量精度进一步提升了30%以上（华为实验室测试数据），能够应对现实生活中各种用户在杂乱室内环境中的定位需求。 多源信号因子图优化技能
多源信号因子图优化技能原理
HMS Core定位服务供给的多源信号因子图优化技能，根据信号传达模型基础理论，引入了图论的办法对5G、UWB、FTM、WiFi、BLE、RF等多源信号进行表征，将传统的特征匹配问题转换成了图优化问题，这样不只提高了大数据处理的功率，而且也使得数据模型更准确地刻画了信号地图的特征。该技能将无序的轨道散布构建成有序的2D平面拓扑的信号地图，而且能够跟着信号掩盖密度的增加，最终到达“店铺级”方位分辩精度。
从无序的轨道到有序2D拓扑构建实例展现
AI楼层辨认技能
AI楼层辨认技能原理
室内定位，还需要处理用户在不同楼层移动产生的跨楼层定位问题，包含楼梯、电梯和自动扶梯等场景。HMS Core定位服务经过AI学习跨层地标特点，并对不同楼梯类型进行自动排序，经过AI楼层辨认技能，完成3D楼层定位，准确率平均优于95%（华为实验室测试数据）
从2D有序拓扑到3D有序拓扑构建实例展现
概率建模高精度定位技能
概率建模高精度定位技能原理
HMS Core定位服务供给的概率建模高精度定位技能，根据信号传达模型的散布特征，提出高斯进程对信号残差建模和自适应的学习超参数，将信号轨道掩盖区域扩展到轨道未经过区域。而且跟着不断的AI自学习，越来越迫临模型估量最优解，从而使得定位更精准。
在存在室内地图的场景下，还能够进一步经过地图匹配算法提升定位精度。
华为Mate Xs 2折叠屏手机发布会现场图
以上技能来自华为2012黎曼实验室（Riemann Lab），经过HMS Core定位服务（Location Kit）面向开发者敞开，现在HUAWEI Mate Xs 2折叠屏手机用户运用高德地图APP即可完成“店铺级”精准室内定位体会，后续还将有更多华为机型支撑3D精准室内定位技能。
一起，随同HMS生态布局全面加速，HMS Core 定位服务、地图服务、方位服务等中心应用开发才能也迎来快速提升，2021年6月整合推出了Petal Maps Platform，并全面对开发者与合作伙伴敞开。Petal Maps Platform地图服务平台现在已具有22个丰富的地图服务才能，截止2021年底已掩盖全球200多个国家与地区的开发者，积累了2.6亿+POI数据，支撑70多种地图展现与搜索语言，接入开发者数量超20000。
其他更多关于HMS Core定位服务的信息，请拜访华为开发者联盟官网-HMS Core定位服务，相关技能请参考论文清单。
参考文献：
1.AI惯导轨道估量技能： 《RIO: Rotation-equivariance supervised learning of robust inertial odometry》, 2022 CVPR, 华为2012黎曼实验室（Riemann Lab）。
2.信号空间到间隔束缚建模技能： 《Mining geometric constraints from crowd-sourced radio signals and its application to information fusion and indoor positioning》, 2021 IEEE Access, 华为2012黎曼实验室（Riemann Lab）。
3.概率建模的高精度定位技能： 《Measuring Uncertainty in Signal Fingerprinting with Gaussian Processes Going Deep》, 2021 IPIN, 华为2012黎曼实验室（Riemann Lab）。
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