大数据时代的位置服务——李德毅

李 德 毅,,2014年6月11日,大数据时代的位置服务 地理信息产业在烈火中重生,一、云计算使得地理信息产业在烈火中重生,云计算是一种基于互联网的大众参与的计算模式，其计算资源（包括计算能力、存储能力、交互能力等）是动态、可伸缩、被虚拟化的，以服务的方式提供，可以方便地实现分享和交互，并形成群体智能。,3,云计算走过了 理念清晰、操作模糊、八仙过海、云里雾里的一段路程，已经成为我国信息行业当前的主旋律，正越来越深度地服务于各式各样小众，给我们生活带来太多意想不到的改变，甚至改变整个大众的社会交互形态。位置云首当其冲。,云计算在中国,人联网和物联网的发展，改变了互联网“核心简单，边缘复杂，千人一面”的形态。成为“网络丰富，边缘简单，交互智能”。由形形色色的网络中心组成的云计算，支持社会化、集约化和专业化的信息服务；一个个孤立的地理信息系统走上飞天之路，实现从行业解决方案向云计算的转型：跨越界限, 柔性重组，共享价值，增值服务。,5,位置服务 无人不用，无时不需，无所不在 ！,位置服务的基本内容是“你在哪里、和谁在一起、附近有什么资源”，综合了社交、位置和移动等特点，位置服务成为移动互联网时代最接地气的云计算。,谁是中国位置服务的领头羊？ 衡量位置服务中心的五个内在指标,时间连续: 365天 24小时 99.99%空间无缝: 城乡跨接、数据常新精度多样：几十米级、米级、亚米级、分米级结果可靠：错误示警或快速报知在线服务：时刻在线，秒级相应,谁是中国位置服务的领头羊？ 衡量位置服务中心的五个外在指标,电力消耗随服务负载变化情况带宽支持及其动态使用情况位置服务覆盖的范围和粒度服务注册的用户数量及在线微支付能力位置衍生服务能力,位置服务的形式灵活多样，可以是关键字搜索得到的文本；可以是图片搜索得到的可视媒体，如街景；还可以是可听媒体，如语音交互。它们都必须综合社交和移动的特点，位置服务要成为即时服务，甚至是实时服务和穿戴式服务。,地理数据的多种形态,结构化的地理数据 在计算时代用地图数据库和地图数据仓库应对半结构化的地理数据 在搜索时代用超文本、超链接、弱网络和WEB服务应对非结构化的地图数据 在交互时代，用群体智能和个性化服务应对,移动互联网时代的位置大数据，更多的是网络环境下的非结构化数据，这些数据形态，常常是带毛的、鲜活的、碎片化了的、异构的、有附加信息的、有情感的原生态数据。这些数据在交互、使用和挖掘过程中，会自然进行数据清洗和逐步强形式化，自然形成半结构化或结构化的地理信息数据，以提高数据的使用效率,大数据时代的位置数据,地理信息：不安分的地图,地图不仅仅在墙上和纸上 地图的颠覆式创造：电子地图地图从死图变成活图 人人都可以成为活图的贡献者，众包地图地图从二维变三维直观展示成为普遍要求 腾讯的街景长达200万公里,地理信息：不安分的地图,全球人人物物都能定位 GPS、北斗和地理信息系统一体化地理空间信息的即时重构 从Google 地图到手机街景，街景常变常新无穷无尽的位置服务和位置衍生服务 摇一摇？扫一扫？照一照？众包地图 Nothing can beat real people working together 自发地理信息,云计算要求业内重组和跨界创新,手机、汽车等移动设备装载各种各样地理信息系统并定期更新地理软件的时代已经“落幕”我国存在众多小而散的地理信息产业孤岛，只能满足简单地理要素查询，满足行业解决方案，跨行业之间坐标和格式不能互换，数据不兼容，语义不统一，分享难，互操作难。,不同数据格式,不同时态,不同坐标系,不同语义,之间实现地理空间数据的互操作？,地理信息系统能否在,大数据时代要把位置信息及其相关的增值服务，在恰当的时刻、送到恰当的地点、以恰当的粒度（信息详细程度）和恰当的媒体形态（文字、图形、语音、视频等）、送给恰当的人，存在巨大的挑战，绝不是一个传统的地理行业可以独立解决的！跨界创新才是必由之路！,17,地理信息产业在烈火中重生,北斗,GPS,定位精度校正服务中心,CORS,基准站,基准站,基准站,基准站,基准站,基准站,基准站,基准站,移动通信基站,移动通信基站,移动通信基站,移动通信基站,定位精度成为位置服务质量的基本要求,北斗,GPS,北斗,GPS,位置服务请求,位置服务请求,定位精度的纠正，需要复杂计算能力、海量存储能力和丰富交互能力，如果不放在网上，而放在端设备（如手机）上实现，是不可能做到的！,GPS和北斗的地面基准系统（CORS）和移动通信基站合二为一？能否将位置信息放到移动通信基站的基带里去？,19,跨界创新是位置服务的必由之路,典型案例：,范在的无线环境的普及和成熟，再一次要求移动通信和导航定位的融合（如WiFiSLAM），实现室内外高精度的无缝定位和导航。,二、智能驾驶呼唤精准定位和导航,智能驾驶发展路线图,第一步：结构化道路智能驾驶, 如城际道路第二步：半结构化道路智能驾驶，如市区道路第三步：非结构化道路智能驾驶，如特殊道路和 气候环境下的智能驾驶,京津高速公路智能驾驶的18次试验,双驾双控智能车,双驾双控智能车技术分解,智能驾驶 自主驾驶 组合导航 人工干预,云计算中的位置服务,低级繁琐经常持久的驾驶活动,优先级：人工干预优先于自主驾驶！ 自主驾驶优先于组合导航！,意图表达意外处置人工驾驶,自动驾驶和人工驾驶不是简单的非此即彼！要考虑自动驾驶过程中人如何自然干预？人工驾驶过程中自动监视如何悄悄地工作？,人 工 驾 驶,自 动 驾 驶,如何切换？双控？,双驾：人工驾驶和自动驾驶两种工作方式长期并存,双驾双控双保险,双驾：互为热备份，不是冷切换双控：时刻准备着，实时弥补对方的不智,传统的外加装方案,*,27,无 人 驾 驶,人 工 驾 驶,环境感知,先验知识,组合导航,控制决策,双驾双控设计方案,*,28,人 工 驾 驶,双 工 双 控,自 动 驾 驶,街景测量车和智能驾驶车,几乎相同的配置，完全不同的性质！,地理信息测量车和无人驾驶车,谷歌三维全景采集车,高德三维全景采集车,三维激光测量车,国土资源测绘车,正在进行的市区智能驾驶试验,市区智能驾驶,32,市区道路可认为是半结构化道路，红绿灯、人行道、立交桥、路口等复杂多样，交通和道路标识有新有旧，机动车和非机动车、行人与车流混杂，遮挡多，干扰大，车辆拥挤，闹区和城乡结合部差别明显。,定位 =/= 导航,SLAM 和逆向SLAM,Simultaneous Location And Mapping,组合导航,市区道路驾驶，依靠组合导航和自主驾驶，辅以人工干预，组合导航又需要云计算来支撑。 云计算环境下的组合导航是基于卫星定位技术，并集成通信、地理信息、惯性导航等手段而发展起来的一种组合导航服务。,GIS + GPS + IMU,云导航？组合导航？协同导航？推诿导航？,信息融合的神话：,导航的纠结,GPS/北斗在智能驾驶中究竟能够做什么？云计算中的位置服务究竟能够做什么？组合导航的主控权交给谁？,把路口识别、路口过渡区行驶和路口通行3件事情，区分开来应对！,我们在市区智能驾驶中的导航策略,接力导航策略,道内导航并识别前方路口,路口过渡区导航,路口导航,道内导航并识别前方路口,路口过渡区导航,路口导航,导航主控权的交接,主控程序实现导航之间的交接，不存在累计误差；车载传感器可印证导航路线，微观意义上的组合导航，实际上是导航印证。,大数据支持下的路口通行策略,大数据 成为链接物理世界和虚拟精细地图的桥！,路口通行策略：,案例：依靠数据支持的万寿路口,由东向西6入5出; 由西向东6入4出由南向北6入4出; 由北向南6入5出东西方向为主道路，车道不对称。东西两侧有右转车道，有绿化带隔离。原非机动车道成为辅路，开辟出一条机动车道路口中心无车道线区域；81.4m x 50.9m，面积4143平方米。,要求1:200的精细数字地图！,由南进入万寿路口时的通行路径规划数据,由南进入万寿路口的通行模式及路径规划数据,由南进入万寿路口的通行模式及路径规划数据,谁来提供详细的路口位置信息？谁来确保详细路口位置信息的实时更新？谁来提供碎片化的路口信息的在线服务？如何体现云计算环境下位置服务的市场竞争？,路口信息的碎片化,北京市现有1946个大路口，4276个路口信号灯，快速路出入口248个，上万个小路口，在这些路口实现智能驾驶，需要实时感知周边环境，需要精细的路径规划，这正是路口大数据的价值所在。,路口大数据：,智能驾驶迫切需要1：200的路口地图大数据！,大数据支持下的危险场景通行策略,从路口大数据到危险场景大数据：,智能驾驶中的普遍参与和群体智能,轮式机器人、乘员都可以和网络的位置服务中心交互VGI（自发地理信息）可以利用工具组装和上传个人自愿提供的位置数据POI、ROI（感兴趣的位置和区域）的标注和推荐，从小众到大众，形成群体智能,三、地理信息产业应积极备战机器人时代,智能机器人是集汽车、新能源、移动通信、全球定位导航、移动互联网、云计算、大数据、自动化、人工智能、认知科学、乃至人文艺术等多个学科、多种技术于一身的人造精灵，是人联网、物联网不可或缺的端设备，是人类社会走向智慧生活的重要伴侣。,看好移动服务机器人：,移动智能机器人,最小步长和精度 2cm 稳定，可来回滚，可横向滚 零转弯半径，零噪声,动力学要求,灵活自如，简约时尚 三轮或四轮驱动 锂电池动力,移动智能机器人,自学习、自主行驶 自动避障、防碰撞 区域定位、路径规划人机交互可通过手机、触摸、语音等多种方式 一键求助 远程监护监控,移动智能机器人市场前景评估,人和独轮机器人,人和双轮机器人,可乘坐智能机器人,苹果概念车,交通拥挤地方短途出行 电力驱动、无人驾驶 路网类似于铁路或电车的路网 伦敦希斯罗机场、阿布扎比开始使用 用手机叫车,豆荚汽车（Pod Car）,Rinspeed，XchangE 无人驾驶概念车，基于特斯拉Model S，2014年3月展出,从20世纪末到21世纪中叶，人类处在一个科学高度分化又高度综合的时代，信息科学和技术在整个科学之中，依然是发展最迅速的学科，继续充当人类发展最强大的引擎，继续成为支撑学科交叉、技术创新、经济发展的主导力量，继续向全社会全方位渗透，并推动