Googleインドアナビゲーションはどのように機能しますか？
私の大学でのプロジェクトでは、Googleインドアマップに関する情報を収集する必要があります。 Google Indoor Navigationが実際にどのように機能するかについての情報を検索するのに数時間費やしました。このようなGoogleフロアプランの作成方法に関するリンクをいくつか見つけました。
http://support.google.com/gmm/bin/answer.py?hl=ja&answer=1685896
また、Googleマップのフロアプランマーカーアプリで位置情報の精度を向上させる方法：
http://support.google.com/gmm/bin/answer.py?hl=ja&answer=2667756&topic=1685871&ctx=topic
彼らはアプリが公共放送データを収集すると言います。しかし、どの情報がどのように収集されるかに関する情報はどこにもありません。ここでのいくつかの議論と私が見つけたいくつかの記事は、グーグルは屋内測位に無線アクセスポイントとセルラーアンテナを使用していると言います。しかし、自分のプロジェクトで使用できるGoogleからの公式情報は見つかりませんでした。
次の質問に対する答えを見つけることができる場所を教えてください。
- Googleマップのフロアプランマーカーは実際にどのように機能しますか？どの情報がどのように収集されますか？ Googleの公式のテクニカルペーパーは素晴らしいので、それを自分の仕事に使用できます。
- Wifiアクセスポイント、Bluetoothステーション、またはその他のテクノロジーを追加して、Google屋内ナビゲーションの精度を上げるにはどうすればよいですか？
- 非常口やトイレなどの追加情報をフロアプランに追加して、ユーザーがスマートフォンでこの特別なポイントに移動できるようにするにはどうすればよいですか？
- 部屋に関する情報を追加して、ユーザーが部屋を指でタップして追加情報を取得できるようにすることは可能ですか？たとえば、どの部屋がこの部屋に配置されているかなど。
私は屋内測位と屋内ナビゲーションについて多くのものを見つけました。しかし、グーグルがそれらをどのように使用するかについては何もありません。
前もって感謝します。
このプロジェクトは、屋内の場所の地図を提供するだけです。標準（GPS、WiFiなど）を超えてこれらの場所でナビゲーションを強化するために特別なことは何もしません。
WifiとCellularデータを使用したポジショニング（拡張）について話すとき、彼らは通常のGoogleマップで使用するものと同じものについて話しています。このデータはセルタワーの情報から収集され、WifiのデータはGoogleストリートビューの車から盗聴され、デバイスを持つ人々がこれらのデバイスと接触して情報をGoogleに送り返すと、ユーザーデータが追加されます。
not非常に正確-またはGPSとしても正確です。それは一種の「球場」の見積もりです。たとえば、Googleストリートビューの車が家のそばを走ったときにWiFi信号を検出した場合-GPSがなく、GoogleマップがWiFiボックスを見つけた場合、その場所から数百フィート以内のどこかにいると推定できます。 Googleストリートビューの車が信号を検出しました。
GPSほど正確ではありませんがtooわかりません。要約すると、これらのソースはnotにbetter以上の屋内の場所のより洗練された配置を提供します。それらは、たとえば、あなたがその特定の建物の中にいて、GPSのカバレッジの外にいる場合にそれを伝えることができるとよいでしょう。
屋内測位はWLANインターフェースを使用します。位置情報システムは、ユーザーのリアルタイムの位置を推定するために、いくつかのステップとさまざまな計算を実行する必要があります。複数のアクセスポイント（AP）からの複数の距離の計算を使用して、正確な位置を推定できます。主な原理は、受信機での信号強度は信号が移動する距離の2乗に反比例することを述べています。 RSSフィンガープリント法は、パターン認識またはフィンガープリントと呼ばれる特定の環境での無線信号のパターンの記録とサンプリングに基づいて使用されます。
この投稿は少し古いので、自分の考えを追加するつもりだと思った。まず、MyMapsを使用して独自のカスタムマップを編集できます。以前の回答で述べたように、Googleマップは追跡にセルデータ、wifiデータ、gpsなどを使用します。また、加速度計などの電話センサーデータを使用することもできます。 wifiインフラストラクチャの現在のレベルでは、wifiフィンガープリントの方法を使用すると、実際には非常に正確になります（アクセスポイントが多いほど、効果的に配置されているため、より正確になります）。数メートルの精度までその実行可能性を示すいくつかの学術論文があります。 RSSIフィンガープリントに関する記事を読むことをお勧めします。地図情報の編集の詳細については、Googleマップの開発者向けドキュメントも確認してください。
また、室内の精度を高めるために光検出を使用することも読んでいました（まだ実装されているかどうかは不明です）。