定位精度 – iOS

统计意图是什么，即使是在iOS上返回的“准确性”或“不确定性”的近似值？

例如，Android文档给出了其返回的准确度数字的解释，在这个意义上大约是一个标准偏差：

我们将准确度定义为68％置信度的半径。 换句话说，如果你绘制一个以该位置的经度和纬度为中心的圆，其半径等于精度，则真实位置在圆内的概率为68％。 在统计学上，假定位置误差是随机的，正态分布，所以68％置信圈代表一个标准偏差。 请注意，实际上，位置错误并不总是遵循这样一个简单的分布。 这个精度估计只涉及水平精度，并不表示方位精度，速度或高度，如果这些位置包含在这个位置。

我们的设置是，我们需要在iOS上以与Android相当的方式来处理iOS中返回的“准确性”或“不确定性”的值，以使我们能够构build具有相同function的应用程序。 iOS的准确性结果是否需要进行任何转换以获得与上述相同的解释？ 具体来说，假设在两个具有相同GPS /位置硬件的设备的假设情况下，在相同的物理位置处，在同一时刻对具有相同参数的GPS地理定位的查询，Android之间最典型的关系返回值（1个标准偏差不确定度）和iOS值？

Answer 1

苹果回应了我在这个问题上提出的技术支持票。

统计意图是什么，即使是近似的，返回的“准确性”或“不确定性”？

iOS没有一个。 我不能评论Android的位置API /硬件，但我想工作为什么下面的描述将在iOS上灾难性地失败应该照亮事情：

“我们将准确度定义为68％置信度的半径。 换句话说，如果你绘制一个以该位置的经度和纬度为中心的圆，其半径等于精度，则真实位置在圆内的概率为68％。 在统计学上，假定位置误差是随机的，正态分布，所以68％置信圈代表一个标准偏差。 请注意，实际上，位置错误并不总是遵循这样一个简单的分布。

问题的关键是假设错误是正常分布在iOS上是无效的。 目前，CoreLocation依赖于3个位置信息来源的位置信息，每个信息都具有完全不同的故障特征。

– 碉楼。 从错误的angular度来看，这些实际上是最简单的模型。 蜂窝无线电信号不是特定的reflection，并且所涉及的距离足够大，以至于reflection率效应在一般区域内相对较小并且（更重要的是）通常是一致的。 中心位置是最有可能的位置，离中心点越远，可能性越低。

-全球定位系统。 GPS一般被认为是定位的“黄金”标准，但是，特别是在城市环境中，这可能会造成误导。 问题在于，GPS信号更容易地反映出可以并将从根本上改变设备的已知“位置”的蜂窝。 在密集的城市景观中，人们常常会发现狂乱和随意的设备转换会走路/驾驶非常直接的路线。 除了突然转变（根据特定应用程序的使用情况，这些转变相对容易过滤掉），系统故障也很常见，特定区域的特定几何形状将“GPS位置”从其真实位置显着移动。

-无线上网。 在许多方面，WiFi是最棘手的。 问题在于，对于单个基站的最简单的定位情况，不可能推断“靠近基站某处”以外的任何实际位置信息。 一些关于径向距离的信息可以根据信号强度来推断，但是结构体系往往会影响信号的强度而不是距离，使得这个数字相当无用。 更重要的是，根本没有方向信息可用。 但是，更大的问题是，WiFi位置依赖于WiFi热点的注册位置……如果数据库完全错误呢？ 举个例子，几个月前，我和一位开发商合作，他很生气，他收到了一个位置跟踪，显示设备完全静止不动，整整3个小时的车程。 经过多次调查，最终确定他会：

a）将手​​机放在袋子里，袋子放在前座下面（切断GPS和手机信号塔）。 b）在整个驱动器上留下他的MiFi个人热点。

…在某些早些时候，iOS已经注册了一个针对该MiFi的位置，所以它愉快地认为该设备是整个旅程静止的。

最后，CoreLocation增加了它自己的复杂性。 它意识到所有这些问题，并根据所收集的所有数据提供/推断出这是“真实”位置的最佳猜测……但这确实是第一步。 CLActivityType是API的一部分的原因是为iOS提供有关设备如何使用的更多信息，以便它可以代表您过滤数据。 如果您在城市环境中高精度地跟踪同一个驱动器，但是将一个设备设置为“CLActivityTypeAutomotiveNavigation”，另一个设备为“CLActivityTypeOther”并比较数据，则会看到您获得的数据点非常不同。 这不是因为设备实际上接收完全不同的数据。 相反，CLActivityTypeAutomotiveNavigation正在查看它所接收的位置，或者延迟它认为有问题的事件传递（“车辆是否真的开到肩上”），或者如果事件看起来不合理，则完全放弃事件（“不，我不这么认为汽车向左移100m，然后在1-2秒内回到原来的位置……“）。

所有这一切的结果是，用math术语来思考错误根本就没有帮助。 真正的事实是，设备可能是在水平精度范围内的某个地方，除非不是这样。 试图推断出那个半径之内的用户位置一般不会很好地结束。

具体来说，假设在两个具有相同GPS /位置硬件的设备的假设情况下，在相同的物理位置处，在同一时刻对具有相同参数的GPS地理定位的查询，Android之间最典型的关系返回值（1个标准偏差不确定度）和iOS值？

坦率地说，我不认为这在一般情况下是可以做到的。 我的猜测是，对于最简单的情况，例如在开阔的领域中的GPS，设备将返回基本相同的数据。 另一方面，当在真实世界的更复杂的环境中使用时，我希望设备发生不可预测的分歧，并且没有真正的方法来纠正这些设备差异。

Kevin D在DTS（苹果）

Answer 2

这些细节甚至不被GPS芯片制造商logging。

在内部，该值是从Gps属性“hdop”（或hAccEstim和hdop使用内部协方差）导出的，这是一个单位较小的数字，表示与1-sigma值相关的精度因子。 约2.5-3.5米。 当使用WAAS或EGNOS（美国和欧洲）和5米，否则没有GPS连接。 因此，当hAcc基于1sigma（或RMS）时，美国和欧洲的平均设备应显示3m。 在ios上，最低值是5m，这可能是一个固定的下限。

人们只能测量ios和adroid设备，并比较horrAcc值。 我不会惊讶，如果他们是1：1或者ios使用因子2.（2DRMS），那么这意味着以95-98％的概率位置在半径之内。

Answer 3

这些细节没有被苹果公司logging。