傳統慣性定位演算法有哪些缺陷？獵戶科技如何克服？

傳統慣性定位演算法的缺陷

傳統慣性定位演算法主要依賴手機內部的微機電感測元件（如陀螺儀、加速度計、氣壓計）來偵測定位目標的方向與動作，例如走動、跑步等。這種方法通過已知的定點，結合方向與位移數據來推算目前的位置。然而，傳統慣性定位演算法存在一些明顯的缺陷：

• 誤差累積：傳統演算法的誤差值通常在3-5公尺範圍內，並且會隨著時間的推移而增加，這限制了其在長時間定位應用中的可靠性。
• 訊號依賴：在沒有無線訊號（如藍牙、Wi-Fi）的環境下，單純依賴慣性定位的準確性會大打折扣，尤其是在訊號不穩定的區域，定位效果更差。

獵戶科技如何克服這些缺陷

獵戶科技通過結合無線訊號定位和慣性定位演算法，並對這兩種技術進行改良，來克服傳統慣性定位演算法的缺陷。具體方法包括：

• 混合型定位解決方案：獵戶科技將無線訊號定位和慣性定位演算法結合，形成一種混合型定位解決方案。這種方案在訊號穩定的區域使用無線訊號定位，在無訊號環境下則使用慣性定位演算法，從而適應各種複雜的室內環境，如工廠訊號分布不均、室內外場地交錯等情況。
• AI定位模型：獵戶科技獨創AI定位模型，大幅縮短了建立無線訊號特徵資料庫所需的時間。這種模型無需事先連接定位目標即可進行運算，且正確率高達90%以上。
• 改良慣性定位演算法：獵戶科技改良了傳統的慣性定位演算法，成功克服了定位精準度隨時間下降的缺陷，提升了51%的準確度，並通過在不同場景調整參數進行微調，將誤差控制在3公尺以內。