獵戶科技的AI定位模型如何縮短建立無線訊號特徵資料庫的時間？

獵戶科技AI定位模型縮短無線訊號特徵資料庫建立時間的原理

獵戶科技的室內定位技術結合了無線訊號定位與慣性定位演算法，旨在克服傳統室內定位技術的限制，如高昂的建置成本與較大的誤差。在無線訊號定位方面，獵戶科技開發了一種獨特的AI定位模型，顯著縮短了建立無線訊號特徵資料庫所需的時間。傳統上，建立此類資料庫需要耗費大量時間和人力，但獵戶科技的AI模型能夠在無需事先連接定位目標（如手機、手環）的情況下進行運算，且能達到高達90%以上的準確率。

AI模型如何運作

獵戶科技的AI定位模型通過分析場域內的無線訊號（包括藍牙和Wi-Fi）來進行訊號建模。首先，團隊會獲得場域的平面圖，然後利用AI技術來預測和模擬訊號分佈，從而建立初步的訊號特徵資料庫。這個過程大幅減少了傳統方法中需要大量人工測量和記錄訊號強度的工作。此外，該模型還能根據場域的特性調整演算法的參數，進一步優化定位的精準度。

慣性定位演算法的改進

除了AI定位模型，獵戶科技還對慣性定位演算法進行了改良，克服了傳統演算法定位精準度隨時間下降的缺陷。透過改進公式，獵戶科技成功提升了51%的準確度，並能針對不同場景進行參數微調，使誤差控制在3公尺以內。這種混合型的定位解決方案能夠適應工廠訊號分布不均，室內外場地交錯的情形，為多樣化的應用場景提供了更可靠的定位服務。