モバイルサービス用の測位システムの構築

Strategy Analyticsによると、現在、建物内のモバイルアプリケーションのユーザーは、モバイルトラフィックの最大80%を作成しています。 慣れ親しんだ屋内GPSは機能しません。 ジオロケーションサービスにユーザーや企業が大きな関心を寄せている中で、建物内の位置の問題(屋内ロケーション)を解決しようとするスタートアップの急速な成長があります。



誰がそれを必要とし、どのモバイルアプリケーションが新しいテクノロジーの出現から利益を得るでしょうか?



空港および輸送ハブの用途



乗客は、なじみのない建物内で自分の位置を判断し、必要なチェックインカウンターへのルートを設定したり、飛行機にアクセスしたりする機会があります。 空港は、搭乗の開始について、フライトの登録の開始と完了について乗客にプッシュ通知を行うことができます。 その結果、必要な情報を迅速に受信するため、乗客と空港の両方が、建物内の乗客の流れを最適化することから利益を得ます。



アイデアの実装例: GateGuru



ショッピングセンターアプリケーション



モール内の売り手が、ユーザーがインストールしたモバイルアプリケーションを使用して潜在的な買い手に近づいているという事実を検出する機会があると想像してください。 一意の顧客識別子を取得すると、そのデータベースに基づいたマーケティングソフトウェアは、顧客ロイヤルティの程度を判断し、以前の購入リストを分析し、モバイルアプリケーションでプッシュ通知を使用して、特定の製品グループの割引で顧客を一意のオファーにすることができます。 買い手は、ショッピングセンターのオリエンテーションシステム、独自のパーソナライズされた割引を受けます。 売り手は、マーケティング分析のために膨大な量の情報を受け取り、根本的に新しいトリガーマーケティングプログラムを構築し、ブランドへの忠誠心を高め、売り上げを増やします。



アイデアの実装例: ShopkickPointinsideWizzy Shopper



チェックインアプリケーション



FoursquareGowallaFacebook プレイスなどの多くの有名なプロジェクトは、ユーザーが滞在場所を手動で指定するときに、現在チェックインの原則を使用しています。 広範な屋内位置情報サービスの出現により、追加のアクションにユーザーの注意をそらす必要がなくなります。 すべてが自動的に行われます。 建物内の友人の位置を知ることは、彼を見つけるタスクを容易にします。



その他の用途



オブジェクトの光学的認識のアプリケーションは、検索領域を縮小することにより生産性を向上させることができます。 近い将来、モバイルデバイスのカレンダーからどこに、いつ、どのくらいの期間滞在しているかに関する情報を収集できるようになります。

リストを自分で続けることをお勧めします。



技術的な実装



オブジェクトの位置をリアルタイムで追跡するための多くの技術的なプラットフォームとアルゴリズムがあります。 それらのいくつかは、建物内の測位システムに適用できます。



モバイルアプリケーション開発者が最初の3つの技術プラットフォームを使用する潜在的な機会があります。これらの技術は、ほとんどすべての最新のモバイルデバイスでサポートされているためです。 超音波ビーコンを使用する試みも知られています。



アーキテクチャ的には、Indoor Locationシステムを実装するためのすべてのオプションは、プロバイダー側​​とクライアント側で実装される2つの大きなグループに分けることができます。



プロバイダーが提供


EKAHAUZebraなどのプロジェクトは、専用のコントローラー、アクセスポイントのネットワーク、データ分析用のサーバーソフトウェアを使用しています。 専用のWiFiクライアントビーコンが使用されますが、WiFiをサポートする従来のデバイスを使用することもできます。 このクラスのすべてのソリューションは、企業セグメントを対象としており、コストが高く、実装に時間がかかり、パブリックモバイルアプリケーションとの統合用に設計されていません。



クライアント側


モバイルデバイス(通常はWiFi)は信号受信機として使用され、利用可能なアクセスポイント(MAC、SSID、利用可能な接続タイプ)のデータを収集します。 さらに、受信データの統計分析が実行され、極値が切り捨てられ、測定されたパラメータの最も可能性の高い値が計算されます。



クライアント座標を計算する最も簡単な方法は、既知の座標を持つアクセスポイントの三角測量法です。 この方法の欠点は、参照の基準となるアクセスポイントの座標を知る必要があることです。 指紋の原理を使用する場合、結果の値セットを空間内の特定のポイントに関連付けられたデータセットと比較し、空間内のさまざまなポイントでクライアントを見つける確率を計算できます。



このクラスのソリューションは、概念のフレームワーク、米国およびヨーロッパの工科大学の学生の論文( link1link2link3 )、企業の研究開発部門の従業員の記事( NokiaMicrosoft )を超えません。



人気のあるモバイルプラットフォームの建物内に独自のオリエンテーションシステムを実装しようとすると、多くの不快な驚きが待っています。



iPhone(iOS)で


WiFiおよびBluetoothデバイスを操作するためのAPIは使用できません。 プライベートAPIを使用してデバイスにアクセスすることは技術的に可能ですが、アプリケーションをApp Storeでホストすることはできません。 実際、このプラットフォームでは、独自の屋内ロケーションサービスを開発できません。



Android


WiFiおよびBluetoothデバイスを操作するためのAPIが利用可能です。 開発者は利用可能なBluetoothデバイスのリストを取得する機会がありますが、利用可能なデバイスをスキャンするプロセスには12〜13秒かかります。 WiFiの適用性に制限はありません。



Windows Phone 7


WiFiおよびBluetoothデバイスを操作するためのAPIは使用できません。 このプラットフォームでは、独自の屋内ロケーションサービスを開発できません。



まとめ



現時点では、プラットフォーム所有者とサービスプロバイダーは、新しい屋内ロケーション市場を分割し、新規参入者が参入するのを防ぐために最善を尽くしています。 ただし、これにより(技術的な観点から)建物内に配置する作業が面白くなりません。



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