?桔妹導讀：定位是所有LBS服務的基礎服務，在滴滴的業務場景下，定位主要是指各類終端設備的位置，包括手機、單車、行車記錄儀、車機端等，作為底層服務，在滴滴日均提供700億次定位服務，支撐著平臺的各類業務，

今天給大家分享的是機器學習在滴滴網路定位中的實踐作業，會重點介紹三階段的演進：無監督模型、有監督回歸模型、端到端CNN模型，

1. 什么是網路定位

目前定位技術主要包括GPS、網路定位、慣性航位推算、MM（地圖匹配）、視覺定位等，GPS是最為人熟知的定位技術，是依靠設備與衛星互動來獲取經緯度的方式，GPS精度高，但有冷啟動耗時長、耗電大、遮擋場景不可用等缺點，在滴滴場景下，乘客和司機在有遮擋的場景下，例如室內、高架下等，GPS通常處于不可用狀態，這時就需要有其他定位技術作為GPS的補充，使得乘客發單、司機導航等服務依然可用，其中最主要的補充便是網路定位，

室內類場景雖然有遮擋，但設備通常可以掃描到Cell（基站）和Wifi串列，而且Cell和Wifi設備位置相對穩定，連接其上的設備可以借其定位，這就產生了網路定位，網路定位包括wifi定位和基站定位，是指基于終端掃描到的wifi或基站串列進行的定位技術，Wifi的接入設備通常稱為AP（Acess Point），方便起見，下文將AP和基站統稱為AP，

網路定位通常采用的是指紋定位技術，是一個根據query匹配指紋庫資訊，并計算得到坐標位置的程序，如下圖所示，網路定位系統主要包括離線建庫和在線定位兩個階段，

離線建庫主要是基于有GPS時的采集資料，建指紋庫的程序，指紋庫中記錄AP的各類資訊在不同地理網格內的采集資料分布，如下圖所示，

在線階段，根據線上query匹配指紋庫資訊，并計算得到坐標位置，

本文介紹的主要是在線定位部分，即query匹配指紋庫、計算坐標位置，

2. 網路定位匹配演算法迭代

在線定位演算法共經歷了無監督概率模型、有監督回歸模型、端到端CNN模型三次大的迭代，前兩個階段的網路定位主要包括網格召回、網格排序、網格平滑三步，如下圖圖一所示，端到端CNN模型去除了網格排序和網格平滑，基于一個召回中心點，直接回歸位置坐標，如下圖圖二所示，

▍2.1 無監督概率模型

網路定位要完成在線AP與離線AP指紋庫的匹配，是聯合概率計算的程序，以AP指紋庫的信號強度分布為例，看下網格概率計算程序，

縱軸為采集資料中的AP編號，橫軸為空間網格編碼，相交點表示每個AP在對應網格中的采集信號強度分布，空值表示AP在對應的位置無采集資料，

以一個實時定位query資訊：（AP1：RSSI=1，AP3：RSSI=0）為例，介紹網格召回、排序、平滑的程序，

召回階段，基于掃描到的AP1和AP3，可以召回Grid1、Grid2、Grid4；

排序階段，結合離線AP庫，基于獨立性假設和貝葉斯公式，計算各網格的權重：

表示觀測到的APj的資訊，以信號強度RSSI單一特征為例，上例中，

網格平滑階段，基于上述的統計概率，排序獲取TopK個網格，采用爬山法求解最優坐標：

其中，

為預測位置到的距離，

▍2.2 有監督回歸模型

無監督概率模型的方法，思路清晰易懂，易實作，是早期網路定位的主要方式，但有以下問題：

聯合概率的方式對采集資訊不充分的位置不友好，例如上例
難以擬合多維特征，尾部badcase較嚴重
技術目標無法得到直接優化，天花板較低

出于對以上問題的思考，整體流程仍保持網格召回、排序、平滑三階段，我們將網格排序升級為有監督回歸模型，通過引入多元特征和顯式的優化目標，實作對網格的更精準打分，

Label：待預測網格與真實位置的位置偏差，回歸任務，

特征工程：構建近百維特征，主要包含AP特征，網格特征，前文資訊等，

模型選擇：一期上線GBDT模型；二期對比了GBDT、FM、DeepFM、FM+GBDT等，最終線上最優融合模型結構如下，

原始特征中的稠密特征和低維稀疏特征經過GBDT進行特征組合、交叉；GBDT輸出的葉子節點編號與高維稀疏特征經過DeepFM網路，最終輸出網格與真值的位置偏差，

TopK網格平滑：預測偏差距離從小到大排序，截取TopK網格；爬山法，梯度下降求解最優坐標，

▍2.3 端到端CNN模型

有監督模型在特征利用、模型結構、優化目標等方面提供了更大的操作空間，可以極大地打開天花板，上線后定位精度等指標取得了顯著的收益，

但該方法仍有以下問題：

每個網格孤立刻畫，資訊采集時的不均衡、有偏的問題無法有效解決
TopK平滑層與排序層割裂，無法聯合優化，且引入部分人工超參

對于以上問題，考慮以下解決方案：

CNN網路：充分利用空間資訊的區域相關性，增強特征的提取能力
端到端網路：合并排序與平滑層，改為直接回歸位置坐標，目標更統一，減少人工超參

最終，整體網路結構如下:

下面以基站定位為例，介紹該結構的實作細節，

首先介紹下輸入特征的構建：

Wide網路特征：表達Query資訊的Wide特征共十幾維
CNN特征圖的構建：
召回中心：采集熱度較高的TopN網格的經緯度中位數作為圖的中心點，
特征圖構建：選取C維圖特征，每一維特征為一個channel；基于召回中心，構建M*M解析度的特征圖，

CNN特征類別

網格上各個channel的特征計算

輸入特征圖的示例

網路結構：在CNN網路部分，采用多尺度卷積核提取特征后，經過兩個卷積+池化層后，將特征圖打平，Wide部分稀疏特征經過embedding后，與稠密特征級聯，兩部分tensor級聯后經過全連接層，最終輸出與召回中心點的位置偏差，

Label與Loss：label為真實位置與召回中心位置的偏移dx和dy，召回中心點+預測偏移即得預測位置，loss最初使用的是經緯度的L2 loss：

考慮到經緯度在球面上表達距離的差異，我們改為了使用球面距離偏差作為label，也獲得了穩定的收益：

，dx和dy表示真實空間距離

CNN模型在線上AB實驗取得了顯著的收益，已全量上線，CNN端到端模型升級了資訊的表達方式，由單網格、結構化的資訊表達改為了Image的表達方式，配合cnn網路結構，獲取了效果的顯著提升；并且將幾十甚至幾百個網格的預測問題改為了單次位置回歸問題，雖然模型復雜度有所增加，但整體性能基本持平，

▍2.4 線上效果

網路定位三階段的模型先后上線進行了AB對比實驗，以基站定位三個主要技術指標為例，對比結果如下表所示：

3. 總結與展望

本文總結了定位策略團隊在網路定位演算法側的作業，介紹了無監督概率模型、有監督回歸模型、端到端CNN的演進及其中的思考，

無GPS時的定位仍面臨著很多困難，未來我們將在以下方面持續探索：

模型效果優化：

目前CNN模型在基礎資訊利用、召回等方面仍有較大優化空間，
性能問題：

考慮線上性能，在基礎資訊和網路結構上做了很多刪減，期望通過更優的召回策略、蒸餾剪枝等平衡效果與性能，
5G技術：

5G的天然優勢（高頻率、高密度、低延時）也必定會帶來定位精度的顯著提升，相關調研作業正在進行，
復雜場景定位：

對于室內、地下停車場等典型復雜場景，網路定位面臨著真值獲取難、移動ap等難點，細分場景也逐漸向模型化方向演進，

以上就是滴滴網路定位近期作業的實踐介紹，歡迎隨時交流，

本文作者

2017年加入滴滴，目前從事地圖定位演算法方向，多年LBS領域演算法研究作業，在滴滴先后從事猜你想去、上下車點推薦、定位演算法等方向的開發作業，

2018年加入滴滴，主要從事網路定位、慣導推算等方向的演算法開發作業，

201#8年加入滴滴，主要從事網路定位、融合定位等方向的演算法開發作業，

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