Согласно данным Strategy Analytics, в настоящий момент пользователи мобильных приложений, находящиеся внутри зданий, создают до 80% мобильного трафика. В помещениях привычный нам GPS не работает. На фоне большого интереса пользователей и компаний к геолокационным сервисам происходит бурный рост стартапов, пытающихся решить задачу позиционирования внутри зданий (Indoor Location).
Кому это нужно и какие мобильные приложения выиграют от появления новой технологии?
Пассажиры получат возможность определить свое положение внутри незнакомого здания, проложить маршрут к необходимой им стойке регистрации или выходу к самолету. Аэропорт получит возможность производить push-уведомления пассажиров о начале и завершении регистрации на рейс, о начале посадки в самолет. В итоге выигрывает как пассажир — за счет оперативного получения требуемой информации,- так и аэропорт — за счет оптимизации потоков пассажиров внутри здания.
Пример реализации идеи: GateGuru
Представьте, что у продавца в торговом центре появилась возможность обнаруживать факт приближения потенциального покупателя с помощью установленного у пользователя мобильного приложения. Получив уникальный идентификатор клиента, маркетинговое ПО на основе своей базы данных сможет определить степень лояльности покупателя, проанализировать список предыдущих покупок и сделать покупателю уникальное предложение со скидкой на конкретные группы товаров при помощи push-уведомления в мобильное приложение. Покупатель получает систему ориентирования по торговому центру, уникальные персонифицированные скидки. Продавец получает колоссальный объем информации для маркетингового анализа, строит принципиально новые программы триггер-маркетинга, увеличивает лояльность к своему бренду, повышает продажи.
Примеры реализации идеи: Shopkick, Pointinside, Wizzy Shopper.
Ряд таких хорошо известных проектов как Foursquare, Gowalla, Facebook places в настоящее время использует принцип Check-In, когда пользователь вручную указывает место своего пребывания. С появлением широко распространенных Indoor Location сервисов отпадет потребность в отвлечении внимания пользователя на дополнительные действия. Все будет происходить автоматически. Знание расположения друга внутри здания облегчит задачу его поиска.
Приложения для оптического распознавания объектов смогут увеличить производительность за счет уменьшения зоны поиска. В недалеком будущем из календаря мобильного устройства будет возможно почерпнуть информацию о том где, когда и как долго Вы были.
Предлагаю Вам продолжить список самостоятельно.
Существует ряд технологических платформ и алгоритмов для отслеживания положения объектов в реальном времени. Часть из них применима к системам определения положения внутри зданий.
Для разработчиков мобильных приложений есть потенциальная возможность использовать первые три технологических платформы в силу того что данные технологии поддерживаются почти всем современными мобильными устройствами. Также известно о попытках использовать ультразвуковые маяки.
Архитектурно все варианты реализации системы Indoor Location можно условно разделить на две большие группы: реализуемые на стороне провайдер и реализуемые на стороне клиента.
В таких проектах, как EKAHAU, Zebra используются специализированные контроллеры, сеть точек доступа, серверное ПО для анализа данных. Используются специализированные клиентские WiFi маяки, хотя возможно использовать и обычные устройства с поддержкой WiFi. Все решения этого класса направлены на корпоративный сегмент, имеют высокую стоимость, длительное время внедрения и мало предназначены для интеграции с публичными мобильными приложениями.
В качестве приемника сигналов используется мобильное устройство (чаще WiFi), которое собирает данные о доступных точках доступа (MAC, SSID, доступные типы подключения). Далее, проводится статистический анализ поступивших данных, отсекаются крайние значения и вычисляется наиболее вероятные значения измеряемых параметров.
Наиболее простой метод вычисления координат клиента — метод триангуляции относительно точек доступа с известными координатами. Недостатком метода является необходимость знать координаты точек доступа, относительно которых ведется отсчет. В случае использования принципа отпечатков (fingerprints) мы можем сравнивать полученный набор значений с наборами данных, привязанных к конкретным точкам пространства, и вычислять вероятность нахождения клиента в различных точках пространства.
Решения данного класса пока не выходят за рамки концептов, дипломных работ студентов технологических вузов США и Европы (линк1, линк2, линк3), статей сотрудников R&D отделов корпораций (Nokia, Microsoft).
При попытке реализовать собственную систему ориентации внутри зданий на популярных мобильных платформах нас ожидает ряд неприятных неожиданностей.
API для работы с устройствами WiFi и Bluetooth недоступно. Технически возможно получить доступ к устройствам с использованием Private API, но приложение не сможет быть размещено в App Store. Фактически, платформа не позволяет разрабатывать собственные Indoor Location сервисы.
API для работы с устройствами WiFi и Bluetooth доступно. У разработчика есть возможность получать список доступных устройств Bluetooth, но процесс сканирования доступных устройств занимает 12-13 секунд. Ограничений на применимость WiFi нет.
API для работы с устройствами WiFi и Bluetooth недоступно. Платформа не позволяет разрабатывать собственные Indoor Location сервисы.
В настоящий момент владельцы платформ и провайдеры услуг прикладывают все усилия, чтобы поделить намечающийся рынок Indoor Location и не пустить туда новичков. Однако от этого задача позиционирования внутри зданий (с технической точки зрения) менее интересной не становится.
Кому это нужно и какие мобильные приложения выиграют от появления новой технологии?
Приложения для аэропортов и транспортных хабов
Пассажиры получат возможность определить свое положение внутри незнакомого здания, проложить маршрут к необходимой им стойке регистрации или выходу к самолету. Аэропорт получит возможность производить push-уведомления пассажиров о начале и завершении регистрации на рейс, о начале посадки в самолет. В итоге выигрывает как пассажир — за счет оперативного получения требуемой информации,- так и аэропорт — за счет оптимизации потоков пассажиров внутри здания.
Пример реализации идеи: GateGuru
Приложения для торговых центров
Представьте, что у продавца в торговом центре появилась возможность обнаруживать факт приближения потенциального покупателя с помощью установленного у пользователя мобильного приложения. Получив уникальный идентификатор клиента, маркетинговое ПО на основе своей базы данных сможет определить степень лояльности покупателя, проанализировать список предыдущих покупок и сделать покупателю уникальное предложение со скидкой на конкретные группы товаров при помощи push-уведомления в мобильное приложение. Покупатель получает систему ориентирования по торговому центру, уникальные персонифицированные скидки. Продавец получает колоссальный объем информации для маркетингового анализа, строит принципиально новые программы триггер-маркетинга, увеличивает лояльность к своему бренду, повышает продажи.
Примеры реализации идеи: Shopkick, Pointinside, Wizzy Shopper.
Check-In приложения
Ряд таких хорошо известных проектов как Foursquare, Gowalla, Facebook places в настоящее время использует принцип Check-In, когда пользователь вручную указывает место своего пребывания. С появлением широко распространенных Indoor Location сервисов отпадет потребность в отвлечении внимания пользователя на дополнительные действия. Все будет происходить автоматически. Знание расположения друга внутри здания облегчит задачу его поиска.
Другие приложения
Приложения для оптического распознавания объектов смогут увеличить производительность за счет уменьшения зоны поиска. В недалеком будущем из календаря мобильного устройства будет возможно почерпнуть информацию о том где, когда и как долго Вы были.
Предлагаю Вам продолжить список самостоятельно.
Техническая реализация
Существует ряд технологических платформ и алгоритмов для отслеживания положения объектов в реальном времени. Часть из них применима к системам определения положения внутри зданий.
- WiFi локация
- Bluetooth локация
- GSM локация
- Ультразвуковая идентификация и локация
- RFID идентификация и локация
- Оптическая локация
Для разработчиков мобильных приложений есть потенциальная возможность использовать первые три технологических платформы в силу того что данные технологии поддерживаются почти всем современными мобильными устройствами. Также известно о попытках использовать ультразвуковые маяки.
Архитектурно все варианты реализации системы Indoor Location можно условно разделить на две большие группы: реализуемые на стороне провайдер и реализуемые на стороне клиента.
Реализуемые на стороне провайдера
В таких проектах, как EKAHAU, Zebra используются специализированные контроллеры, сеть точек доступа, серверное ПО для анализа данных. Используются специализированные клиентские WiFi маяки, хотя возможно использовать и обычные устройства с поддержкой WiFi. Все решения этого класса направлены на корпоративный сегмент, имеют высокую стоимость, длительное время внедрения и мало предназначены для интеграции с публичными мобильными приложениями.
Реализуемые на стороне клиента
В качестве приемника сигналов используется мобильное устройство (чаще WiFi), которое собирает данные о доступных точках доступа (MAC, SSID, доступные типы подключения). Далее, проводится статистический анализ поступивших данных, отсекаются крайние значения и вычисляется наиболее вероятные значения измеряемых параметров.
Наиболее простой метод вычисления координат клиента — метод триангуляции относительно точек доступа с известными координатами. Недостатком метода является необходимость знать координаты точек доступа, относительно которых ведется отсчет. В случае использования принципа отпечатков (fingerprints) мы можем сравнивать полученный набор значений с наборами данных, привязанных к конкретным точкам пространства, и вычислять вероятность нахождения клиента в различных точках пространства.
Решения данного класса пока не выходят за рамки концептов, дипломных работ студентов технологических вузов США и Европы (линк1, линк2, линк3), статей сотрудников R&D отделов корпораций (Nokia, Microsoft).
При попытке реализовать собственную систему ориентации внутри зданий на популярных мобильных платформах нас ожидает ряд неприятных неожиданностей.
В iPhone (IOS)
API для работы с устройствами WiFi и Bluetooth недоступно. Технически возможно получить доступ к устройствам с использованием Private API, но приложение не сможет быть размещено в App Store. Фактически, платформа не позволяет разрабатывать собственные Indoor Location сервисы.
Android
API для работы с устройствами WiFi и Bluetooth доступно. У разработчика есть возможность получать список доступных устройств Bluetooth, но процесс сканирования доступных устройств занимает 12-13 секунд. Ограничений на применимость WiFi нет.
Windows Phone 7
API для работы с устройствами WiFi и Bluetooth недоступно. Платформа не позволяет разрабатывать собственные Indoor Location сервисы.
Итоги
В настоящий момент владельцы платформ и провайдеры услуг прикладывают все усилия, чтобы поделить намечающийся рынок Indoor Location и не пустить туда новичков. Однако от этого задача позиционирования внутри зданий (с технической точки зрения) менее интересной не становится.
