“师傅你在哪个门？”
“我在出发的停车场了，但是没看见你！” “我已经在南门了，我太“南”了……” 和司机师傅这样直击心灵的对话你肯定并不陌生。特别是在大型商场、机场、火车站等复杂建筑内，GPS 信号不准确、建筑面积大、路线复杂，往往车就在 50 米外，司机与乘客穿过山河大海和人山人海却还是找不到对方，着急又无奈。滴滴在网约车中使用 ARCore 很好地解决了“碰面难”问题，他们是如何做的？ GPS 解决不了的定位难题 滴滴作为领先的出行服务提供者，目前服务已经覆盖全球 1000 多个城市，为了践行“让出行更美好”的使命，滴滴一直在想办法解决“碰面难”的问题，让乘客司机轻松快乐启程。此前也试了很多其他办法，比如在线上用图文引导，还有培训司机话术，让司机告诉乘客怎么找；线下设置网约车上车点，让专车接机人员去机场出口，但仍然无法大范围地解决问题。在这些引导尝试中，滴滴发现乘客需要更直接、简单的引导，比如我站在这里看到一步步的箭头，可以一路把我指引过去，就像有个现实的向导一样。 而这个时候，AR 技术带来了解决难题的新思路。AR 虚拟路标和现实环境直接结合，从你的出发点开始，步步指示，在路线、路口直接提示你该直行或者转弯，全程视觉辅助，没有任何使用门槛，点击滴滴应用中的 AR 实景导航，举起手机人人都能用。 Google ARCore 实景导航便捷出行 通俗来说，就是 AR 技术能够直接告诉用户“我在哪”“我要往哪里走”：基于 Google ARCore 平台，滴滴构建了一个实景导航解决方案，实时识别用户和环境之间的定位关系，AR 实景导航引导信息逼真地和实景环境相结合，用户只需要跟着 AR 路标走，直接跳过转换 2D 地图信息的步骤。 在对接车点附近环境的超大场景的视觉模型重建后，最为关键的环节就是通过 ARCore 来实时感知用户操作，帮助用户定位，完成 AR 实景导航。 如何定位“我在哪”？ 在定位时，ARCore 会提示用户获得一张有效定位图片，利用运动追踪功能，感知用户位置、移动速度和角度。也就是说，用户打开摄像头获得环境图像，手机在现实世界中移动时，ARCore 会通过一个名为并行测距与映射（或 COM）的过程来理解手机相对于周围世界的位置。ARCore 会检测捕获的摄像头图像中的视觉差异特征（称为特征点），并使用这些点来计算位置和方向变化。利用摄像头朝向估计，感知用户摄像头的角度，得到特征点丰富的图像，也利于快速定位。 但实际导航中，用户是不停移动的，如果手机频繁晃动，图像的画面就会变化得很快，会不会影响运动追踪呢？滴滴也考虑到了这个问题，并且是这么解决的：如果用户摄像头移动过快会导致定位图像模糊，系统就会提示用户慢下来，获得更好的图像，保持导航稳定。 运动追踪还能有效地检测到用户是否有偏航行为，特别是在 GPS 无法精准定位的室内环境，非常给力。 如何指引“我该往哪走”？ 设备感知了用户的位置，如何让虚拟路标与真实环境结合好，给用户有效指引呢？ARCore 的环境理解在这其中发挥了重要作用：环境理解功能，通过相机理解周围现实环境，估算现实环境中的平面信息，不论是商场地面，还是垂直于水平地面的墙壁、指示牌，ARCore 都能快速理解并相应放置虚拟指示路标，使引导信息渲染得更加逼真，让用户一看就明白。 滴滴的 AR 实景导航从用户痛点出发解决问题，大大改善了用户找上车点的体验。现在 AR 实景导航已经在北京的首都机场 T3 航站楼、大兴机场、北京南站、五彩城商场、朝阳大悦城、合生汇、长盈天街、北京南站、石景山万达，以及深圳、郑州、厦门、日本东京等地的火车站及大型机场落地。 数据显示，AR 实景导航能帮助用户节省近 1/4 的时间，帮助用户更便捷地到达上车点。我们也在持续搜集用户的反馈，更好地进行优化，电话调研显示 AR 实景导航用户满意度达 80%。 目前，在已经开通服务的大型商场机场火车站，约 15% 用户会选择使用 AR 实景导航。有趣、有用加上十足的科技感，ARCore 已经深入普通人的生活，用技术和创造力为大家带去方便，未来，ARCore 导航还将在更多场景铺开，用人性化的交互方式让出行变得更美好。
