定位连续性
一趟旅程。不同的信号。持续智能。
卫星定位在开阔天空下效果最好。室内空间、密集的城市环境和复杂的结构需要不同的信息。 KPT将多个定位源汇集在一起，因此位置体验可以随着环境的变化而持续。
室外01
- GNSS
- RTK GNSS
从全球定位开始。
在需要更高精度的情况下，使用GNSS和RTK GNSS作为室外参考。
转变02
- 传感器融合
- 环境检测
了解环境的变化。
结合传感和定位智能来识别室外假设何时不再足够。
室内03
- 惯性
- Wi-Fi
- 地图
- 压力
继续估计运动和位置。
使用Wi-Fi、惯性感测、压力、地图信息和其他可用信号来维持室内位置感知。
KPT技术
为物理世界构建的定位堆栈。
位置不是一个传感器。 KPT 将信号、边缘智能、传感器融合和定位引擎连接到可以为人员、资产和自主机器服务的系统中。
为现实世界的操作而构建
最重要的位置智能。
其如何运作
意义。保险丝。位置。明白了。
- 01
感测
捕获可用信号：GNSS、Wi-Fi、Bluetooth、加速度、旋转、磁场和压力。
- GNSS
- Wi-Fi
- Bluetooth
- 加速度
- 旋转
- 磁场
- 压力
- 02
保险丝
组合互补测量和运动信息以减少对任何单个信号源的依赖。
- 传感器融合
- 运动信息
- 03
位置
估计变化环境中的当前位置、运动和轨迹。
- 位置
- 运动
- 运动轨迹
- 04
明白
将位置信息传送到安全系统、应用、操作员和自主系统。
- 安全系统
- 应用
- 运营商
- 自治系统
对现实世界系统的研究
建立在深厚的定位技术谱系之上。
KAILOS技术是通过对Wi-Fi定位、无线电地图构建、传感器融合、行人航位推算和室内外组合导航的研究而发展起来的。 KPT 正在将该基础扩展到专为实际部署而设计的专用设备和 AI 定位模块。
研究35 patent families · 96 篇论文
专利和出版物
在韩国、美国、日本、中国和欧洲申请的定位专利以及来自KAIST ISI Lab的期刊和会议论文。
探索研究记录2014
集成室内定位堆栈
IPIN 2014 中描述的 KAILOS
无线电地图
众包无线电地图构建
大规模构建和维护指纹
融合
传感器融合和PDR
无线电更新之间的运动信息
连续性
室内外组合导航
检测并桥接转变
人工智能
基于学习的定位
Wi-Fi、磁信号和惯性信号的深度学习
今天
KPT设备和AI模块
KTAG、KTAG Pro和KAILOS Neural Engine
合作伙伴和合作者
