这个想法是设备基于GNSS信号接收其估计位置

当在传感器读数中检测到不正确的信息或错误时，通过使用人工智能调整GPS数据，AppleMaps将来可能能够为用户提供有关其位置的更准确的信息。GPS是一种广泛使用的地理定位技术，该技术在驾驶时对导航特别有用，但不一定像它可能的那样准确。诸如AppleMaps之类的地图绘制应用程序有时会出于各种不同的原因为用户显示错误的位置。

这些问题可能包括由树木和山脉，进入地下或室内，在城市建筑物中反射回来的信号，太阳风暴，甚至是极少数的无线电干扰或干扰造成的GPS信号干扰。

这些问题不仅限于GPS，因为像Glonass，Galileo，Beidou等其他全球导航卫星系统(GNSS)也会遭受同样的问题。

在美国专利商标局周四公布的专利申请中，苹果提出了“基于机器学习的卫星定位”。简而言之，这是一种通过将GPS数据与机器学习模型获取的数据进行比较来分析GPS数据的方法。

这个想法是设备基于GNSS信号接收其估计位置，然后获取与估计位置相关的一组参数。然后提供一个接近设备估计位置的参考位置，以帮助进行校正。

然后基于估计的设备位置，参考位置和一组参数生成机器学习模型。然后，使用该机器学习模型来估计设备的位置，以备将来GPS读数使用，直到一段时间或它们已移至参数和模型不准确的区域。

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