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是什么能让 APP 快速精准定位到我们的位置?

發(fā)布時間:2024/2/28 36 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 是什么能让 APP 快速精准定位到我们的位置? 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

本文作者:smallyang,騰訊 IEG 開發(fā)工程師

什么是geohash?它的原理是什么?它幫助我們解決了哪些痛點(diǎn),本文為你娓娓道來。

本文包含以下內(nèi)容,閱讀完需要約10分鐘:

  • 我們?nèi)粘I钪杏龅侥男┒ㄎ坏膱鼍?/p>

  • 簡單復(fù)習(xí)一下經(jīng)緯度

  • geohash原理解析

  • geohash存在的邊界問題

  • 如何解決邊界問題

  • 計算兩點(diǎn)距離的計算

  • geohash 在redis中的實(shí)現(xiàn)


我們?nèi)粘I钪杏龅侥男┒ㄎ坏膱鼍?/h2>

我們上下班經(jīng)常會用APP打車和共享單車,下面2張圖,應(yīng)該都很熟悉,打開定位,查找我附近的車,那么,這個是怎么實(shí)現(xiàn)的呢?

我腦海中第一個實(shí)現(xiàn)方式是:實(shí)時上報經(jīng)緯度。在數(shù)據(jù)庫里,把經(jīng)緯度都標(biāo)記為索引,通過查找對比經(jīng)緯度的值,來找到附近1km的車子,但是這種做法第一是索引比較多,數(shù)值比較大,二是需要循環(huán)遍歷經(jīng)緯度,查詢會很慢,效率很低。

那么,這些APP是怎么做到,既能精準(zhǔn)定位,又能快速查找呢?答案就是 geohash

geohash通過算法將1個定位的經(jīng)度和緯度2個數(shù)值,轉(zhuǎn)換成1個hash字符串。如果2個地方距離越近,那么他們的hash值的前綴越相同。然后通過數(shù)據(jù)庫中l(wèi)ike操作符 “ like wtw366%” 快速查找到附近的車。

比如上海騰訊大廈的經(jīng)緯度是:(31.1688749, 121.3975184),那么轉(zhuǎn)換成geohash就是 wtw366ngz5qt,我們想找附近的車子,可以用:

select?*?from?cart?where?geohash?like?'wtw366%'?;select?*?from?cart?where?LEFT(geohash,?6)?=?'wtw366';


簡單復(fù)習(xí)一下經(jīng)緯度

在大致了解什么是geohash之后,我們先來復(fù)習(xí)一下什么是經(jīng)緯度(高中學(xué)的,可能已經(jīng)忘記光了(逃)),這對于理解geohash有很大的幫助。

我們將地球鋪平開來,會得到下面這個平面圖。

地球鋪平面圖

以赤道和本初子午線為界,將地球分為經(jīng)度和緯度。赤道是在0度,本初子午線也在0度。以赤道作為經(jīng)度X橫坐標(biāo),以本初子午線作為緯度 Y 豎坐標(biāo)。

經(jīng)緯度圖
經(jīng)度(longitude)`和`緯度(latitude)`簡稱?`lng`?和?`lat

其中,從本初子午線向東劃分180度稱為東經(jīng),用”E”表示:(0, 180];向西劃分180度為西經(jīng),用“W”表示:[-180, 0)

以赤道為0度,向南北各分出90度,南北極的讀數(shù)均是90度,北緯用“N”表示 :(0, 90] ,南緯用“S”表示: [-90, 0)

緯線和緯線是角度數(shù)值,并不是米。

所以,我們常用十字坐標(biāo)法來表示經(jīng)緯度坐標(biāo)圖:

十字坐標(biāo)法

我們一般讀“經(jīng)緯度”,其實(shí),表示一個定位的書面經(jīng)緯度是 “(緯度,經(jīng)度)”。

比如上海騰訊大廈的定位就是:(31.1688749, 121.3975184)表示的是:緯度=31.1688749,經(jīng)度=121.3975184

上海騰訊大廈經(jīng)緯度圖


geohash原理解析

在了解什么是經(jīng)緯度之后,現(xiàn)在我們就可以開始來說下geohash的原理了,geohash通過以下步驟,實(shí)現(xiàn)了將一個經(jīng)緯度數(shù)子串,轉(zhuǎn)換成1個hash字符串。

  • 指定一個位置的經(jīng)緯度坐標(biāo)值。

  • 根據(jù)十字坐標(biāo)圖和二分法,將緯度和經(jīng)度劃分成1和0的二進(jìn)制數(shù)字串。

  • 按照“偶數(shù)位放經(jīng)度,奇數(shù)位放緯度”算法,合并經(jīng)度和緯度這2個二進(jìn)制數(shù)字串。

  • 合并后的二進(jìn)制數(shù)字串,按照從前往后,每隔5位,換算成十進(jìn)制數(shù)字,最后不足5位的用0補(bǔ)齊。

  • 十進(jìn)制數(shù)字,對應(yīng)base32字符串算法的所在位置,一一匹配,得到了最后的字符串結(jié)果。

  • 按照進(jìn)度劃分截取,得到最終的geohash值。

  • 我們按照這個順序,結(jié)合實(shí)際的例子,依次計算操作一下。

    1. 找出一個位置的經(jīng)緯度

    我們可以用各種地圖和定位工具,比如依靠Google地圖,通過定位或者搜索一個地點(diǎn),就容易找出經(jīng)緯度。

    騰訊大廈的經(jīng)緯度

    這樣,我們就找出了上海騰訊大廈的經(jīng)緯度是 (31.1688749, 121.3975184)

    2. 將經(jīng)緯度按照二分算法變成01二進(jìn)制

    上海騰訊大廈的經(jīng)緯度是 (31.1688749, 121.3975184)

    將緯度范圍(-90, 90)平分成兩個區(qū)間(-90, 0)、(0, 90), 如果目標(biāo)緯度位于前一個區(qū)間,則編碼為0,否則編碼為1。

  • 由于31.1688749屬于(0, 90),所以取編碼為1。

  • 然后再將(0, 90)分成 (0, 45), (45, 90)兩個區(qū)間,而31.1688749位于(0, 45),所以編碼為0。

  • 然后再將(0, 45)分成 (0, 22.5), (22.5, 45)兩個區(qū)間,而31.1688749位于(22.5, 45),所以編碼為1。

  • 依次類推可得上海騰訊大廈緯度編碼為:

    101011000101010000111101101101

    經(jīng)度也用同樣的算法,對(-180, 180)依次細(xì)分,(-180,0)、(0,180) ,得出編碼為:

    110101100101001110111110011010

    我們用php代碼來具體實(shí)現(xiàn)一下這個算法:

    //緯度 $minLat?=?-90; $maxLat?=?90;//經(jīng)度 $minLng?=?-180; $maxLng?=?180;//2分查找計算,將經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制數(shù)字串 $latLength?=?$lngLength?=?0; $latList?=?$lngList?=?[];//$precision?精度最大是12,代表12個字符,1個字符由5個二進(jìn)制組成,也就是?12?*?5?=?60 //精度和緯度對半開,得除以2,也就是最大長度為30個二進(jìn)制。$originPrecision?=?30;//緯度 while?($latLength?<?$originPrecision)?{//大于中間值,則為右區(qū)間,值為1?,反之,則為0if?($lat?>=?$middle?=?($minLat?+?$maxLat)?/?2)?{$latList[]?=?1;$minLat?=?$middle;}?else?{$latList[]?=?0;$maxLat?=?$middle;}$latLength++; }//經(jīng)度 while?($lngLength?<?$originPrecision)?{//大于中間值,則為右區(qū)間,值為1?,反之,則為0if?($lng?>=?$middle?=?($minLng?+?$maxLng)?/?2)?{$lngList[]?=?1;$minLng?=?$middle;}?else?{$lngList[]?=?0;$maxLng?=?$middle;}$lngLength++; }var_dump(implode("",?$latList),?implode("",?$lngList));die;


    3. 偶數(shù)位放經(jīng)度,奇數(shù)位放緯度

    通過二分算法,我們得到了騰訊大廈的緯度和經(jīng)度的二級制串為:

    string(30)?"101011000101010000111101101101" string(30)?"110101100101001110111110011010"

    現(xiàn)在需要按照”偶數(shù)位放經(jīng)度,奇數(shù)位放緯度”,將這2個數(shù)字串,合二為一。那么這個到底怎么理解呢?我剛開始不理解到底怎么操作,后來經(jīng)過一系列的思考,可以如下操作:

    偶數(shù)位放經(jīng)度,奇數(shù)位放緯度

    由于無法用文字表述,我截了個操作圖,如圖上的箭頭操作順序所示,就是把緯度往右移動一個位置,然后依次串起來。

    用php代碼實(shí)現(xiàn),或許看起來更好理解:

    //偶數(shù)位放經(jīng)度,奇數(shù)位放緯度 $stringList?=?'';for?($i?=?0;?$i?<?30;?$i++)?{$stringList?.=?$lngList[$i];$stringList?.=?$latList[$i]; } var_dump($stringList);die;

    這樣,合并之后,我們得了一個60個字符長度的的二進(jìn)制數(shù)字串:

    string(60)?"111001100111100000110011000110101000111111111001011011011001"


    4. 二進(jìn)制轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制

    我們把這個60位的二進(jìn)制,按照從左往右,每5位劃分成1個組,最后一組如果不足5位就用0補(bǔ)齊到5位。劃分后如下所示:

    11100?11001?11100?00011?00110?00110?10100?01111?11111?00101?10110?11001

    然后,把分好的二進(jìn)制,轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制:

    ?28?25?28?3?6?6?20?15?31?5?22?25

    用php實(shí)現(xiàn)也很簡單:

    $stringList?=?"111001100111100000110011000110101000111111111001011011011001";//二進(jìn)制轉(zhuǎn)成十進(jìn)制,5個一組 $stringListLen?=?strlen($stringList)?/?5; $code?=?[]; for?($i?=?0;?$i?<?$stringListLen;?$i++)?{$code[]?=?bindec(substr($stringList,?5?*?$i,?5)); }var_dump(implode("?",$code));die;


    5. 匹配對應(yīng)base32表算法的所在位置

    base32表是用0-9、b-z(去掉a, i, l, o)這32個字母進(jìn)行組合的編碼集合,base-32如下所示:

    0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz

    為了更好理解和一一對應(yīng),我們把base32各個字符的位置信息和它的字符串用表對應(yīng)起來:

    所以, 28 25 28 3 6 6 20 15 31 5 22 25 對應(yīng)上面的表的位置就得到了,是:

    wtw366ngz5qt

    同樣,我們也用php算法來實(shí)現(xiàn)一下:

    //base32?映射 $base32Code?=?"0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz"; $encodeString?=?''; foreach?($code?as?$value)?{$encodeString?.=?$base32Code{$value}; }var_dump($encodeString);die;

    這樣,最后我們得到了,上海騰訊大廈的經(jīng)緯度(31.1688749, 121.3975184) 對應(yīng)的 geohash 為 wtw366ngz5qt


    geohash 的精度問題

    geohash其實(shí)表示的是一個矩形的塊狀區(qū)間,它總共分成最大12個字符串,也就是表示從 1-12 級。字符數(shù)越大,塊區(qū)間就越小,那么定位就越精準(zhǔn)。

    我們剛才計算上海騰訊大廈的geohash采用的是12級,基本計算出來的位置就是毫秒級別了,可以說是非常的精準(zhǔn)了。

    上面是geohash字符串長度對應(yīng)的區(qū)間精度,我們可以看到,當(dāng)geohash為12位時,表示是37毫米范圍的區(qū)間,已經(jīng)是非常的精準(zhǔn)了。當(dāng)geohash為6位時,表示為1.2k米范圍內(nèi)的矩形位置。

    所以,當(dāng)2個定位的geohash 前7位是一樣的時,表示他們在附近1.2km的范圍內(nèi)。

    那我們還是用騰訊大廈的geohash值,分別截取經(jīng)度為前7,6,5位看看,在地圖上是怎么樣的:

    精度為7,153m范圍內(nèi)
    精度為6,1.22km范圍內(nèi)
    精度為5, 4.89km范圍內(nèi)

    所以,根據(jù)上面的圖,隨著字符越來越少,精度越來越小,這個矩形也越來越大,這一整塊區(qū)間都共用一個geohash來表示。在實(shí)際應(yīng)用中,我們就可以動態(tài)的調(diào)整精度,實(shí)現(xiàn)更大或者更小范圍內(nèi)的搜索,既能精準(zhǔn)定位,又可以隱藏住一個地點(diǎn)的具區(qū)位信息。

    geohash存在的邊界問題

    由于geohash表示的是一個區(qū)塊信息,在同一個區(qū)塊里的2個位置,它會認(rèn)為是最近的,然而,其實(shí)更近的位置可能剛好在另一個區(qū)間,這樣就造成了不匹配的問題。這就存在一個邊界問題。

    我們用實(shí)際例子來看。我們想找騰大附近1.5km范圍內(nèi)的便利店,我們選取geohash精度為6。園區(qū)有2家 A 和 B。B距離我們更近一點(diǎn),但是,由于A 和騰大在一個hash區(qū)塊內(nèi),所以,就得出了A是最佳的選擇。這就是邊界的問題。

    邊界問題


    如何解決邊界問題

    那么如何解決這個邊界問題,給出最近最優(yōu)的算法方案呢?答案就是:把定位附近的8個方向的geohash都算出來。最后分別計算這些點(diǎn)和自己的距離(由于范圍很小,點(diǎn)的數(shù)量就也很少,計算量就很少)過濾掉不滿足條件的點(diǎn)就ok了。

    8個geohash都算出來


    計算兩點(diǎn)距離的計算

    通過余弦定理以及弧度計算方法,最終推導(dǎo)出來的算式A為:

    $s?=?acos(cos($radLat1)?*?cos($radLat2)?*?cos($radLng1?-?$radLng2)?+?sin($radLat1)?*?sin($radLat2))?*?$R;

    目前大多使用的是Google公開的距離計算公司,推導(dǎo)算式B為:

    $s?=?2*asin(sqrt(pow(sin(($radLat1-$radLat2)/2),2)+cos($radLat1)*cos($radLat2)*pow(sin(($radLng1-$radLng2)/2),2)))*$R;

    其中 :?

    • $radLat1、$radLng1,$radLat2,$``radLng2 為弧度

    • $R為地球半徑

    用PHP實(shí)現(xiàn)一下:

    function?getDistance($lat1,?$lng1,?$lat2,?$lng2)?{//地球半徑$R?=?6378137;//將角度轉(zhuǎn)為狐度$radLat1?=?deg2rad($lat1);$radLat2?=?deg2rad($lat2);$radLng1?=?deg2rad($lng1);$radLng2?=?deg2rad($lng2);//結(jié)果$s?=?acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;//精度$s?=?round($s*?10000)/10000;return??round($s); }/**求兩個已知經(jīng)緯度之間的距離,單位為米*?@param?lat1,lat2?緯度*?@param?lng1,lng2?經(jīng)度*?@return?float?距離,單位米 */ function?getDistanceByGoogle($lat1,?$lng1,?$lat2,?$lng2) {//地球半徑$R?=?6378137;//deg2rad()函數(shù)將角度轉(zhuǎn)換為弧度$radLat1?=?deg2rad($lat1);$radLat2?=?deg2rad($lat2);$radLng1?=?deg2rad($lng1);$radLng2?=?deg2rad($lng2);$a?=?$radLat1?-?$radLat2;$b?=?$radLng1?-?$radLng2;$s?=?2?*?asin(sqrt(pow(sin($a?/?2),?2)?+?cos($radLat1)?*?cos($radLat2)?*?pow(sin($b?/?2),?2)))?*?$R;return?$s; }


    geohash 在redis中的實(shí)現(xiàn)

    redis在 3.2.0中加入了geo相關(guān)的命令,對geohash的支持。

    redis中經(jīng)緯度使用52位的整數(shù)進(jìn)行編碼,放進(jìn)zset中,zset的value元素是key,score是GeoHash的52位整數(shù)值。在使用redis進(jìn)行Geo查詢時,其內(nèi)部對應(yīng)的操作其實(shí)只是zset(skiplist)的操作。通過zset的score進(jìn)行排序就可以得到坐標(biāo)附近的其它元素,通過將score還原成坐標(biāo)值就可以得到元素的原始坐標(biāo)

    redis中處理這些地理位置坐標(biāo)點(diǎn)的思想是: 二維平面坐標(biāo)點(diǎn) —> 一維整數(shù)編碼值 —> zset(score為編碼值) —> zrangebyrank(獲取score相近的元素)、zrangebyscore —> 通過score(整數(shù)編碼值)反解坐標(biāo)點(diǎn) —> 附近點(diǎn)的地理位置坐標(biāo)。

    redis 中有6個命令,對地理位置的算法支持,可以去redis官網(wǎng)具體查看其用法 : https://redis.io/commands#geo

    GEOADD

    其他資料

    • geohash在線換算: http://geohash.co/

    • 換算+地圖定位: https://www.movable-type.co.uk/scripts/geohash.html

    更多內(nèi)容可以戳我們的「騰訊技術(shù)」知乎專欄:

    ?

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的是什么能让 APP 快速精准定位到我们的位置?的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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