מקור: Shutterstock
הפוסט נכתב על ידי ברוס קרולוויץ' (Bruce Krulwich), מייסד חברת Grizzly Analytics באנגלית ותורגם לעברית על ידי אבישי בסה.
אחד מאזורי הצמיחה המהירים ביותר של טכנולוגיה ניידת הוא ה-Indoor Location Positioning. רק לאחרונה, אפל רכשה את חברת WiFiSLAM, חברת Aruba Networks רכשה את חברת Meridian, חברת Ruckus Wireless רכשה את חברת YFind ובכל שבוע ניתן לשמוע על עסקאות רבות שמתבצעות במסגרת התחום הזה. כבר בשלב מוקדם, רוב פעילות הסטארטאפים שמתעסקים ב-Indoor Location התרכזה בעיקר באירופה, אבל עכשיו ישנן כמה חברות סטארטאפ שנכנסו לתחום וממוקמות בישראל.
בתוך הבית או בתוך הקניון
הצורך ברור – אנשים כעת מצפים מהמכשירים הניידים שלהם לדעת את מיקומם לצרכי מיפוי וניווט, חיפוש מבוסס מיקום, Check In, תיוג תמונות וסרטי וידאו, רשתות חברתיות ומספר עצום של יישומים אחרים. אבל ברגע שאנחנו דורכים בתוך בית, ה-GPS מפסיק לעבוד. אנחנו לא יכולים לנווט ברחבי חנות, לשתף מיקומים בקניון, לתייג את התמונות בבית או בכל דרך שתרצו המשתמשת במיקום שלנו כאשר המכשירים הניידים שלנו נמצאים בתוך מבנה. Indoor Location מתייחסת לכל טכנולוגיה שיכולה להגיד למכשיר נייד היכן בדיוק הוא נמצא – כאשר הוא במסגרת של מרחב סגור.
בהתבסס על ניתוח של שנים של מחקר ופיתוח אשר התבצע על ידי חברות גדולות ומעל 50 חברות סטארטאפ, ישנן ארבע קטגוריות של טכנולוגיות הנמצאות בשימוש בכדי לקבוע מיקום תוך-מבני. מעניין לציין, כי חברות הסטארטאפ הישראליות שפועלות בתחום משקפות את כל אחת מארבעת הגישות הללו.
גלי רדיו, לווינים, תמונות מצלמה ומה לא
הגישה הראשונה מדברת על שימוש באותות רדיו קיימים, כגון אותות סלולריים או אותות Wi-Fi, בכדי לחשב את המיקום הנוכחי, וזה לא דבר שקל לעשות. למשל, קשה לדעת אם האות חלש מכיוון שהמכשיר רחוק מהאנטנה של האות או מפני שקיר עבה מפקיד בין המכשיר לאנטנה ומפריע לאות. האפקטיביות של הגישה הזו תלויה במידה רבה במספר האותות (אנטנות סלולאריות, נקודות גישה) המזוהים. חלק מהמערכות מחשבות את המרחק מאותות הרדיו תוך שימוש בטריאנגולציה, שהיא פשוטה למדי אך לא נוטה להיות מדוייקת מאוד כאשר קיימת הפרעה מכל סוג. מערכות אחרות משתמשות במה שנקרא "טביעת אצבע" בכדי לסרוק שטח מסויים ולאסוף את הנתונים של אותות הרדיו בכל כמה מטרים, ולאחר מכן לחשב את מיקומו של המכשיר על ידי השוואת האותות שנצפו לאוסף של טביעות האצבע.
הגישה השנייה היא להתחיל עם מיקום ידוע המבוסס על לווייני ה-GPS, ובעת שהמכשיר נכנס לתוך הבניין, להתחיל לעקוב אחרי מיקומו של המכשיר באמצעות חיישן התנועה המובנה בו. מדובר ב"מיזוג חיישנים" המבוסס על ידי חיישן התנועה, המצפן, הג'יירוסקופ ומד הלחץ הנמצאים במכשיר. האותות המתקבלים מהחיישנים הללו, יכולים במשולב לקבוע במדוייק כמה רחוק זז המכשיר ובאיזה כיוון. חברות רבות חקרו כיצד ניתן לשלב את הנתונים המתקבלים מהחיישנים הללו בתוכנה או בחומרה, אך האתגר הגדול היה כיצד לפצות על שגיאות זעירות שנוטות להצטבר ולהעיב על דיוק הנתונים.
מקור: Shutterstock
הגישה השלישית היא הוספת מכשירים חדשים, המבוססים על גלי רדיו אשר ניתן להשתמש בהם בקלות וביעילות בכדי לקבוע את המיקום שלכם באיזורים מסויימים אשר ברצונכם לכסות. ההתקנים הללו, המכונים בדרך כלל "Beacons" פולטים אותות באמצעות Bluetooth, UWB או תדרי רדיו אחרים, אשר ניתנים לשימוש על ידי מכשירים אחרים בכדי לחשב את מיקומם. בחלק מהמקרים ה-Beacons משדרים את מיקומם, במקרים אחרים הם מעבירים נתוני תזמון מדוייקים ובמקרים מסויימים הם רק משדרים את הזהות שלהם.
הגישה הרביעית היא השימוש בגישות איזוטריות אחרות בכדי לקבוע את המיקום. חברות מסויימות חוקרות אורות מיוחדים המעבירים נתונים למכשירים, אחרות חוקרות שימוש בתמונות מצלמה בזמן אמת בכדי לקבוע מיקום וכיוון, אחרות משוות את הסאונד שנשמע דרך המיקרופון של המכשיר לפרופילים של צלילים שנשמעים בדרך כלל במקומות שונים ואחרות משתמשות במדידות של השדה המגנטי של כדור הארץ. הגישות הללו עדיין לא נפרסו ביישומים מעשיים, אך הן בהחלט בעלות פוטנציאל מסויים להשפעה על התעשייה.
כל הגישות הללו נחקרו על ידי חברות טכנולוגיה גדולות ברחבי העולם, ביניהן גוגל, מיקרוסופט, אפל, סמסונג ואחרות. גישות אלו גם פותחו לכדי פתרונות של ממש על ידי חברות סטארטאפ, כאשר רבות מהן פרסו את הטכנולוגיה שלהן בקניונים או במשרדים ברחבי העולם. גוגל הוסיפה מיקום תוך-מבני ב-Google Maps, המכסה אלפי קניונים ומקומות ציבוריים אחרים ברחבי העולם, אך בכדי לקבל מיקום תוך מבני מדויק ואפקטיבי, קניונים וחנויות גדולות פורסים את האפליקציות הפרטיות שלהם, המשלבות פתרונות של מיקום תוך-מבני המתאימות ספציפית למיקומים שלהם.
מקור: עיבוד תמונה
הישראלים מגיעים לתוך הבית
סטארטאפים ישראלים מייצגים את הספקטרום המלא של טכנולוגיות מיקום תוך-מבני. בעוד רוב הפעילות של סטארטאפים בתחום המיקום התוך-מבני מתבצעת בעיקר באירופה, נכון לכתיבת שורות אלו, ישנן כמה חברות סטארטאפ ישראליות העובדות בתחום הזה שכדאי להכיר.
WiseSec
חברת WiseSec החיפאית פיתחה משוואות מבוססות על אנרגיית Bluetooth נמוכה, או BLE, אשר יכולה לספק דיוק רב במיקום תוך-מבני. BLE נתמך עד עתה בעיקר במכשירי האייפון, אך תמיכה דומה נוספה בגירסא 4.3 של מערכת ההפעלה אנדרואיד גם כן. כפי שהשם מרמז, BLE מיועד לדרישות צריכת חשמל נמוכות, גם בטלפונים חכמים וגם ב-Beacons (עליהם דיברנו כמה פסקאות לפני כן) אשר נפרסים סביב המקום הנדרש.
ב-WiseSec טוענים כי 50-60 Beacons מתוצרתם יכולים להעניק תוצאות מיקום מדוייקות בשטח של כ-10,000 מטרים מרובעים. פריסת 50-60 Beacons כמובן יכולה לקחת זמן מה, אך רמת הדיוק גדולה פי 5-10 פעמים מרוב פתרונות המיקום תוך-מבני הזמינים כיום בשוק. הפעילות של WiseSec הייתה, עד עתה בשווקים הקשורים לאבטחה, וכעת הם נכנסים גם לזירה הניידת. בנוסף למיקום תוך-מבני, ב-WiseSec בוחנים כיצד ניתן להשתמש בטכנולוגיה שלה לצרכים אחרים, תשלומים סלולריים, למשל.
IndoorGo
IndoorGo, אשר פעילותה מפוצלת בין ישראל ורוסיה, מפתחת טכנולוגיה המבוססת על מחקר במעבדת KCG של אוניברסיטת אריאל. בתחילה, החברה פיתחה תוכנת שילוב חיישנים מתמטית אשר עקבה אחרי החיישנים בהתקן בכדי לדעת את מיקומו, ומאוחר יותר שילבה ניתוח אותות רדיו בכדי לפצות על שגיאות שהצטברו כתוצאה מהמעקב אחר התנועה.
GeniusMatcher
GeniusMatcher, עוד סטארטאפ מהכרמל, נוקטת בגישה ייחודית יחסית למיקום תוך-מבני, ומשתמשת בתמונות שצולמו מהמכשיר עצמו בכדי לקבוע היכן המכשיר ממוקם ולהיכן הוא פונה. ניתוח תמונות 3D של GeniusMatcher מאפשר להתקנים להשוות את תמונת המצלמה הנוכחית לסדרה של תמונות שנאספו עם מיקומים קשורים, וקביעת המיקום שלהם מבוססת על איך בדיוק התמונות המגיעות מהמצלמה הנוכחית שונות מהתמונות המאוחסנות. בנוסף לקביעת מיקומו של המכשיר, המערכת של GeniusMatcher נותנת מידע נוסף על חנויות סמוכות ומקומות, ניווט לנקודות עניין ומידע על חברים בקרבת מקום. GeniusMatcher תשיק גירסא ניסיונית של הפתרון שלה בחודש הקרוב בקניון באירופה.
Navin
השחקנית החדשה ביותר שנכנסה לתחום המיקום התוך-מבני בישראל היא Navin, אשר רק לאחרונה יצאה מתחת לרדאר. הטכנולוגיה שלה משתמשת בשילוב חיישנים בכדי לעקוב אחר תנועותיו של המכשיר לזמן קצר, ולאחר מכן משלבת את הנתונים על נתונים מטלפונים אחרים בקרבת מקום בכדי לבנות מפה של המיקום בו הוא נמצא ובמקביל, המכשיר מאחסן "טביעות אצבעות" של התקני אותות רדיו אחרים (ככל הנראה אותות Wi-Fi). למעשה, המערכת שלהם משתמשת ב-Crowdsourcing בכדי לשלב בין התועלת המתקבלת מ"טביעות האצבעות" הללו לבין ה"מיזוג" בין פעולות החיישנים במכשיר בכדי לקבל את התוצאה הרצויה.
יש עוד כמה חברות סטארטאפ אחרות, אשר עדיין נמצאות מתחת לרדאר אך חברות הסטארטאפ שציינתי כאן מכסות מגוון רחב של טכנולוגיות וגישות. יש למעלה מחמישים חברות סטארטאפ הנמצאות במרחב הניווט התוך-מבני ברחבי העולם, כאשר כמעט כולן עובדות עם גישות דומות לארבע שתוארו לעיל.
אני צופה כי עד אמצע שנת 2014 יהיו לנו ניסויים של מיקומים תוך-מבניים בקניונים בישראל, תוך שימוש בטכנולוגיה מכמה חברות סטארטאפ ישראליות בשילוב עם טכנולוגיה כלשהי מחו"ל. אני גם צופה ש-Waze תשתמש בטכנולוגיה של גוגל בכדי להשיק פתרון מקומי המבוסס על מיקום תוך-מבני. השאלה הבאה היא מה המשתמשים ירצו מטכנולוגיית ניווט תוך מבני. האם מפות וניווט זה מספיק? האם אתם רוצים למצוא חברים הנמצאים באותו הקניון? לבצע Check In לתוך חנויות אליהן אתם נכנסים? להזכיר לכם כאשר אתם ליד חנות שמוכרת משהו שאתם צריכים? על השאלות הללו יהיו תשובות, ככל הנראה ממש בעתיד הקרוב.
קרדיט תמונות: