#码力全开·技术π对#ARCore地理空间API在室内定位偏差较大如何提高精度？

因为它依赖 GPS、Wi-Fi 和地磁等全局定位技术，而这些信号在室内容易受到遮挡、反射和干扰，导致定位不稳定。即便启用了 VPS（Visual Positioning System），在结构相似或动态变化的环境中，水平误差超过 3 米是常见现象。

要提升室内定位精度，通常需要融合设备传感器数据，比如 IMU（惯性测量单元）、摄像头视觉里程计以及蓝牙信标（BLE Beacon）等，构建多源融合定位系统。例如，可以通过扩展 Kalman Filter 或使用 ARCore 的锚点 API 结合局部特征匹配来优化位置估计：

// 获取当前锚点姿态并结合传感器数据修正
Anchor anchor = earth.getCameraGeospatialPose();
GeospatialPose geospatialPose = anchor.getGeospatialPose();

double latitude = geospatialPose.getLatitude();
double longitude = geospatialPose.getLongitude();
double altitude = geospatialPose.getAltitude();
double headingAccuracy = geospatialPose.getHeadingAccuracy();

还可引入外部 SLAM 框架（如 Google 的 Tango 或 ROS + RTAB-Map）进行局部高精度建图与定位，并通过 ARCore 提供的锚点机制将虚拟内容绑定到物理空间中，从而实现更稳定的室内 AR 体验。