问题背景在鸿蒙App开发中，调用鸿蒙定位服务API获取的当前定位坐标后，传入华为地图后，在华为地图上显示的定位坐标，与实际预期的定位位置不一样例如：鸿蒙定位服务API获取的当前定位坐标，预期在华为地图上应该显示在湖附近，但是实际华为地图上显示的位置，在几百米外的陆地上。具体效果见下面截图即，应用内通过鸿蒙定位服务API获取的当前定位坐标，与华为地图中显示的坐标位置存在偏差  问题原因 鸿蒙定位服务API使用的是WGS84坐标系，但是在显示到华为地图上需要使用GCJ02 坐标系华为地图坐标系介绍：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides/map-introduction 鸿蒙定位服务API坐标系介绍：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides/location-guidelines 问题原因总结华为官方设计上存在不一致：华为地图需要使用标准的大陆的GCJ02 坐标系，与鸿蒙定位服务API的WGS84坐标系，设计上不一致 修复方案：核心答案封装一套坐标系转换的方法，将WGS84坐标系的坐标转换为GCJ02坐标系的坐标实现步骤鸿蒙原生通过鸿蒙定位服务API获取到坐标后，调用封装的经纬度坐标系转换方法，将转换后的坐标，传入到华为地图中显示经纬度坐标转换方法，见如下代码设计思路        经纬度坐标转换，代码设计思路 先定义一个接受经度、纬度两个参数的方法，并返回number数组，如下：gcj02ToWgs84(lng: number, lat: number)判断是否为国内坐标，若是则继续转化，否则退出封装一个转换经度的方法，如下：transformLng封装一个转换纬度的方法，如下：transformLat再经过固定算法，在gcj02ToWgs84返回number数组      完整代码getAddressPermission() { //位置权限 let atManager = abilityAccessCtrl.createAtManager(); console.log('requestPermissionsFromUser' + 1) try { atManager.requestPermissionsFromUser(getContext(), ['ohos.permission.INTERNET', 'ohos.permission.LOCATION', 'ohos.permission.APPROXIMATELY_LOCATION']) .then((data) => { console.log('requestPermissionsFromUser' + JSON.stringify(data)) try { geoLocationManager.getCurrentLocation(request) .then((result) => { // 调用getCurrentLocation获取当前设备位置，通过promise接收上报的位置 console.info('current location: ' + JSON.stringify(result)); // 通过wgs84ToGcj02转换为gcj02坐标 const lngLat = wgs84ToGcj02(result.longitude, result.latitude) setTimeout(() => { this.setMark(result.longitude, result.latitude, "位置（wgs84，位置偏移）", $r("app.media.position")) this.setMark(lngLat[0], lngLat[1], "位置（gcj02，位置准确）", $r("app.media.position")) }, 1000) }) .catch((error: BusinessError) => { // 接收上报的错误码 console.error('promise, getCurrentLocation: error=' + JSON.stringify(error)); }); } catch (err) { console.error("errCode:" + JSON.stringify(err)); } }) .catch((err: BusinessError) => { console.log('requestPermissionsFromUser' + 3) // Logger.error(TAG, `err: ${JSON.stringify(err)}`); }) } catch (err) { console.log('requestPermissionsFromUser' + 4) } } const PI = Math.PI;const a = 6378245.0;const ee = 0.00669342162296594323;function outOfChina(lng: number, lat: number): boolean {  if (lng < 72.004 || lng > 137.8347) {    return true;  }  if (lat < 0.8293 || lat > 55.8271) {    return true;  }  return false;}function transformLat(lng: number, lat: number): number {  let ret = -100.0 + 2.0 * lng + 3.0 * lat + 0.2 * lat * lat + 0.1 * lng * lat + 0.2 * Math.sqrt(Math.abs(lng));  ret += (20.0 * Math.sin(6.0 * lng * PI) + 20.0 * Math.sin(2.0 * lng * PI)) * 2.0 / 3.0;  ret += (20.0 * Math.sin(lat * PI) + 40.0 * Math.sin(lat / 3.0 * PI)) * 2.0 / 3.0;  ret += (160.0 * Math.sin(lat / 12.0 * PI) + 320 * Math.sin(lat * PI / 30.0)) * 2.0 / 3.0;  return ret;}function transformLng(lng: number, lat: number): number {  let ret = 300.0 + lng + 2.0 * lat + 0.1 * lng * lng + 0.1 * lng * lat + 0.1 * Math.sqrt(Math.abs(lng));  ret += (20.0 * Math.sin(6.0 * lng * PI) + 20.0 * Math.sin(2.0 * lng * PI)) * 2.0 / 3.0;  ret += (20.0 * Math.sin(lng * PI) + 40.0 * Math.sin(lng / 3.0 * PI)) * 2.0 / 3.0;  ret += (150.0 * Math.sin(lng / 12.0 * PI) + 300.0 * Math.sin(lng / 30.0 * PI)) * 2.0 / 3.0;  return ret;}function gcj02ToWgs84(lng: number, lat: number): number[] {  if (outOfChina(lng, lat)) {    return [lng, lat];  }  let dlat = transformLat(lng - 105.0, lat - 35.0);  let dlng = transformLng(lng - 105.0, lat - 35.0);  let radlat = lat / 180.0 * PI;  let magic = Math.sin(radlat);  magic = 1 - ee * magic * magic;  let sqrtmagic = Math.sqrt(magic);  dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * PI);  dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * Math.cos(radlat) * PI);  let mglat = lat + dlat;  let mglng = lng + dlng;  return [lng * 2 - mglng, lat * 2 - mglat];}总结鸿蒙地图相关开发中，若存在应用内app获取定位后，需要在华为地图中显示定位坐标位置，则需要转换坐标。开发者需了解鸿蒙中此种经纬度坐标系，不同标准。若遇到类似问题，可快速解决，无需查阅很多资料花费较多时间来定位此种类型的问题若遇到类似定位相关的问题，查阅鸿蒙官网API时，需留意坐标系相关的说明，可快速定界出是否是坐标系的问题

这边简单分享一下一种解题思路。主要采用了一个双阶段的方法。 一阶段：同步估计基站位置以及用户位置每一个用户有四个测距观测值，每一个观测值可以表示为（几何距离+钟差+随机误差+NLOS误差）；可以联立所有用户的观测值，用迭代最小二乘求解两个基站位置（4个参数）、N个用户的位置以及钟差（3*N个参数）。这里主要的挑战包括：问题的强非线性、初值敏感以及NLOS误差的存在。针对此，综合使用基站位置随机初始化（迭代若干次后残差过大则重新初始化）、对观测值采用鲁棒核、病态用户直接放弃、每次迭代后对用户位置随机扰动等trick，实现比较稳定的求解（尤其是基站位置的求解）。 二阶段：用户位置网格求解在第一阶段，对用户观测值中的NLOS误差作为粗差加以抑制，并对病态的用户直接放弃；在第二阶段，对每个用户位置进行仔细考虑。事实上，在扣除真实几何距离之后，每一个用户的四个观测值残差包含（共同的钟差+随机误差+NLOS误差），这四个观测值残差的联合概率分布是可以大致获得的（https://algotester.com/en/ProblemSource/Display/248216），而用户与用户之间是独立的。基于此，在一阶段基站位置基本确定的情况下，对每一用户的位置进行网格搜索：对于每一个网格点，扣除“基站-用户“几何距离之后，可以计算出对应的观测值残差组合的联合概率密度；网格搜索后可以获得用户位置概率分布的热点图，获取该用户位置的估值。

在苹果生态中的 air tag 中有公开的入网协议，想问一下，华为的tag 有没有公开的协议。先谢谢各位技术佬了【抱拳】