Tröghetssensorer spelar en avgörande roll för lokaliseringen inomhus, vilket i sin tur lägger grunden för genomgripande personliga tillämpningar. Lågkostnads tröghetssensorer, som ofta finns i smartphones, plågas av partiskhet och buller, vilket leder till obegränsad tillväxt i fel när accelerationer dubbelintegreras för att erhålla förskjutning. Små fel i statsuppskattningen sprids för att göra odometri praktiskt taget oanvändbar på några sekunder. Vi föreslår att bryta cykeln av kontinuerlig integration, och istället segment tröghet data i oberoende fönster. Utmaningen blir att uppskatta latenta tillstånd i varje fönster, såsom hastighet och orientering, eftersom dessa inte är direkt observerbara från sensordata. Vi demonstrerar hur man formulerar detta som ett optimeringsproblem, och visar hur djupa återkommande neurala nätverk kan ge mycket exakta banor, outperforming state-of-the-art grunda tekniker, på ett brett spektrum av tester och fasthållanden. I synnerhet visar vi att IONet kan generalisera för att uppskatta odometri för icke-periodisk rörelse, såsom en shoppingvagn eller baby-troller, en extremt utmanande uppgift för befintliga tekniker. Snabb och korrekt lokalanpassning inomhus är ett grundläggande behov för många personliga applikationer, inklusive smart detaljhandel, offentliga platser navigering, människa-robot interaktion och förstärkt verklighet. Ett av de mest lovande tillvägagångssätten är att använda tröghetssensorer för att utföra dödräkning, vilket har rönt stor uppmärksamhet från både den akademiska världen och industrin, på grund av dess överlägsna rörlighet och flexibilitet (Lymberopoulos et al. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Nya framsteg av MEMS (Micro-elektromekaniska system) sensorer har gjort det möjligt tröghetsmätning enheter (IMUs) liten och billig nog att användas på smartphones. Dock är låg kostnad tröghetssensorer på smartphones plågas av höga sensorljud, vilket leder till obundna systemdrifter. Baserat på Newtonisk mekanik integrerar traditionella tröghetsnavigeringssystem (SINS) IMU-mätningar direkt. De är svåra att inse på noggrannhetsbegränsad IMU på grund av exponentiell felutbredning genom integration. För att ta itu med dessa problem har man föreslagit stegvis dödräkning (PDR). Denna metod uppskattar banor genom att upptäcka steg, uppskatta steglängd och kurs, och uppdatera platser per steg (Li et al. 2012)................................................................. Istället för att dubbelintegrera accelerationer i platser, minskar en steglängd uppdatering exponentiellt ökande drifter till linjära ökande drifter. Dynamisk steguppskattning påverkas dock starkt av sensorbuller, användarens gångvanor och telefoninfästning förändras, vilket orsakar oundvikliga fel i hela systemet (Brajdic och Harle 2013). I vissa scenarier kan inga steg upptäckas, till exempel om en telefon placeras på en barnvagn eller en shoppingvagn, skulle antagandet om periodicitet, utnyttjas av stegbaserad PDR bryta ner. Därför, de inneboende problemen med SINS och PDR förhindrar utbredd användning av tröghet lokalisering i det dagliga livet. Arkitekturen för två befintliga metoder illustreras i figur 2. För att bota den oundvikliga "förbannelsen" av tröghetsdrifter, bryter vi cykeln av kontinuerlig felutbredning, och omformulera tröghetsspårning som ett sekventiellt inlärningsproblem. Istället för att utveckla flera moduler för stegbaserad PDR, vår modell kan ge kontinuerlig bana för inomhusanvändare från rådata utan behov av någon hand-engineering, som visas i figur 1. Våra bidrag är trefaldiga: • Vi kastar tröghetsspårning problem som en sekventiell inlärning strategi genom att härleda en sekvensbaserad fysisk modell från Newtonian mekanik. • Vi föreslår den första djupa neurala nätverk (DNN) ram som lär sig plats transformerar i polarkoordinater från rå IMU data, och konstruerar tröghetsodometri oavsett IMU fastsättning.
IONet REF använde LSTM för att erhålla förskjutningar i polarkoordinater från IMU-data.
IONet: Learning to Cure the Curse of Drift in Inertial Odometry
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}