Sammanfattning av denna webbsida: I tidningen presenteras en algoritm för att uppskatta en fotgängares läge i en urban miljö. Algoritmen är baserad på partikelfiltret och använder olika datakällor: en GPS-mottagare, tröghetssensorer, sannolikhetskartor och en stereokamera. Tröghetssensorer används för att uppskatta en relativ förskjutning av en fotgängare. Ett gyroskop uppskattar en förändring i riktning. En accelerometer används för att räkna en fotgängares steg och deras längder. De så kallade sannolikhetskartorna bidrar till att begränsa GPS-felsäkerheten genom att införa restriktioner för fotgängarkinematik, t.ex. antas det att en fotgängare inte kan korsa byggnader, staket osv. Detta begränsar positionsosäkerhet till ca. 10 m. Inkorporering av djupuppskattningar från en stereokamera som jämförs med 3D-modellen av en miljö har möjliggjort ytterligare minskning av positioneringsfel. Som ett resultat, för 90% av tiden, algoritmen kan uppskatta en fotgängare plats med ett fel mindre än 2 m, jämfört med ett fel på 6,5 m för en navigering baserad enbart på GPS.
I REF används flera sensormodaliteter-GPS, tröghetssensorer, stereokamera och a-priori 3-D-modell av miljö för att förbättra fotgängarpositioneringsnoggrannheten i stadsmiljö.
Enhancing Positioning Accuracy in Urban Terrain by Fusing Data from a GPS Receiver, Inertial Sensors, Stereo-Camera and Digital Maps for Pedestrian Navigation
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering']}