Utmaningarna med fristående sensorbaserad dödräkning (PDR) är främst sensorinstallation fel och sökväg integral fel orsakade av sensor varians, och båda kan dramatiskt minska noggrannheten av PDR. För att ta itu med dessa utmaningar presenterar detta dokument en multisensorbaserad metod där försökspersoner utför specificerade gångförsök med självadministrerade hastigheter i både inomhus- och utomhusscenarier. Efter en första kalibrering med det minskade installationsfelet används quaternion notation för att representera tredimensionell orientering och ett förlänga Kalman filter (EKF) används för att sammansmälta olika typer av data. En klusteralgoritm föreslås för att exakt skilja positionsfaser, under vilka integralfel kan minimeras med hjälp av Zero Velocity Updates (ZVU) metod. Prestanda hos föreslagen PDR-metod utvärderas och valideras av ett optiskt rörelsespårningssystem på friska försökspersoner. Positionsuppskattningsnoggrannheten, steglängden och fotvinkelns skattningsfel studeras. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden baserad på tröghet/magnetisk sensor är kapabel att tillhandahålla konsekvent beacon-fri PDR i olika scenarier, vilket ger mindre än 1 % avståndsfel och end-to-end positionsfel.
Qiu m.fl. REF presenterade en positionsfasdetektionsalgoritm baserad på accelerometer- och gyroskopmätningar, och en EKF används för säkring av tröghet/magnetisk sensor.
Inertial/magnetic sensors based pedestrian dead reckoning by means of multi-sensor fusion
{'venue': 'Inf. Fusion', 'journal': 'Inf. Fusion', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}