Sammanfattning av denna webbsida: Personlig indoor localization med smartphones är ett välforskat område med ett antal metoder för att lösa problemet separat för enskilda användare. Oftast används ett partikelfilter för att samla information från död räkning och WiFi eller Bluetooth-adaptrar för att ge en korrekt plats för personen som håller en smartphone. Tyvärr, de befintliga lösningarna ignorerar till stor del de vinster som uppstår när ett enda lokaliseringssystem uppskattar platser för flera användare i samma miljö. Metoder baserade på filtrering upprätthåller endast uppskattningar av användarnas nuvarande tillstånd, vilket marginaliserar historiska data. Därför är det svårt att förena data från flera enskilda banor som vanligtvis inte är perfekt synkroniserade i tid. Vi föreslår ett system som säkrar informationen från WiFi och död beräkning med hjälp av graf-baserad optimering, som tillämpas i stor utsträckning inom robotik. Det presenterade systemet kan användas för lokalisering av en enda användare, men förbättringen är särskilt synlig när detta tillvägagångssätt utvidgas till ett fleranvändarscenario. Artikeln presenterar ett antal experiment som utförs med en smartphone inuti en kontorsbyggnad. Dessa experiment visar att grafbaserad optimering kan användas som en effektiv fusionsmekanism för att få exakta beräkningar av banan både när det gäller en enda användare och i ett fleranvändarsystem för lokalisering inomhus. Koden för vårt system tillsammans med inspelade dataset kommer att göras tillgänglig när tidningen publiceras.
I REF används en grafbaserad optimeringsprocess för att kombinera olika banor från flera användare.
A Multi-User Personal Indoor Localization System Employing Graph-Based Optimization
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}