Figur 1: Smartphones med rörelsesensorer är allestädes närvarande i det moderna livet. I detta dokument föreslås en ny datadriven metod för tröghetsnavigering, som använder Inertial Measurement Unit (IMU) i varje smartphone för att uppskatta banor av naturliga mänskliga rörelser. IMU är energieffektiv och fungerar när som helst var som helst även för smartphones i dina fickor eller väskor. I detta dokument föreslås en ny datadriven metod för tröghetsnavigering, som lär sig att uppskatta banor av naturliga mänskliga rörelser bara från en tröghetsmätningsenhet (IMU) i varje smartphone. Den viktigaste observationen är att mänskliga rörelser är repetitiva och består av några större lägen (t.ex. stående, gång eller vridning). Vår algoritm regresserar en hastighetsvektor från historien om linjära accelerationer och vinkelhastigheter, korrigerar sedan lågfrekventa biaser i linjära accelerationer, som är integrerade två gånger för att uppskatta positioner. Vi har förvärvat träningsdata med mark-sanning rörelser över flera människor och flera telefonplaceringar (t.ex. i en väska eller en hand). De kvalitativa och kvantitativa utvärderingarna har visat att vår algoritm överraskande har visat jämförbara resultat med full Visual Inertial navigation. Enligt vår kunskap är detta dokument det första som integrerar sofistikerade maskininlärningsmetoder med tröghetsnavigering, vilket potentiellt öppnar upp en ny forskningslinje inom området datadriven tröghetsnavigering. Vi kommer att offentligt dela med oss av vår kod och våra data för att underlätta ytterligare forskning.
Datadriven tidigare: Robust IMU dubbel integration (RIDI) var den första datadrivna Inertial navigation metod REF.
RIDI: Robust IMU Double Integration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}