Vi introducerar en ny metod för indoor localization med användarens egen smartphone genom att lära sig personliga promenadmönster utomhus. De flesta smartphone och gående döda beräkning (PDR)-baserade inomhus lokaliseringsstudier har använt en operation mellan steg räkna och steg längd för att uppskatta den sträcka som transporteras via generaliserade formler baserat på manuellt utformade funktioner i den uppmätta sensoriska signalen. Däremot har vi tillämpat ett annat tillvägagångssätt för att lära hastigheten på fotgängare genom att använda en segmenterad signalram med vår föreslagna hybrid flerskaliga convolutional och återkommande neurala nätverk modell, och vi uppskattar den sträcka som transporteras genom att beräkna hastigheten och den flyttade tiden. Vi mätte tröghetssensorn och den globala positionstjänsten (GPS) position vid en synkroniserad tid medan vi gick utomhus med en tillförlitlig GPS-fix, och vi tilldelade hastigheten som en etikett som erhållits från förskjutningen mellan den aktuella positionen och en tidigare position till motsvarande signalram. Vår föreslagna byggmetod i realtid och automatisk datauppsättning minskar kostnaderna dramatiskt och ökar avsevärt effektiviteten i att bygga ett dataset. Dessutom kan vår föreslagna modell för djupinlärning på ett naturligt sätt tillämpas på alla typer av sensorisk signalbehandling i tidsserien. Prestandan utvärderades på en Android-applikation (app) som exporterade den utbildade modellen och parametrar. Vår föreslagna metod uppnådde ett avståndsfel på <2,4 % och >1,5 % på inomhusexperiment.
Kang m.fl. REF föreslog en multiscale multivolutional och recidiverande neural network (RNN) modell för att lära sig hastigheten på fotgängare och sedan uppskattade ressträckan med hastighet och tid.
Smartphone-Based Traveled Distance Estimation Using Individual Walking Patterns for Indoor Localization
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}