ontext medvetenhet-bestämma en persons nuvarande plats och erkänna vad han eller hon gör-är en nyckelfunktion i många genomträngande datorapplikationer. Lokaliseringstekniker är baserade på antingen relativa eller absoluta positionsmätningar. 1 Mycket av den aktuella forskningen inom detta område, som beskrivs i "Relaterat arbete", använder absolut mätbaserade metoder (även kallade referensbaserade system). Men att använda både relativa och absoluta metoder, som robotik ofta gör, är oftast mer effektivt när det gäller kostnader och prestanda. Den grundläggande idén med den relativa mätningsmetoden är att integrera inkrementell rörelseinformation över tiden. Detta är känt som död räkning eller odometri. Vi började vårt projekt för att studera genomförbarheten av att tillämpa död-reckonering metod för att känna igen en persons plats i inomhusmiljöer. Vi fokuserade på att upptäcka gångbeteende, eftersom mänsklig rörelse uppnås främst via promenader. Om ett system kan känna igen gångbeteenden och räkna antalet steg, kan det uppskatta en persons nuvarande plats refererad på en känd startplats. Som ett första försök föreslog vi en kombinerad metod med en enkel aktiv fyr och död räkning som kunde spåra en persons plats kontinuerligt med rimlig noggrannhet. 2 Men det visade också ett inneboende problem med död räkning-att rubrikfel orsakar stora sidopositionsfel. För att undvika detta problem utvecklade vi en platsigenkänningsmetod baserad inte på en beskrivning av rörelse i 2D utrymme utan på verbala beskrivningar av vägsegment, såsom "gå rakt, sedan gå ner för trappan, och sväng höger." 3 Vi fick ett lovande resultat: 86,7 procent av den genomsnittliga igenkänningskvoten (antalet korrekt upptäckta övergångar dividerat med det totala antalet platsövergångar) för 12 övergångar mellan 6 platser i en kontorsmiljö. Metoden var dock begränsad i fallet med en lång väg, eftersom den bestämde övergångar baserade på ackumulerat antal steg i stället för en hel sekvens; således visade den platsen övergång innan personen nådde destinationen. Dessutom har den huvudsakliga felkällan sitt ursprung i att personens verksamhet har blivit felaktigt igenkänd. I den här artikeln föreslås en förbättrad metod för att ta itu med dessa begränsningar. Detta innebär att • Förbättra aktivitetsigenkänningen genom att lägga till olika typer av sensorer, hitta en optimal sensorposition på kroppen, eller både och. • Att hitta en lämplig deskriptor för den relativa förskjutningen av ämnet Grundidén med vårt nya tillvägagångssätt har inte förändrats: att upptäcka en platsövergång genom att integrera ämnets motoriska aktiviteter. Med hjälp av uppmätta accelerations- och vinkelhastighetsdata som samlats in genom billiga, bärbara sensorer, kan denna död-reckoneringsmetod bestämma en användares plats, upptäcka övergångar mellan förvalda platser, och känna igen och klassificera sittande, stående och gångbeteenden. Experiment visar den föreslagna metodens effektivitet.
Bärbara sensorer har använts för att mäta accelerations- och vinkelhastighetsdata för att känna igen och klassificera sittande, stående och gångbeteenden REF.
Activity and location recognition using wearable sensors
{'venue': 'IEEE Pervasive Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}