Stegräkningsbaserad dödräkning har allmänt accepterats som en billig och effektiv lösning för inomhusgående fotgängarspårning med hjälp av en handhållen anordning utrustad med rörelsesensorer. För att kompensera för det ackumulerande felet i ett dead-reckoning spårningssystem, extra tekniker är alltid sammansmälta för att bilda ett hybridsystem. I detta dokument föreslår vi först en karta som matchar (MM) förbättrat partikelfilter (PF) som en robust lokaliseringslösning, där MM använder korridorinformationen för att kalibrera stegriktningsberäkningen och PF appliceras för att filtrera bort omöjliga platser. För att övervinna beroendet av manuellt ingångskorridorinformation i MM-algoritmen, liksom den beräkningsmässiga komplexiteten i att kombinera två sådana algoritmer, föreslås en förbättrad PF. Genom bättre modellering av platsen fel, den förbättrade PF kalibrerar platsen uppskattning, liksom steg riktning uppskattning när kartinformationen är tillgänglig, samtidigt som beräknings komplexiteten är densamma som den ursprungliga PF. Experimentella resultat visar att i en ganska tät karttrycksmiljö med korridorer, de föreslagna metoderna har liknande noggrannhet, men överträffar den ursprungliga PF när det gäller noggrannhet. När endast partiella kartbegränsningar tillämpas för att simulera en ny testbädd får den förbättrade PF de mest robusta och exakta resultaten. Därför är den förbättrade PF den rekommenderade DR-lösningen, som är anpassningsbar till olika inomhusmiljöer.
För REF föreslås förbättring med kartmatchning och PF för att förbättra lokaliseringsnoggrannheten samt korrigera sensorer fel med hjälp av kartan.
A Novel Map-Based Dead-Reckoning Algorithm for Indoor Localization
{'venue': 'J. Sensor and Actuator Networks', 'journal': 'J. Sensor and Actuator Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}