Abstract-Indoor lokalisering och spårning av rörliga mänskliga mål är en uppgift av erkänd betydelse och svårighet. I detta dokument beskriver vi en positionsmätningsteknik baserad på fusion av olika sensordata som samlats in med hjälp av en bärbar inbäddad plattform. Eftersom den ackumulerade mätosäkerheten som påverkar tröghetsdata (särskilt på grund av accelerometern ombord) vanligtvis gör att de uppmätta positionsvärdena glider bort snabbt, används en heuristisk metod för att hålla hastighetsuppskattningsosäkerheten i storleksordningen några procent. Som ett resultat, till skillnad från andra lösningar som föreslås i litteraturen, är lokalisering noggrannhet bra när den bärbara plattformen bärs i midjan. Obundet osäkerhetstillväxt förhindras genom att de positionsvärden som samlas in i mycket låg takt från noderna i en extern fast infrastruktur (t.ex. baserat på kameror) injiceras i ett utökat Kalman-filter. Om justeringshastigheten är i storleksordningen flera sekunder och om sådana korrigeringar endast utförs när användaren upptäcks vara i rörelse, förblir infrastrukturen inaktiv större delen av tiden med uppenbara fördelar i fråga om skalbarhet. I själva verket skulle flera plattformar kunna fungera samtidigt i samma miljö utan att mätta kommunikationskanalerna.
Referensreferensreferensreferensen använde ett utökat Kalman-filter för att integrera tröghetsdata och positionsvärden som samlats in från noderna i en extern fast infrastruktur.
Flexible Indoor Localization and Tracking Based on a Wearable Platform and Sensor Data Fusion
{'venue': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'journal': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}