Navigation och positionering är i sig beroende av sammanhanget, som omfattar både driftmiljön och värdfordonets eller användarens beteende. Ingen enskild teknik kan ge tillförlitlig och exakt positionering i alla sammanhang. För att fungera tillförlitligt i olika sammanhang krävs ett navigationssystem med flera sensorer för att upptäcka dess operativa sammanhang och konfigurera om teknikerna i enlighet med detta. Syftet med detta dokument är att fastställa beteende- och miljösammanhang tillsammans och bygga grunden för ett sammanhangsanpassat navigationssystem. Både beteende- och miljörelaterade detekteringsresultat presenteras. Ett hierarkiskt beteendeigenkänningssystem föreslås, inom vilket de breda klasserna mänskliga aktiviteter och fordonsrörelser detekteras med hjälp av mätningar från accelerometrar, gyroskop, magnetometrar och barometer på en smartphone genom beslutsträd (DT) och Relevance Vector Machines (RVM). Detektionsresultaten förbättras ytterligare genom beteendemässig konnektivitet. Miljösammanhang (t.ex. inomhus och utomhus) detekteras från GNSS-mätningar med hjälp av en dold Markov-modell. I dokumentet undersöks också kontextassociationen för att ytterligare förbättra tillförlitligheten i kontextbestämningen. Praktiska testresultat visar på förbättringar av miljödetektion vid kontextbestämning.
Relevansvektormaskinen (RVM) används dessutom för klassificering av fotgängare i sammanhang, för att ge kontextsannolikheterna för varje tänkt sammanhangsklass REF.
Context Determination for Adaptive Navigation using Multiple Sensors on a Smartphone
{'venue': 'Proceedings of the 29th International Technical Meeting of The Satellite Division of the Institute of Navigation (ION GNSS+ 2016)', 'journal': 'Proceedings of the 29th International Technical Meeting of The Satellite Division of the Institute of Navigation (ION GNSS+ 2016)', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}