ABSTRACT Positionsskattningssystem för inomhuslokalisering spelar en viktig roll i vardagen. Det globala positioneringssystemet (GPS) är ett populärt positioneringssystem som främst är effektivt för utomhusmiljöer. I inomhusscenarier är GPS-signalmottagningen svag. Därför är det en utmaning att uppnå god positionsuppskattning noggrannhet. För att övervinna denna utmaning, är det nödvändigt att använda andra positionsbedömningssystem för inomhus lokalisering. Andra befintliga indoor localization system, speciellt baserade på tröghetsmätningsenhet (IMU) sensordata, står dock fortfarande inför utmaningar såsom ackumulerade fel från sensorer och externa magnetiska fälteffekter. I detta dokument föreslås en positionsskattningsalgoritm som använder de kombinerade egenskaperna hos accelerometern, magnetometern och gyroskopdata från en IMU-sensor för positionsuppskattning. I detta papper uppskattar vi först stignings- och rullvärden baserade på en fusion av accelerometer- och gyroskopsensorvärden. De uppskattade tonhöjdsvärdena används för stegdetektering. Steglängderna beräknas med hjälp av pitchingamplituden. Fotgängarens rubrik beräknas genom fusion av magnetometer- och gyroskopsensorvärden. Slutligen beräknas positionen utifrån steglängden och kursinformationen. Den föreslagna tonhöjdsbaserade stegdetekteringsalgoritmen uppnår 2,5 % fel jämfört med accelerationsbaserade stegdetekteringsmetoder. Den uppskattning av rubriken som föreslås i detta dokument ger ett genomsnittligt kursfel på 4,72 • jämfört med de azimut- och magnetometerbaserade metoderna. De experimentella resultaten visar att den föreslagna positionsskattningsalgoritmen uppnår en hög positionsnoggrannhet som avsevärt överträffar den för konventionella skattningsmetoder som används för validering i detta dokument. INDEX TERMS Positioneringssystem inomhus (IPS), dödräkning för fotgängare (PDR), kursuppskattning, inomhusnavigering, Android-baserad smartphone, quaternion, Kalman filter, sensorfusion.
I REF implementerade vi en tonhöjdsbaserad stegdetektor, steglängdsestimator och positionsuppskattningsalgoritm för inomhuslokalisering.
An Indoor Position-Estimation Algorithm Using Smartphone IMU Sensor Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}