Sammanfattning av denna webbsida: Inom detta arbete presenterar vi en uppdaterad version av vårt indoor localization system för smartphones. Fotgängarens position ges genom rekursiv skattning med hjälp av ett partikelfilter för att inkorporera olika probabilistiska sensormodeller. Vår nyligen presenterade approximationsschema av kärnan densitet uppskattning gör det möjligt att hitta en exakt uppskattning av den aktuella positionen, jämfört med klassiska metoder som viktat genomsnitt. Absolut positioneringsinformation ges genom en jämförelse mellan de senaste Wi-Fi-mätningarna av närliggande accesspunkter och signalstyrkans förutsägelser. Istället för att använda tidskrävande metoder som klassisk fingeravtryck eller mäta de exakta positionerna för åtkomstpunkter, använder vi ett optimeringssystem baserat på en uppsättning referensmätningar för att uppskatta en motsvarande Wi-Fi-modell. Detta arbete ger tre viktiga bidrag till systemet. Det viktigaste bidraget är den nya statsövergången som bygger på kontinuerliga promenader längs ett navigationsnät och som endast modellerar byggnadens gångbara områden. Lokaliseringssystemet uppdateras ytterligare genom att införa en tröskelbaserad aktivitetsigenkänning med hjälp av barometer och accelerometeravläsningar, vilket möjliggör kontinuerliga och smidiga golvförändringar. Inom ramen för detta arbete tar vi itu med problem som multimodala densiteter och utarmning av prover (systemet fastnar) genom att införa olika motåtgärder. För det senare presenteras för första gången en förenkling av vår tidigare lösning, som inte innebär några större förändringar av partikelfiltret. Målet med detta arbete är att föreslå en snabb att distribuera lokalisering lösning, som ger rimliga resultat i en hög variation av situationer. För att betona vårt system har vi valt ett mycket utmanande testscenario. Alla experiment utfördes i en historisk byggnad från 1200-talet, tidigare ett kloster och idag ett museum. Systemet utvärderas med 28 olika mätserier på fyra olika testpromenader, upp till 310 m längd och 10 min varaktighet. Det kan visas, att den här presenterade lokaliseringslösningen kan ge ett litet positioneringsfel, även under svåra förhållanden och felaktiga mätningar. De införda filtreringsmetoderna möjliggör ett verkligt felsäkert system, medan optimeringssystemet möjliggör en installationstid på plats på mindre än 120 minuter för byggnadens 2500 m 2 gångbara yta.
Nyligen visades ett inomhuslokaliseringssystem med en avancerad version av PF framgångsrikt i ett utmanande scenario av en museiplats i en stor historisk byggnad REF.
Smartphone-Based Indoor Localization within a 13th Century Historic Building
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}