Sammanfattning av denna webbsida: Location-based services (LBS) har fått stor uppmärksamhet på senare tid. Utomhuslokalisering kan lösas med GPS-tekniken, men hur man exakt och effektivt lokaliserar fotgängare i inomhusmiljöer är fortfarande ett utmanande problem. Nya tekniker baserade på WiFi eller dödräkning (PDR) har flera begränsande problem, såsom variationen av WiFi-signaler och drift av PDR. Ett hjälpverktyg för inomhuslokalisering är landmärken, som lätt kan identifieras baserat på specifika sensormönster i miljön, och detta kommer att utnyttjas i vårt föreslagna tillvägagångssätt. I detta arbete föreslår vi ett ramverk för sensorfusion för att kombinera WiFi, PDR och landmärken. Eftersom hela systemet körs på en smartphone, som är resursbegränsad, formulerar vi problemet med sensorfusion i ett linjärt perspektiv, sedan appliceras ett Kalmanfilter istället för ett partikelfilter, som används i stor utsträckning i litteraturen. Dessutom används nya metoder för att öka noggrannheten hos enskilda metoder. I experimenten är en Android-app utvecklad för realtid inomhus lokalisering och navigering. En jämförelse har gjorts mellan vårt föreslagna tillvägagångssätt och individuella tillvägagångssätt. Resultaten visar på betydande förbättringar med hjälp av vårt föreslagna ramverk. Vårt föreslagna system kan ge en genomsnittlig lokaliseringsnoggrannhet på 1 m.
Chen och Al. REF föreslog en sensorfusion localization ram för att kombinera WiFi, fotgängare död räkning, och landmärken baserat på en smartphone.
Fusion of WiFi, Smartphone Sensors and Landmarks Using the Kalman Filter for Indoor Localization
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}