Användningen av inomhusnavigering för smartphones har varit relativt långsam under de senaste åren, även om det skulle vara mycket nödvändigt i komplexa inomhusområden. De främsta hindren för dess antagande är bristen på finkorniga och aktuella inomhuskartor samt de potentiella installations- och underhållskostnaderna. I detta dokument undersöker vi möjligheten att använda crowdsourced data för att bygga ett smartphone-baserat inomhusnavigeringssystem, med fokus på de tekniska utmaningar som orsakas av den varierande kvaliteten på crowdsourced data. Vi utvecklade iMoon, ett inomhusnavigeringssystem baserat på sensorberikade 3D-modeller av inomhusmiljö, och utvärderade dess prestanda via en fältstudie i en offentlig byggnad som täcker omkring 1.100 m 2. iMoon bygger 3D-modeller av inomhusmiljö från crowdsourced 2D-bilder, och sammanställer ett navigationsnät från de genererade 3D-modellerna. Beroende på indata för 3D-modellering, inomhus gångvägar kan delvis saknas från utdata. iMoon löser detta problem genom att integrera fotgängarvägarna från crowdsourced användare rörelsebanor i navigations mesh. Med fotobaserade 3D-modeller stöder iMoon bildbaserad lokalisering som identifierar användarens position och riktning med foton, och ger visuella navigeringsinstruktioner som visar när och var du ska vända dig. För att minska svarsfördröjningen samtidigt som noggrannheten i lokaliseringen bibehålls, iMoon partitionerar 3D-modeller baserat på densiteten av 3D-punkter, och väljer partitioner för bildbaserad lokalisering med Wi-Fi-fingeravtryck. Enligt våra experimentella resultat fungerar iMoon korrekt, och vår lösning av inomhuslocalization uppnår konkurrenskraftig prestanda jämfört med traditionella metoder: i de flesta fall kan en användare placeras inom ett genomsnitt på 3,85 sekunder med en platsfel på mindre än 2 meter och en riktad riktning fel på mindre än 6 grader.
Dessutom iMoon utvecklat i REF använder crowdsourced bilder för att bygga 3D-modeller av inomhus utrymme med hjälp av SFM-teknik.
iMoon: Using Smartphones for Image-based Indoor Navigation
{'venue': "SenSys '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}