I denna forskning föreslås en icke-infrastrukturbaserad och billig inomhusnavigeringsmetod genom integrering av smartphone-inbyggda mikroelektromekaniska system (MEMS) sensorer och information om inomhuskartor med hjälp av ett extra partikelfilter (APF). En kaskadstruktur Kalman partikelfilter algoritm är utformad för att minska beräkningsbördan och förbättra uppskattningshastigheten för APF genom att minska dess uppdateringsfrekvens och antalet partiklar som används i denna forskning. I det lägre filtret (Kalman-filtret) används nollhastighetsuppdatering och icke-holonomiska begränsningar för att korrigera felet hos tröghetsnavigeringsbaserade lösningar. Innovationen i konstruktionen ligger i kombinationen av övre filter (partikelfilter) karta-matchning och kart-hjälpande metoder för att ytterligare begränsa navigationslösningarna. Den föreslagna navigeringsmetoden förenklar inomhuspositioneringen och gör den tillgänglig för enskilda användare och gruppanvändare, samtidigt som den garanterar systemets noggrannhet. Den föreslagna algoritmens tillgänglighet och noggrannhet testas och valideras genom experiment i olika praktiska scenarier.
Yu m.fl. föreslog ett INS och karta integrerat system med hjälp partikelfilter (APF) för inomhus fotgängare lokalisering REF.
Map-Based Indoor Pedestrian Navigation Using an Auxiliary Particle Filter