Assisting personal positioning in indoor environments using map matching
Notice bibliographique
Résumé
Personal positioning is facing a huge challenge to maintain a reliable accuracy through all applications. Although in outdoor applications, several mobile navigation devices can provide acceptable positioning accuracy, the situation in indoor environment is not the same. Mobile navigation devices mainly contain a global positioning system (GPS) receiver and an inertial measurement unit (IMU). The main drawback in indoor navigation applications is the unavailability of the GNSS signals, which decreases the possibility of obtaining an accurate absolute position solution, as the inertial system (INS) solution will drift with time in the absence of external updates. Several alternatives were presented lately to update the inertial solution such as using Wi-Fi, UWB, RFID, several self-contained sensors, imaging aiding and spatial information aiding. In order to achieve accurate position solution, with low-cost and usable technique, an integrated mobile navigation system integrating GPS/IMU/Wi-Fi and map-matching was developed. The developed system uses the prior knowledge of the indoor geometrical and topological information, as a threshold for the navigation solution, forcing the provided solution to be mostly on the right track. The geometrical and topological information for the building was used to build the geospatial data model. The use of this model was performed by developing a map matching algorithm which uses the geometrical and topological characteristics of the building to locate the user position on the building map. This algorithm was developed based on the geospatial information of the Engineering building, University of Calgary, where the field test occurred. The map-matching algorithm was evaluated by processing and comparing two separate navigation solutions through the study area, one using only the GPS/IMU/Wi-Fi system, and second solution was assisted with the map-matching algorithm which shows significant enhancement in the position solution for the indoor trajectory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».