Indoor waypoint navigation via magnetic anomalies
Notice bibliographique
Résumé
A wide assortment of technologies have been proposed to construct indoor navigation services for the blind and vision impaired. Proximity-based systems and multilateration systems have been successfully demonstrated and employed. Despite the technical success of these technologies, broad adoption has been limited due to their significant infrastructure and maintenance costs. An alternative approach utilizing the indoor magnetic signatures inherent to steel-frame buildings solves the infrastructure cost problem; in effect the existing building is the location system infrastructure. Although magnetic indoor navigation does not require the installation of dedicated hardware, the dedication of resources to produce precise survey maps of magnetic anomalies represents a further barrier to adoption. In the present work an alternative leader-follower form of waypoint-navigation system has been developed that works without surveyed magnetic maps of a site. Instead the wayfarer's magnetometer readings are compared to a pre-recorded magnetic "leader" trace containing magnetic data collected along a route and annotated with waypoint information. The goal of the navigation system is to correlate the follower's magnetometer data with the leader's to trigger audio cues at precise points along the route, thus providing location-based guidance to the user. The system should also provide early indications of off-route conditions. As part of the research effort a smartphone based application was created to record and annotate leader traces with audio and numeric data at waypoints of interest, and algorithms were developed to determine (1) when the follower reaches a waypoint and (2) when the follower goes off-route. A navigation system utilizing this technology would enable a low-cost indoor navigation system capable of replaying audio annotations at precise locations along pre-recorded routes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».