Robust Biomechanical Model-Based 3-D Indoor Localization and Tracking Method Using UWB and IMU
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a robust sensor fusion algorithm to accurately track the spatial location and motion of a human under various dynamic activities, such as walking, running, and jumping. The position accuracy of the indoor wireless positioning systems frequently suffers from non-line-of-sight and multipath effects, resulting in heavy-tailed outliers and signal outages. We address this problem by integrating the estimates from an ultra-wideband (UWB) system and inertial measurement units, but also taking advantage of the estimated velocity and height obtained from an aiding lower body biomechanical model. The proposed method is a cascaded Kalman filter-based algorithm where the orientation filter is cascaded with the robust position/velocity filter. The outliers are detected for individual measurements using the normalized innovation squared, where the measurement noise covariance is softly scaled to reduce its weight. The positioning accuracy is further improved with the Rauch-Tung-Striebel smoother. The proposed algorithm was validated against an optical motion tracking system for both slow (walking) and dynamic (running and jumping) activities performed in laboratory experiments. The results show that the proposed algorithm can maintain high accuracy for tracking the location of a subject in the presence of the outliers and UWB signal outages with a combined 3-D positioning error of less than 13 cm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».