Research on an Improved Method for Foot-Mounted Inertial/Magnetometer Pedestrian-Positioning Based on the Adaptive Gradient Descent Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Foot-mounted Inertial Pedestrian-Positioning Systems (FIPPSs) based on Micro Inertial Measurement Units (MIMUs), have recently attracted widespread attention with the rapid development of MIMUs. The can be used in challenging environments such as firefighting and the military, even without augmenting with Global Navigation Satellite System (GNSS). Zero Velocity Update (ZUPT) provides a solution for the accumulated positioning errors produced by the low precision and high noise of the MIMU, however, there are some problems using ZUPT for FIPPS, include fast-initial alignment and unobserved heading misalignment angle, which are addressed in this paper. Our first contribution is proposing a fast-initial alignment algorithm for foot-mounted inertial/magnetometer pedestrian positioning based on the Adaptive Gradient Descent Algorithm (AGDA). Considering the characteristics of gravity and Earth's magnetic field, measured by accelerometers and magnetometers, respectively, when the pedestrian is standing at one place, the AGDA is introduced as the fast-initial alignment. The AGDA is able to estimate the initial attitude and enhance the ability of magnetic disturbance suppression. Our second contribution in this paper is proposing an inertial/magnetometer positioning algorithm based on an adaptive Kalman filter to solve the problem of the unobserved heading misalignment angle. The algorithm utilizes heading misalignment angle as an observation for the Kalman filter and can improve the accuracy of pedestrian position by compensating for magnetic disturbances. In addition, introducing an adaptive parameter in the Kalman filter is able to compensate the varying magnetic disturbance for each ZUPT instant during the walking phase of the pedestrian. The performance of the proposed method is examined by conducting pedestrian test trajectory using MTi-G710 manufacture by XSENS. The experimental results verify the effectiveness and applicability of the proposed method.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».