Notice bibliographique
Résumé
Due to the limitations of current indoor wireless positioning technologies, a novel positioning/tracking solution has to be explored and developed, in order to locate a person anywhere anytime without any infrastructure. The purpose of this thesis is to present the result of the first phase of a long-period research to find such a solution and develop a practical system. In this thesis, using inertial sensors for positioning of people is selected to replace wireless solutions, considering the development of micro-electromechanical systems. A sensing module consisting of accelerometers, rate gyroscopes and magnetometers used to monitor human kinetics. In order to make this proposal practical, a synergy of existing strapdown inertial navigation and pedestrian dead-reckoning is proposed to improve the accuracy of positioning. Furthermore, the cyclic alternation of stance phase and swing phase in human walking is used to reduce errors accumulating during projection and integration of sensed accelerometer signals. Other than the improvement of some existing methods to detect stance phase and reset the velocity, several new methods are proposed to remove the integral drift during both phases of a human stride. The algorithm to calculate heading of on the sensing module is also deduced to limit the integral drift of rate gyroscopes. All the methods and algorithms are applied in field experiments with carefully chosen sensing module mounted on human footwear. The results show promising accuracy of tracking, hence validate the feasibility of self-contained pedestrian tracking system with inertial sensors. Further work, especially with map correlation and particle filtering, will be done in the coming phases of the project to make the system applicable both outdoor and indoor.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».