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Enregistrement W4310880224 · doi:10.1109/sensors52175.2022.9967088

Ultra-wideband Automatic Anchor's Localization for Indoor Path Tracking

2022· article· en· W4310880224 sur OpenAlex
Ahmed Mahmoud, Pedro Coser, Hamza Sadruddin, Mohamed Atia

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Sensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultipath propagationComputer scienceUltra-widebandTrajectoryTracking (education)Process (computing)Position (finance)Real-time computingWirelessSimultaneous localization and mappingPath (computing)Computer visionArtificial intelligenceMobile robotRobotTelecommunicationsComputer networkChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultra-wideband (UWB) wireless technology has recently been used for real-time location systems due to its enhanced immunity against multipath problems. Accurate anchors' positions are needed for tag localization, which means location tracking is only possible in a structured environment where the anchors are placed and their positions are measured accurately. This labour-intense and time-consuming process is a major limitation to widely using UWB networks in indoor navigation applications. In this paper, we present an automatic expansion technique to automatically localize UWB anchors. The proposed approach allows deploying the anchors on the fly, then calculating the newly added anchor's position accurately to be used for tag positioning. The presented technique was tested against a high-end indoor Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system from GeoSLAM company under multiple different indoor trajectories. The tests explored the effect of incorporating extra information about the environment's geometry (corner locations, size of the explored area) on the estimated trajectory accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle