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Enregistrement W4315783554 · doi:10.1109/icnsc55942.2022.10004055

Indoor PDR Method Based on Foot-Mounted Low-Cost IMMU

2022· article· en· W4315783554 sur OpenAlexaff
Ling‐Feng Shi, Yajun Dong, Yifan Shi

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccelerationStandard deviationComputer scienceAngular velocityGaitDead reckoningPosition (finance)Inertial measurement unitStep detectionAngular accelerationComputer visionArtificial intelligenceMathematicsStatisticsPhysicsTelecommunicationsGlobal Positioning System

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indoor Pedestrian Dead Reckoning (PDR) based on Inertial and Magnetic Measurement Unit (IMMU) can accurately provide the position of pedestrians, and gradually becomes popular research on indoor positioning. In this paper, a novel PDR algorithm based on low-cost IMMU is proposed, which implements PDR from four steps: step detection, gait detection, step size estimation and attitude solution. According to the pitch angle, it is judged whether a new step is generated, and gait detection algorithm based on the standard deviation of the acceleration modulus and the angular velocity threshold + the angular velocity standard deviation threshold is proposed, which is the basis of step length estimation and attitude solution. The performance of the algorithm is verified through indoor experiments. The results show that the average distance error in the indoor environment was 1.32% and the average end-to-end error was 1.21%. Therefore, this paper based on low-cost IMMU indoor PDR has great application value.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,248 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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