采用FAB-MAP算法基于WiFi指纹的室内定位
机器人学
2017-05-01 v2
摘要
个人室内定位通常通过融合来自各种传感器的信息来完成。一种常见选择是使用WiFi适配器，其提供关于附近可发现的接入点（Access Points）的信息。不幸的是，最先进的基于WiFi的定位方法通常采用非常密集的WiFi信号分布图，并且需要耗时的参数选择过程。另一方面，相机图像常用于视觉位置识别，在用户观察到与数据库中已记录场景相似的场景时进行探测。视觉位置识别算法可使用记录的稀疏场景数据库，并且通常易于参数化。因此，我们提出了一种基于WiFi的全局定位方法，采用著名的FAB-MAP视觉位置识别算法的结构。与FAB-MAP类似，我们的方法使用Chow-Liu树来估计在给定迄今为止访问过的位置提取的一组特征下，某位置被重新观测的联合概率分布。然而，我们首次将这一思想应用于记录的WiFi扫描而非视觉词。新方法在EvAAL竞赛中使用的UJIIndoorLoc数据集上进行了评估，从而可与其他方案进行公平比较。
引用
@article{arxiv.1611.02054,
title = {Adopting the FAB-MAP algorithm for indoor localization with WiFi fingerprints},
author = {Jan Wietrzykowski and Michał Nowicki and Piotr Skrzypczyński},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.02054},
year = {2017}
}