具有高精度位置标注的室内定位数据集与数据采集框架
机器学习
2022-09-09 v1 计算机视觉与模式识别
网络与互联网体系结构
系统与控制
系统与控制
摘要
我们介绍了一种新技术及关联的高分辨率数据集，旨在精确评估基于无线信号的室内定位算法。该技术实现了一种基于增强现实(AR)的定位系统，用于以高精度位置数据标注无线信号参数数据样本。我们在一个装饰有 AR 标记的区域中，追踪由相机与低功耗蓝牙(BLE)信标组成的实用且低成本的可导航装置的位置。我们通过使用冗余数量的标记来最大化基于 AR 的定位性能。相机捕获的视频流经过一系列标记识别、子集选择与滤波操作，以产生高精度的位姿估计。我们的结果表明，我们可将 AR 定位系统的位置误差降低至 0.05 米以下。随后该位置数据用于标注由环境中部署的传感器同时捕获的 BLE 数据，从而构建带有真值的无线信号数据集，使得基于无线信号的定位系统能够被准确评估。
引用
@article{arxiv.2209.02270,
title = {An Indoor Localization Dataset and Data Collection Framework with High Precision Position Annotation},
author = {F. Serhan Daniş and A. Teoman Naskali and A. Taylan Cemgil and Cem Ersoy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02270},
year = {2022}
}
备注
30 pages