基于WiFi的轨迹对齐、校准及利用智能手机与足部惯性测量单元进行简易现场勘测
机器学习
2017-06-05 v1 应用统计
摘要
足部惯性定位（FMIP）在实际应用中可能面临惯性漂移和未知初始状态的问题，导致估计轨迹不准确，且无法在良好定义的坐标系中获得，难以匹配不同用户的轨迹。本文提出一种利用WiFi接入点（AP）的接收信号强度（RSS）测量值来对齐和校准由足部惯性测量单元（IMU）估计的轨迹的方法。随后可构建一个众包无线电地图（RM），并用于基于指纹的WiFi室内定位（FWIP）。该方法的基础是基于图的同步定位与建图（SLAM）。图中的节点表示用户位姿，边表示节点间的成对约束。这些约束来源于：（1）惯性估计轨迹；（2）RSS空间中的邻近性。利用这些约束定义了一个误差函数。通过最小化该误差函数，对图进行优化，从而获得对齐/校准后的轨迹以及无线电地图。实验结果证实了该方法在轨迹对齐、校准以及无线电地图构建方面的有效性。
引用
@article{arxiv.1706.00636,
title = {WiFi based trajectory alignment, calibration and easy site survey using smart phones and foot-mounted IMUs},
author = {Yang Gu and Caifa Zhou and Andreas Wieser and Zhimin Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.00636},
year = {2017}
}
备注
9 figures, 6 pages, paper under review of IPIN 2017