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融合多模传感器的室内实时高精度轨迹生成
引用本文:刘定俊,蒋鑫龙,刘军发,陈益强.融合多模传感器的室内实时高精度轨迹生成[J].计算机科学,2016,43(1):18-21, 43.
作者姓名:刘定俊  蒋鑫龙  刘军发  陈益强
作者单位:湘潭大学信息工程学院 湘潭411105;中国科学院计算技术研究所普适计算研究中心 北京100190,中国科学院计算技术研究所普适计算研究中心 北京100190;中国科学院大学 北京100190,中国科学院计算技术研究所普适计算研究中心 北京100190,湘潭大学信息工程学院 湘潭411105;中国科学院计算技术研究所普适计算研究中心 北京100190
基金项目:本文受高动态室内无线环境中渐进式自适应定位方法研究(61173066), 基于多目标空间分析的室内无线AP布局优化及定位研究(41201410), 融合多元传播模型和指纹模型的免标定室内定位方法研究(61472399)资助
摘    要:提出了一种融合多模传感器的室内实时高精度轨迹生成方法,亦即将室内Wi-Fi定位与传感器定位结合起来,生成用户在室内移动的实时轨迹。首先由Wi-Fi定位出用户的初始位置,然后结合Wi-Fi定位的结果以及多个传感器的数据,得到用户的运动速度以及方向,通过航迹推算算法得到用户下一时刻的位置,最后对得出的位置坐标进行卡尔曼滤波处理,得到用户的位置坐标,最终生成用户移动的实时轨迹。实验结果表明,该方法可以得到比Wi-Fi定位更为平滑稠密的移动轨迹,且精确度 比其他同类方法更高。

关 键 词:室内定位  轨迹生成  多模传感器  Wi-Fi定位
收稿时间:2015/1/12 0:00:00
修稿时间:2015/3/15 0:00:00

Multi-sensor Fusion Based Indoor Real-time and Highly Accurate Trajectory Generation
LIU Ding-jun,JIANG Xin-long,LIU Jun-fa and CHEN Yi-qiang.Multi-sensor Fusion Based Indoor Real-time and Highly Accurate Trajectory Generation[J].Computer Science,2016,43(1):18-21, 43.
Authors:LIU Ding-jun  JIANG Xin-long  LIU Jun-fa and CHEN Yi-qiang
Affiliation:College of Information Engineering,Xiangtan University,Xiangtan 411105,China;Research Center for Pervasive Computing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China,Research Center for Pervasive Computing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China,Research Center for Pervasive Computing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China and College of Information Engineering,Xiangtan University,Xiangtan 411105,China;Research Center for Pervasive Computing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China
Abstract:This paper proposed a multi-sensor fusion based indoor real-time and highly accurate trajectory generation method.Combing the Wi-Fi location and sensors based location,the proposed method can generate the real-time trajectory in indoor area.This method gets the initial position by Wi-Fi location,and then obtains the real-time velocity and heading orientation based on sensors to calculate the next position by dead reckoning method.Finally,Kalman filter is used to get a smoother trajectory.The experiment results show that this proposed method can get more smoother and denser trajectory than the Wi-Fi positioning,and can get higher tracking accuracy than some other similar methods.
Keywords:Indoor positioning  Trajectory generation  Multi-mode sensor  Wi-Fi positioning
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