Matching trajectory of a person to a map in inertial navigation system

• Autorzy: Magiera J.

Identyfikatory

DOI

10.5604/0860889X.1187600

Warianty tytułu

PL

Dopasowanie toru ruchu osoby do mapy statku w systemie nawigacji inercyjnej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Paper describes the method of matching, to a map, trajectories of a person walking indoors, obtained from inertial navigation module. General principle of matching algorithm based on particle filtering is presented. Method of detecting particle collisions is described as well. The last chapter provides test results of map matching related to a true trajectory.

PL

W artykule scharakteryzowano metodę dopasowywania do mapy toru ruchu osoby w środowisku zamkniętym, wyznaczanego przez układ nawigacji inercyjnej. Zaprezentowano ogólną zasadę działania algorytmu dopasowania, opar-tego na tzw. filtracji cząsteczek. Omówiono również metodykę wykrywania kolizji cząsteczek z przeszkodami. W ostatniej części przedstawiono wyniki testu działania algorytmu z użyciem trajektorii zarejestrowanej w warunkach rzeczywistych.

Słowa kluczowe

EN

inertial navigation; map matching

PL

nawigacja inercyjna; dopasowanie do mapy

• Wydawca: Akademia Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
• Rocznik: 2015
• Tom: R. 56 nr 4 (203)
• Strony: 17--25
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys.

Twórcy

autor

Magiera J.

• Gdań sk University of Technology, Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics , G. Narutowicza 11/12 Str., 80 - 233 Gdańsk , Poland

Bibliografia

• [1] Beauregard S. et al., Indoor PDR performance enhancement using minimal map information and particle filters, Position, Location and Navigation Symposium, IEEE/ION, Monterey 2008, pp. 141–147.
• [2] Chen L. et al., Intelligent Fusion of Wi-Fi and Inertial Sensor-Based Positioning Systems for Indoor Pedestrian Navigation, ‘IEEE Sensors Journal’, 2014, Vol. 14, No. 11, pp. 4034–4042.
• [3] Chiou Y. et al., A Dead-Reckoning Positioning Scheme Using Inertial Sensing for Location Estimation, 10th International Conference in Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing (IIH-MSP), Kitakyushu, Japan, 2014, pp. 377–380.
• [4] Deng Z. et al., Situation and Development Tendency of Indoor Positioning, ‘China Communica-tions’, March 2013, pp. 42–55.
• [5] Orientus — miniature orientation sensor, [online], http://www.advancednavigation.com.au/ product/orientus, [access 27.08.2015].
• [6] Rajchowski P., Stanowisko do badania algorytmów stosowanych w nawigacji inercyjnej, ‘Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne’, 2014, No. 12, pp. 1448-1452 [Stand for investigation of algorithms used in inertial navigation — available in Polish].
• [7] Wavefront OBJ File Format, [online], http://www.fileformat.info/format/wavefrontobj/ egff.htm, [access 27.08.2015].
• [8] Xiao Z. et al., Lightweight Map Matching for Indoor Localisation using Conditional Random Fields, 13th International Symposium on Information Processing in Sensor Networks (IPSN-14), IEEE, Berlin 2014, pp. 131–142.
• [9] Yassin M., Rachid E., A survey of positioning techniques and location based services in wireless networks, 2015 IEEE International Conference on Signal Processing, Informatics, Communi-cation and Energy Systems (SPICES), Kozhikode, India, 2015.