Abstract—This paper presents an alg

Abstract—This paper presents an algorithm for navigating in
challenging indoor environments that do not have WiFi. Deadreckoning
(DR) based on off-the-shelf smartphone sensors and
magnetic matching (MM) based on indoor magnetic features are
integrated. For DR, we utilize a two-filter algorithm structure and
multi-level constraints to navigate under different human motion
conditions. For MM, we use several approaches to enhance
its performance. These approaches include multi-dimensional
dynamic time warping, weighted k-nearest neighbor, and utilization
of magnetic gradient fingerprints. Furthermore, realized
that the key to enhance the DR/MM performance is to mitigate
the impact of MM mismatches, we introduced and evaluated
two mismatch-detection approaches, including a threshold-based
method that sets the measurement noises of MM positions based
on their distances to the historical DR/MM position solutions,
and an adaptive Kalman filter-based method that introduces
the estimation of the innovation sequence covariance into the
calculation of the gain matrix instead of adjusting the measurement
noises. The proposed mismatch-detection mechanism
reduced the DR/MM errors by 45.9%–67.9% in indoor tests
with two smartphones, in two buildings, and under four motion
conditions

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรมซึ่งอัลกอริทึมสำหรับการนำทางในการนำเสนอเอกสารนี้ท้าทายสภาพแวดล้อมในร่มที่ไม่มี WiFi Deadreckoning(DR) อิงจากสมาร์ทโฟนปิดชั้นวางเซ็นเซอร์ และแม่เหล็กจับคู่ (มม.) ตามคุณลักษณะในร่มแม่เหล็กมีรวม สำหรับ DR เราใช้โครงสร้างตัวกรองสองอัลกอริทึม และข้อจำกัดหลายระดับเพื่อนำทางภายใต้เคลื่อนไหวมนุษย์อื่นเงื่อนไข สำหรับ MM เราใช้วิธีการต่าง ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน วิธีการเหล่านี้มีหลายมิติเวลาแบบไดนามิกที่แปรปรวน ถ่วงน้ำหนัก k ใกล้บ้านและการใช้ประโยชน์แม่เหล็กลายนิ้วมือไล่ระดับสีของ นอกจากนี้ รับรู้กุญแจสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพ DR/MM จะบรรเทาผลกระทบของ MM ไม่ตรงกัน เราแนะนำ และประเมินผลสองไม่ตรงกันการตรวจหาวิธี รวมถึงเกณฑ์คะแนนวิธีการที่ตั้งเสียงวัดมม.ตำแหน่งคะแนนบนระยะทางของพวกเขาประวัติศาสตร์ DR/มม. ตำแหน่งโซลูชันและที่แนะนำวิธีการใช้ตัวกรองคาลมานแบบอะแดปทีฟประมาณการแปรปรวนลำดับนวัตกรรมในการการคำนวณของเมตริกซ์กำไรแทนการปรับการวัดเสียง กลไกการตรวจสอบนำเสนอไม่ตรงกันลดข้อผิดพลาดของ DR/มม. โดย 45.9% – 67.9% ในการทดสอบร่มกับสองสมาร์ทโฟน อาคารอาคาร และภาย ใต้การเคลื่อนไหวสี่เงื่อนไข

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นามธรรมนี้กระดาษนำเสนออัลกอริทึมสำหรับการนำทางใน
สภาพแวดล้อมในร่มที่ท้าทายที่ไม่ได้มีอินเตอร์เน็ตไร้สาย Deadreckoning
(DR) ตามเซ็นเซอร์มาร์ทโฟนออกจากชั้นวางของและ
การจับคู่แม่เหล็ก (mm) ขึ้นอยู่กับคุณสมบัติแม่เหล็กในร่ม
แบบบูรณาการ ดรเราใช้อัลกอริทึมโครงสร้างสองตัวกรองและ
หลายระดับข้อ จำกัด ที่จะนำทางภายใต้การเคลื่อนไหวของมนุษย์ที่แตกต่างกัน
เงื่อนไข สำหรับเอ็มเอ็มเราจะใช้หลายวิธีเพื่อเพิ่ม
ประสิทธิภาพการทำงาน วิธีการเหล่านี้รวมถึงหลายมิติ
แปรปรวนแบบไดนามิกเวลาถ่วงน้ำหนัก K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดและการใช้
ลายนิ้วมือไล่ระดับแม่เหล็ก นอกจากนี้ตระหนัก
ว่ากุญแจสำคัญเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ DR / MM คือการบรรเทา
ผลกระทบจากการที่ไม่ตรงกันมมเราได้แนะนำและประเมินผล
ทั้งสองวิธีไม่ตรงกันการตรวจสอบรวมถึงเกณฑ์ตาม
วิธีการที่กำหนดเสียงวัดตำแหน่ง MM ตาม
ในระยะทางของพวกเขา ไปยัง DR ประวัติศาสตร์ / MM โซลูชั่นตำแหน่ง
และวิธีการกรองตามการปรับตัวคาลมานที่แนะนำ
การประมาณค่าความแปรปรวนของนวัตกรรมลำดับลงใน
การคำนวณกำไรของเมทริกซ์แทนการปรับการวัด
เสียง กลไกที่ไม่ตรงกันตรวจสอบเสนอ
ลดข้อผิดพลาด DR / MM โดย 45.9% -67.9% ในการทดสอบในร่ม
ที่มีสองมาร์ทโฟนในสองอาคารและอยู่ภายใต้การเคลื่อนไหวสี่
เงื่อนไข

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ การวิจัยนี้ได้เสนอขั้นตอนวิธีสำหรับการนำทางในความท้าทายสภาพแวดล้อมในร่มที่ไม่มี wifi เดดเร็คค นิ่ง( ดร ) ตามการปิดชั้นเซ็นเซอร์มาร์ทโฟนและการจับคู่แม่เหล็ก ( มม. ) ขึ้นอยู่กับคุณสมบัติแม่เหล็กในร่มแบบบูรณาการ หมอ เราใช้สองตัวกรองขั้นตอนวิธี โครงสร้าง และหลายระดับข้อจำกัดไปมาภายใต้การเคลื่อนไหวของมนุษย์ที่แตกต่างกันเงื่อนไข สำหรับ อืม เราใช้หลายวิธีเพื่อเพิ่มการปฏิบัติงานของ วิธีเหล่านี้ประกอบด้วยหลายมิติЇถ่วงน้ำหนักละเพื่อนบ้าน และใช้ลายนิ้วมือสีแม่เหล็ก นอกจากนี้ ตระหนักที่สำคัญเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการลดดร / มม.ผลกระทบของมิลลิเมตร ความไม่ เราแนะนำและประเมินตรวจจับ 2 แนวทางไม่ตรงกัน รวมทั้งเกณฑ์ตามวิธีตั้งค่าการวัดเสียงตามตำแหน่งมม.บนระยะทางของประวัติศาสตร์ดร / mm ตำแหน่งโซลูชั่นและการปรับตัวกรองคาลมานตามวิธีที่แนะนำการประเมินนวัตกรรมลำดับความเข้าไปการคำนวณได้รับเมทริกซ์แทนที่จะปรับการวัดเสียง เสนอกลไกการตรวจสอบที่ไม่ตรงกันลดข้อผิดพลาดโดยดร / มม. 45.9 – 67.9 % ในการทดสอบในร่มกับสองมาร์ทโฟนในอาคารสองและสี่เคลื่อนไหวภายใต้เงื่อนไข