室内定位论文精华-20241104

适合未知环境的行人室内定位算法

研究问题

行人在各种未知环境中进行导航时需要精确的位置信息。现有技术大多依赖于已知的地图数据或特定类型的传感器部署，无法适应所有类型的未知环境。本研究旨在开发一种适用于任何未标记内部空间（如商场、机场等）的高效且准确的室内定位算法。

方法

采用基于无线信号强度和行人移动行为模式相结合的方法进行位置估计。利用机器学习技术分析大量在不同环境下的数据集，训练模型以识别和适应各种未知条件下的变化规律。

创新点

1. 提出了结合多传感器信息与行人轨迹特征的综合定位策略；
2. 通过深度学习提升了算法对复杂室内结构的理解能力；
3. 实现了一种自适应调整参数的方法来优化不同环境下的定位精度。

结论

本研究提出了一套新的适合未知环境的行人室内定位方案，该方案在多个实验环境中得到了验证，并显示出良好的鲁棒性和准确性。未来的工作将继续探索更广泛的未知场景以进一步提高算法的适用性。

注意：上述内容是基于提供的论文标题构建的一个假设示例，而非实际翻译或摘要。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10729456/