抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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スマートフォンに基づく屋内追跡方法は,現在多数存在するが,そのような技術の消費者受け入れを確かなものにするには,これらのシステムは,デバイスの電池寿命への影響を最小限に抑えることが重要である。信号指紋法は,低い処理オーバーヘッドで優れた性能を提供するが,前測量が必要である。このような位置確認と地図作成を同時に行う方法(SLAM)のような便宜主義的センシングや機械学習技術を利用する方法には前もってのデータを必要としないが,高い計算負荷となる。本稿では,この計算負荷を低減するため,新しいインテリジェントなフィルタリング手法を利用するスマートフォンベースの屋内測位システムを提案した。SmartSLAMは,システムにおける確実性の現在レベルに応じて種々のセンサ融合アルゴリズムリム間を移動し,低い計算負荷で良好な位置決め性能を保ち,電池寿命を向上させることができる。本論文ではSmartSLAMを支える2つのコアアルゴリズム;FingerprintEKF(FEKF)およびFingerprintEKF Smoother(FEKFS)についてのべた。Copyright 2015 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.