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J-GLOBAL ID：201702225390377741   整理番号：17A1781988

慣性測定装置データに基づく屋内床地図クラウドソーシング構築法【Powered by NICT】

Indoor Floor Map Crowdsourcing Building Method Based on Inertial Measurement Unit Data

著者 (4件)： Ma Lin ,  Tang Leqi ,  Xu Yubin ,  Cui Yang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VTC-Spring  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,屋内ナビゲーションは多くの注目を集め,将来における最も顕著な技術として考えられてきた。しかし,屋内ナビゲーションの促進を妨げる最大の障害は,建物床マップのコストである。未知の室内環境では,屋内フロアマップを獲得または構築に多くのリソースを必要とするであろう。そこで本論文では,床地図作成コストを削減するために,著者らは主に大量ユーザの慣性測定ユニット(IMU)データを通した歩行者デッドレコニング(PDR)法を利用した屋内フロアマップを構築することを提案した。大量クラウドソーシング軌跡の密度解析を通した新しいアルゴリズムを提案し,床マップを生成するための適切なホットスポットと最も適切な軌道保持。提案したアルゴリズムは,提案した屋内歩行モデルに基づいた改良PDRアルゴリズムに依存している。は著者らの研究室で提案したアルゴリズムを実装し,その性能を評価した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムは低コスト,屋内ナビゲーション技術に大いに貢献するであろうを用いた,未知環境における床マップを自動的に生成できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 屋内環境 ,  *計測器 ,  軌道保持制御 ,  ホットスポット ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  軌跡 ,  地図作成 ,  歩行者
準シソーラス用語： 未知環境 ,  歩行モデル ,  デッドレコニング ,  屋内ナビゲーション ,  *クラウドソーシング ,  *屋内 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 慣性 ,  測定装置 ,  屋内 ,  床 ,  地図 ,  クラウドソーシング ,  構築