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J-GLOBAL ID：201802253936980880   整理番号：18A0138171

再帰的Bayesフィルタリングによる屋内環境のための建物床計画を用いた歩行者慣性航法【Powered by NICT】

Pedestrian inertial navigation with building floor plans for indoor environments via non-recursive Bayesian filtering

著者 (2件)： Koroglu Muhammed Taha (Photogrammetric Computer Vision Laboratory, The Ohio State University, Columbus, OH, USA) ,  Yilmaz Alper (Photogrammetric Computer Vision Laboratory, The Ohio State University, Columbus, OH, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSENS  ページ： 1-3  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： 本論文では,新しい非再帰的Bayesフィルタを用いた室内環境のための歩行者ナビゲーション手法を提案した。開発した方法は足搭載微小電気機械システム(MEMS)慣性測定ユニット(IMU)により提供された誤りがちな出穂測定を補償するために,建築物フロアプランを考慮に入れた。零速度更新(ZUPT)はセンサバイアス/ドリフトを推定するために直感的に実装し,続いて推測航法(DR)方程式を補正速度からの歩行者位置を計算した。移動距離を推定するための高精度にもかかわらず,航法解は正しくない頭部方位推定量のために受け入れられなかった。出穂推定問題を解決する方法は,典型的には粒子フィルタ(PF)フレームワークを利用した。しかし,IMUボードの限定計算能力は,PF実装,再帰的Bayesフィルタリング(RBF)に替わる新規なアプローチを開発したを提供できない。提案フィルターは,静的なフロアプラン密度分布と歩行者位置推定における出穂誤差を排除するための拡張された運動モデルを使用した。Copyright 2018 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： フロアプラン ,  MEMS ,  ドリフト ,  *歩行者 ,  *屋内環境 ,  *慣性航法 ,  計測器 ,  *フィルタ
準シソーラス用語： 位置推定 ,  粒子フィルタ ,  角度推定 ,  デッドレコニング ,  歩行者ナビゲーション ,  *Bayesフィルタ ,  *Bayesフィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (6件)： Bayesフィルタリング ,  屋内環境 ,  建物床 ,  計画 ,  歩行者 ,  慣性航法