抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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歩行者死受容(PDR)技術を広範囲に研究した。しかし,サイト調査なしでは,基準点の欠如により,構造化空間とオープン空間の両方を含む屋内環境に対する連続的で正確なオンライン位置決めサービスを提供することにおいて,まだいくつかの課題がある。本論文では,この問題に対処するために,スマートフォン,屋内地図および無線アクセスポイント(AP)におけるセンサの統合に基づくオンライン屋内歩行者位置決め手法を提案した。構造化空間において,著者らは,隠れMarkovモデルを用いて,構造化空間の屋内道路地図に対するマッチング活動順序によって,歩行者位置決めを実現した。一方,Wi-Fi受信信号強度(RSS)値を用いてAP位置を推定した。オープン空間において,これらのAPsの位置情報によって,著者らの方式は,PDRとWi-Fi位置決めを統合するために,拡張Kalmanフィルタ(EKF)モデルを適用した。著者らは,キャンパス上の教示ホールの最初の床にスマートフォンを用いてこのアプローチを評価した。結果は,提案した方式の位置決め誤差が,PDRと比較して,構造化空間で81.9パーセント,オープン空間で35.9パーセント減少することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】