本文選題：位移計算　切入點(diǎn)：手機(jī)感知　出處：《計算機(jī)應(yīng)用》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：結(jié)構(gòu)構(gòu)建是室內(nèi)地圖構(gòu)建的基礎(chǔ),而室內(nèi)測距是結(jié)構(gòu)構(gòu)建中的核心問題。為克服現(xiàn)有測距方法中成本高或精度低的不足,在融合了多種智能手機(jī)傳感器數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,重新設(shè)計了基于步數(shù)步幅統(tǒng)計的測距方法。在步數(shù)統(tǒng)計階段,參照機(jī)器學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)(SVM)的設(shè)計思想計算最優(yōu)閾值,使得模型具有極好的泛化能力;在檢測步伐有效性階段,利用磁力傳感器數(shù)據(jù)的方差來篩選產(chǎn)生有效位移的步數(shù);最后通過步幅估計模型計算步幅,進(jìn)而實現(xiàn)有效位移的測算。通過實時構(gòu)建室內(nèi)地圖等項目的驗證,所提方法被證明是有效的,整體誤差率在4%左右,可以達(dá)到構(gòu)建室內(nèi)地圖所要求的精度,為室內(nèi)地圖構(gòu)建中的有效位移計算提供了一種低成本、高可靠性的方法。
[Abstract]:Structure construction is the foundation of indoor map construction, and indoor ranging is the core problem in structure construction. In order to overcome the disadvantages of high cost or low precision in the existing ranging methods, a variety of smart phone sensor data are fused. In the step statistics stage, the optimal threshold is calculated according to the design idea of machine learning method support vector machine (SVM), which makes the model have excellent generalization ability. In the phase of detecting step validity, the variance of magnetic force sensor data is used to screen the steps that produce effective displacement. Finally, the step size is calculated by the step estimation model. The proposed method is proved to be effective, and the overall error rate is about 4%, which can achieve the required precision of building indoor map. It provides a low cost and high reliability method for effective displacement calculation in indoor map construction.
【作者單位】： 中國科學(xué)院成都計算機(jī)應(yīng)用研究所;中國科學(xué)院大學(xué);香港理工大學(xué)電子計算學(xué)系;
【基金】：四川省科技廳項目(2014GZ0104) 中國科學(xué)院西部青年學(xué)者項目(2015XBZG)~~
【分類號】：TN929.53;TP212

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1624434