近年來,隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展,許多商業(yè)服務(wù)以及旅游出行活動對環(huán)境地圖的依賴越來越大.傳統(tǒng)的地圖生成方法主要基于車輛驅(qū)動型的GPS設(shè)備進行數(shù)據(jù)的采集和路網(wǎng)的構(gòu)建.然而該類方法存在精度低、時效性差等缺點,并且該類方法對于一些采集設(shè)備難以到達或者GPS信號弱的地帶無法進行地圖的構(gòu)建.為了解決上述問題,提出了通過挖掘廣泛普及的智能手機內(nèi)部傳感器數(shù)據(jù)進行地圖構(gòu)建的思想,并基于該思想提出了一種數(shù)據(jù)融合算法.該算法基于智能手機采集的行人步行數(shù)據(jù),利用機器學習分類算法與信號處理技術(shù)進行行進狀態(tài)的識別,采用分段機制結(jié)合動態(tài)時間規(guī)整算法進行轉(zhuǎn)向情況的處理,通過融合有效狀態(tài)下行進的距離數(shù)據(jù)和方向數(shù)據(jù),最終生成局部地圖輪廓.將所提算法在真實路網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)上進行實驗,實驗結(jié)果證明了所提方法對局部地圖輪廓構(gòu)建的有效性以及深入挖掘傳感器數(shù)據(jù)的可行性. 

【文章來源】：計算機研究與發(fā)展. 2020,57(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：18 頁

【部分圖文】：

步行60 s產(chǎn)生的傳感器數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)處理工作流程

yaw的連續(xù)跳變現(xiàn)象


本文編號：3060221