This paper presents a vision-based navigation system designed for indoor localization. The suggested framework works as a standalone $3D$ positioning system by fusing a sophisticated optical-flow pedometry with map constrains using an advanced particle filter. The presented method requires no personal calibration and works on standard smartphones with relatively low energy consumption. Field experiments on Android smartphones show that the expected $3D$ error is about 1–2 m in most real-life scenarios.

中文翻译：

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步骤：用于移动设备的室内导航框架。

本文提出了一种用于室内定位的基于视觉的导航系统。建议的框架可以独立使用 $3d$ 通过使用先进的粒子滤波器将复杂的光流计步器与地图约束融合在一起，实现定位系统。提出的方法不需要进行个人校准，并且可以在能耗相对较低的标准智能手机上使用。Android智能手机上的现场实验表明，预期 $3d$ 在大多数现实情况下，误差约为1-2 m。