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A smartphone-based multimodal indoor tracking system
Information Fusion ( IF 18.6 ) Pub Date : 2021-05-17 , DOI: 10.1016/j.inffus.2021.05.001
Miguel Martínez del Horno , Luis Orozco-Barbosa , Ismael García-Varea

The great popularity of smartphones, together with the increasingly important aim of providing context-aware services, has spurred interest in developing indoor tracking systems. Accurate tracking and localization systems are seen as key services for most context-aware applications. Research projects making use of radio signals detected by radio interfaces and the data captured by sensors commonly integrated in most smartphones have already shown promising and better results than location solutions based on a single data source. In this paper, we present a multi-sensor tracking system built by incrementally integrating state-of-the-art models of the Wi-Fi interface and the accelerometer, gyroscope and magnetometer sensors of a smartphone. Our proposal consists of a simple calibration phase of the tracking system, which involves enabling simultaneous data gathering from all three sensors and the Wi-Fi interface. Taking the Wi-Fi signal model as baseline, four different configurations are evaluated by incrementally adding and integrating the models of the other three sensors. The experimental results reveal a mean error accuracy of 60 cm in the case when the tracking system makes use of all four data sources. Our results also include a spatial characterization of the accuracy and processing power requirements of the proposed solution. Our main findings demonstrate the feasibility of developing accurate localization indoor tracking systems using current smartphones without the need for additional hardware.



中文翻译:

基于智能手机的多模式室内跟踪系统

智能手机的广泛普及以及提供上下文感知服务的日益重要的目标,激发了人们对开发室内跟踪系统的兴趣。准确的跟踪和本地化系统被视为大多数上下文感知应用程序的关键服务。与基于单个数据源的定位解决方案相比,利用无线电接口检测到的无线电信号和通常集成在大多数智能手机中的传感器捕获的数据进行的研究项目已显示出令人鼓舞且更好的结果。在本文中,我们介绍了一种多传感器跟踪系统,该系统是通过逐步集成Wi-Fi接口的最新模型以及智能手机的加速度计,陀螺仪和磁力计传感器而构建的。我们的建议包括跟踪系统的简单校准阶段,这涉及到同时从所有三个传感器和Wi-Fi接口收集数据。以Wi-Fi信号模型为基准,通过增量添加和集成其他三个传感器的模型来评估四种不同的配置。实验结果表明,在跟踪系统使用所有四个数据源的情况下,平均误差精度为60 cm。我们的结果还包括所提出解决方案的精度和处理能力要求的空间特征。我们的主要发现表明,使用当前的智能手机开发精确的本地化室内跟踪系统而无需其他硬件的可行性。通过增量添加和集成其他三个传感器的模型来评估四种不同的配置。实验结果表明,在跟踪系统使用所有四个数据源的情况下,平均误差精度为60 cm。我们的结果还包括所提出解决方案的精度和处理能力要求的空间特征。我们的主要发现表明,使用当前的智能手机开发精确的本地化室内跟踪系统而无需其他硬件的可行性。通过增量添加和集成其他三个传感器的模型来评估四种不同的配置。实验结果表明,在跟踪系统使用所有四个数据源的情况下,平均误差精度为60 cm。我们的结果还包括所提出解决方案的精度和处理能力要求的空间特征。我们的主要发现表明,使用当前的智能手机开发精确的本地化室内跟踪系统而无需其他硬件的可行性。我们的结果还包括所提出解决方案的精度和处理能力要求的空间特征。我们的主要发现表明,使用当前的智能手机开发精确的本地化室内跟踪系统而无需其他硬件的可行性。我们的结果还包括所提出解决方案的精度和处理能力要求的空间特征。我们的主要发现表明,使用当前的智能手机开发精确的本地化室内跟踪系统而无需其他硬件的可行性。

更新日期:2021-05-19
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