基于机器学习与惯性导航的室内定位技术研究

发布时间：2017-09-19 20:36

  本文关键词：基于机器学习与惯性导航的室内定位技术研究

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【摘要】：针对基于移动终端室内定位的实际应用需求,分析了基于机器学习定位技术运算时间长、单纯的惯性导航累积误差大等问题,提出一种机器学习与惯性导航相结合的联合定位技术。该技术首先利用移动终端收集定位区域内多源数据,通过机器学习算法处理这些数据得到训练模型。然后基于该训练模型和移动终端实时采集的数据周期性进行定位,把定位结果作为惯性导航校正数据,利用惯性导航算法实时计算移动终端位置。实验结果表明,所提技术定位时间快,定位精度高,能够满足室内实时定位追踪及低成本定位系统需求。
【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【关键词】： 惯性导航 机器学习 传感器 室内定位
【基金】：航空电子系统综合技术重点实验和航空科学基金联合资助项目(2013ZC15003) 北京工业大学-青海民族大学合作基础研究基金资助项目
【分类号】：TP181;TP212.9;TN92
【正文快照】： 1引言目前,室内环境定位与导航的需求日益增大,如煤矿、机场大厅、大型商场、图书馆、仓库、地下停车场等环境中,通常需要确定人员、设备的位置信息。但是受复杂室内环境、定位精度等条件的限制,基于卫星的全球定位系统(GPS)在地下、室内、高层楼宇间等地方无法发挥其优势,因

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本文编号：883839