朱金鑫
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：中国科学院上海高等研究院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于贝叶斯网络的楼层定位算法被引量：4
- 2019年
- 针对在室内定位导航过程中单独依赖行人高度位移推测楼层位置误差较大的问题,提出一种基于贝叶斯网络的楼层定位算法。该算法先是利用扩展卡尔曼滤波(EKF)对惯性传感器数据和气压计数据进行融合,计算出行人垂直位移;然后利用误差补偿后的加速度积分特征对行人在楼梯中的转角进行检测;最后,利用贝叶斯网络融合行人行走高度和转角信息推测行人在某一层的概率,从而将行人定位在建筑物中最可能出现的楼层上。实验结果表明,与基于高度的楼层定位算法相比,所提算法的楼层定位准确率提升6.81%;与平台检测算法相比,该算法的楼层定位准确率提升14.51%;所提算法在总共1247次楼层变换实验中,楼层定位准确率达到99.36%。
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- 关键词：贝叶斯网络扩展卡尔曼滤波
- 基于扩展卡尔曼滤波的高程估计算法被引量：1
- 2017年
- 在室内行人定位系统中,行人的高程定位精度关系到整个定位系统的可靠性。提出一种基于腰间传感器的室内行人高程估计算法。首先利用支持向量机识别行人上楼下楼动作,针对行人的运动状态采用自适应的高程估计算法。针对气压计测量值易受环境影响的问题,采用了基于EKF融合气压和加速度的高度估计算法,提高了高度估计算法的稳定性。经实验验证,当室内人员进行平地走、上楼等一连串动作后,基于差分气压测高法计算的高度误差为9.92%,基于加速度估计的行人高度误差为9.52%,EKF融合后定位误差下降到2.32%,提高了高程估计的精度。
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- 关键词：传感器扩展卡尔曼滤波
- 基于MEMS惯性传感器的行人室内高度估计方法被引量：1
- 2017年
- 针对基于室内辅助设备的楼层定位适用场景少,耗费成本和精力等问题,提出一种不依赖于室内辅助设备的行人高度估计方法。该方法利用3轴加速度计和气压计判断上下楼梯状态,并提出一种基于行人运动姿态的估计行人高度的算法。经实际环境中实验验证,提出的上下楼梯状态方法准确率可达到95.3%,高度计算精度可达95.8%。
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- 辅助室内定位的关键人体姿态识别被引量：5
- 2017年
- 基于步行者航位推算的室内定位方法中位移的计算一定程度上依赖于人体姿态的正确识别。原地踏步和走路是其中主要的关键姿态,两者的加速度信号相似,传统方法很难进行高精度的区分,导致航位推算的步长计算错误。基于惯性传感器进行室内场景中八种人体姿态识别研究,根据运动强度的不同采用分层分类法。首先将原地踏步和走路归为一类,通过时域特征结合支持向量机(SVM)进行姿态分类;然后利用加速度的时域和小波特征以及磁场特征,结合Ada Boost方法进行二分类。关键姿态的识别准确率超过96%,对包含复杂运动姿态的步行者室内定位起到更佳的辅助作用。
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- 关键词：地磁场小波分解SVMADABOOST
