GPS 辅助的室内行人航位推算

使用智能手机内置惯性传感器的室内行人航位推算（PDR）已在普适计算社区得到积极研究。然而，仅依赖惯性传感器的 PDR 会因传感器误差累积而受到影响。研究人员采用了多种智能手机传感器可检测的室内地标来补偿误差，例如电梯产生的磁场指纹和具有已知坐标的信标发出的蓝牙信号。本研究提出了一种新型室内地标，无需额外设备安装（如信标），也无需在目标环境中收集训练数据（如磁场指纹），这与现有地标不同。本研究提出使用智能手机接收的 GPS 信号来校正 PDR 的累积误差。虽然使用 GPS 卫星在室内无法定位智能手机，但智能手机可以通过窗户从与窗户法线方向对齐的卫星接收窗户附近区域的信号。基于这一理念，我们设计了一个基于机器学习的模块，用于检测用户与窗户的接近程度以及窗户的方向，使我们能够大致确定智能手机的绝对坐标，并通过参考环境平面图中窗户区域的位置来校正累积误差。本研究的一个关键技术贡献是设计该模块，使其能够基于目标环境以外的环境的数据进行训练，同时通过提取与墙壁方向无关的 GPS 相关信息在任何环境中工作。我们使用在真实环境中收集的传感器数据评估了所提方法的有效性。