Magnetic Field Aided Indoor Navigation
Számos jelenlegi segítő módszer nem működik jól beltéri környezetben, mint például a globális helymeghatározó rendszerrel történő segítségnyújtás. Az ebben a kutatásban bemutatott módszer egy háromtengelyes magnetométer mágneses térerősség-adatait használja a pozíció becsléséhez egy maximális valószínűségű megközelítéssel.
A helyzetméréseket ezután egy Kálmán-szűrő segítségével kombinálják egy mozgásmodellel. A mágneses mezőnavigációs algoritmust szimulált és valós mérések kombinációjával tesztelik. A tesztek eredménye azt mutatja, hogy a pozíciót segítő algoritmus képes valós adatokból a legtöbb becsléssel a valós pályától kevesebb mint 1 méteren belüli pozícióbecsléseket generálni.
3 méteres eltérést mutatnak a valódi pályától laboratóriumi folyosói környezetben. A helymeghatározást segítő algoritmus képességeinek további feltárása érdekében egy vezető-követő forgatókönyvet valósítottunk meg.
Ebben a forgatókönyvben a követő a vezető által gyűjtött mágneses térerősség-adatok segítségével becsüli meg aktuális helyzetét, és megpróbálja követni a vezető pályáját. Az eredmények azt mutatják, hogy a követés lehetséges, és hogy a vezető mérési tartománya nagyban befolyásolja az eredményt.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)