在UWB室内定位系统中,基于IMU的强有力的减轻人体阴影
Cedric De Cock1, Emmeric Tanghe1, Wout Joseph1
1Department of Information Technology, IMEC-WAVES/Ghent University, Technologiepark-Zwijnaarde 126, 9052 Gent, Belgium.
这项研究引入了一种新的策略,通过减轻人体影像 (HBS) 效应来提高超宽带 (UWB) 室内定位精度. 该方法使用定位数据来选择合适的错误模型,大大减少定位错误.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 传感器融合式传感器
- 室内定位系统 室内定位系统
背景情况:
- 超宽带 (UWB) 系统为室内定位提供高精度.
- 非视线 (NLoS) 条件,特别是人体影像 (HBS),降低了UWB的射程性能.
- 准确的行人定位需要有效的NLoS缓解.
研究的目的:
- 为超宽带 (UWB) 室内定位开发和验证人体影像 (HBS) 缓解策略.
- 通过解决由行人运动引起的特定NLoS挑战来提高定位准确性.
主要方法:
- 使用基于相对体-标签-定向的高斯混合模型 (GMMs) 库的强大范围错误模型.
- 通过惯性测量单位 (IMU) 和从跟踪算法中获得候选位置的方向估计.
- 在跟踪算法中将所选的GMM作为概率函数集成.
主要成果:
- 提出的HBS缓解策略被实施并使用两个跟踪算法进行测试.
- 动态UWB范围测量是在工业实验室环境中进行的.
- 与最先进的算法相比,p75误差减少了37%.
结论:
- 基于定向的HBS缓解策略有效地提高了UWB室内定位的准确性.
- 拟议的方法在动态环境中比现有的算法表现出更高的性能.
- 这种方法为使用UWB技术的可靠行人跟踪提供了有希望的解决方案.
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