基于机器学习与惯性导航的室内定位技术研究?

• 作者: 王奇 黎海涛
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 惯性导航 机器学习 传感器 室内定位
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 【传感器及非电量检测技术】
• 页码范围: 138-143
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 3656字
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎海涛	北京工业大学电子信息与控制工程学院	39	177	9.0	11.0
2	王奇	北京工业大学电子信息与控制工程学院	4	40	3.0	4.0