文档名：基于人体运动识别约束的室内定位方法
摘要：针对传统的行人航迹推算(PedestrianDeadReckoning,PDR)方法无法满足多运动状态下的定位问题,提出了一种基于神经网络运动识别辅助室内定位的方法.构建出卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)组合的神经网络模型,用于识别人体的运动状态并完成分类.根据运动分类的结果应用到行人航迹推算中,分析和筛选运动参数特征作为算法的阈值约束条件来提高定位精度.在算法中运动步数由合加速度计数据波形检测得到,步长由运动状态的特征自适应调整步长模型.通过实验验证,CNN-GRU模型在自建数据集上的准确率达到99.6%.将识别结果应用到PDR中,在112m4种动作的矩形路线中定位误差为1.8m,误差远低于传统PDR定位的19.9m.实验结果验证了该方法的可行性.
Abstract：Fortheproblemthatthetraditionalpedestriandeadreckoning(PDR)methodcannotsatisfythelocationinmulti-motionstate,anewindoorlocalizationmethodbasedonneuralnetworkmotionrecognitionisproposed.Aneuralnetworkmodelcombiningconvolutionalneuralnetwork(CNN)andgatedrecurrentunit(GRU)isconstructedtoidentifythemotionstateofthehumanbodyandcompletetheclassification.Then,accordingtotheresultsofthemotionclassification,itisappliedtoPDR,andthemotionparameterfeaturesareanalyzedandscreenedasthethresholdconstraintconditionsofthealgorithmtoimprovethepositioningaccuracy.Inthealgorithm,thenumberofmovingstepsisdetectedbythewaveformofthecombinedaccelerometerdata,andthestepsizeadaptivelyadjuststhestepsizemodelbythefeatureofthemovingstate.TheexperimentalresultsshowthattheaccuracyofCNN-GRUmodelontheself-builtdatasetis99.6%.ThentheidentificationresultsareappliedtothePDR.Thepositioningerroroftherectangularroutewithfourmovementsof112metersis1.8meters,whichismuchlowerthanthe19.9metersofthetraditionalPDRpositioning.Theexperimentalresultsverifythefeasibilityoftheproposedmethod.
作者：李嘉智 刘宁 节笑晗 王靖骁 赵辉Author：LIJiazhi LIUNing JIEXiaohan WANGJingxiao ZHAOHui
作者单位：北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室,北京100192
刊名：电讯技术
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(4)
分类号：TN92TP183
关键词：室内定位 行人航迹推算(PDR) 人体运动识别 卷积神经网络(CNN)
Keywords：indoorlocalization pedestriandeadreckoning(PDR) humanbehaviorrecognition convolutionalneuralnetwork(CNN)
机标分类号：TP391.41TN925.93TP242
在线出版日期：2024年4月30日
基金项目：国家重点研发计划，北京市自然科学基金，北京市科技新星计划交叉学科合作课题基于人体运动识别约束的室内定位方法[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(4)李嘉智 刘宁 节笑晗 王靖骁 赵辉针对传统的行人航迹推算(PedestrianDeadReckoning,PDR)方法无法满足多运动状态下的定位问题,提出了一种基于神经网络运动识别辅助室内定位的方法.构建出卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和门控循环单...参考文献和引证文献
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