Pedestrian Inertial Navigation: An Overview of Model and Data-Driven Approaches

要約

屋内測位のタスクは、ナビゲーション、ヘルスケア、位置情報ベースのサービス、セキュリティなどのいくつかのアプリケーションの基礎となります。
新しい分野は歩行者用の慣性ナビゲーションであり、測位には慣性センサーのみに依存します。
この論文では、慣性歩行者ナビゲーション モデルと学習アプローチを紹介します。
その中には、靴に取り付けた慣性センサーや、制約のない慣性センサーを使用した歩行者推測航法 (PDR) のための方法とアルゴリズムも含まれます。
また、アクティビティ支援、ハイブリッド アプローチ、学習ベースのフレームワークという 3 つのカテゴリーのデータ駆動型 PDR 戦略にも取り組みます。

要約(オリジナル)

The task of indoor positioning is fundamental to several applications, including navigation, healthcare, location-based services, and security. An emerging field is inertial navigation for pedestrians, which relies only on inertial sensors for positioning. In this paper, we present inertial pedestrian navigation models and learning approaches. Among these, are methods and algorithms for shoe-mounted inertial sensors and pedestrian dead reckoning (PDR) with unconstrained inertial sensors. We also address three categories of data-driven PDR strategies: activity-assisted, hybrid approaches, and learning-based frameworks.

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