本文選題：位移計算　切入點：手機感知　出處：《計算機應用》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：結構構建是室內地圖構建的基礎,而室內測距是結構構建中的核心問題。為克服現有測距方法中成本高或精度低的不足,在融合了多種智能手機傳感器數據的基礎上,重新設計了基于步數步幅統計的測距方法。在步數統計階段,參照機器學習方法支持向量機(SVM)的設計思想計算最優(yōu)閾值,使得模型具有極好的泛化能力;在檢測步伐有效性階段,利用磁力傳感器數據的方差來篩選產生有效位移的步數;最后通過步幅估計模型計算步幅,進而實現有效位移的測算。通過實時構建室內地圖等項目的驗證,所提方法被證明是有效的,整體誤差率在4%左右,可以達到構建室內地圖所要求的精度,為室內地圖構建中的有效位移計算提供了一種低成本、高可靠性的方法。
[Abstract]:Structure construction is the foundation of indoor map construction, and indoor ranging is the core problem in structure construction. In order to overcome the disadvantages of high cost or low precision in the existing ranging methods, a variety of smart phone sensor data are fused. In the step statistics stage, the optimal threshold is calculated according to the design idea of machine learning method support vector machine (SVM), which makes the model have excellent generalization ability. In the phase of detecting step validity, the variance of magnetic force sensor data is used to screen the steps that produce effective displacement. Finally, the step size is calculated by the step estimation model. The proposed method is proved to be effective, and the overall error rate is about 4%, which can achieve the required precision of building indoor map. It provides a low cost and high reliability method for effective displacement calculation in indoor map construction.
【作者單位】： 中國科學院成都計算機應用研究所;中國科學院大學;香港理工大學電子計算學系;
【基金】：四川省科技廳項目(2014GZ0104) 中國科學院西部青年學者項目(2015XBZG)~~
【分類號】：TN929.53;TP212

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1624434