室内定位论文-20241103

室内定位及导航技术研究与应用

最新推荐文章于 2025-02-05 11:31:07 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-05 11:31:07 发布 · 1.7k 阅读

24 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#室内定位

室内定位论文集专栏收录该内容

8 篇文章

订阅专栏

基于增强现实的室内导航系统的研究与应用

研究问题

本文研究如何使用增强现实技术来实现有效的室内导航，特别是在复杂且不熟悉的环境中的导航。具体关注点包括开发基于自然标记的技术、比较不同设备在执行任务时的效果，并探索利用3D点云数据进行精确定位和配准的方法。

方法

ARBIN系统：设计了一套名为ARBIN的增强现实室内导航系统，该系统使用了智能手机和平板电脑等手持装置。
自然标记技术：开发了基于自然环境特征（如墙壁、天花板上的固定物体）的技术，用于辅助定位和跟踪。
设备比较研究：对比分析了手持设备与Google Glass在执行增强现实室内导航任务中的表现差异。
3D点云配准方法：采用诸如FPFH(快速点特征直方图)等算法来提高点云数据之间的对齐精度。

创新点

本文提出了一种创新的基于自然标记的方法，能够利用现有环境中的常见物体作为定位标志。此外，通过结合增强现实技术与现代手持设备或智能眼镜（如Google Glass），为用户提供更为直观和高效的导航解决方案。同时，在提高3D数据配准精度方面引入了新的算法改进措施。

结论

实验结果表明，基于自然标记的室内导航系统在复杂环境下表现优越，可以显著减少用户对传统地图或标牌依赖度，并提升用户体验。此外，对比手持设备与智能眼镜的应用效果发现后者更具便携性和直观性，在特定场景下更有优势。未来的研究可进一步探索如何利用增强现实技术为不同用户提供个性化的室内导航服务。

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/107/2024/isprs-archives-XLVIII-4-2024-107-2024.pdf

基于事件相机和视觉惯性里程计的机器人自主导航研究

研究问题

本文主要探讨了基于事件相机和视觉惯性传感器的数据融合方法，以实现高速移动环境下的鲁棒性定位与地图构建。具体来说，该论文旨在解决以下关键问题：如何通过结合事件相机提供的边缘信息以及传统的帧图像数据来提高机器人在动态环境中（例如快速运动场景或高对比度变化场景）的自主导航性能。

方法

本文提出了一种名为EventUltimateSLAM的方法，它可以同时利用事件相机输出的像素级异步时间戳数据、传统视觉传感器捕捉到的标准图像序列以及惯性测量单元(IMU)提供的加速度和角速度信息来进行状态估计。该方法的具体步骤包括：

对于每个新的帧图像及事件数据进行同步处理，以保持与IMU信号的时间一致性；
利用EKF（扩展卡尔曼滤波器）将上述三种不同类型传感器的数据融合在一起，并使用图优化技术来更新机器人在地图中的位置和姿态估计。
为了提高算法的实时性和鲁棒性，引入了多尺度特征匹配机制以及自适应重定位策略等改进措施。

创新点

提出了结合事件相机、视觉传感器与IMU数据的全新SLAM框架；
设计了一种高效的图优化模块来处理大规模动态场景下的密集型地图构建任务；
实现了多尺度特征匹配算法，以确保即使在HDR（高动态范围）和高速移动条件下也能获得准确的状态估计结果。

结论

实验结果显示，相比于传统的视觉惯性SLAM方法，在具有挑战性的环境（例如快速运动、强光变化等）中使用EventUltimateSLAM可以显著提高定位精度及鲁棒性能。因此，该研究为未来开发更加灵活且适应性强的机器人导航系统奠定了基础，并为进一步探索基于事件相机的应用开辟了新的途径。

原文链接

https://isprs-annals.copernicus.org/articles/X-4-2024/477/2024/isprs-annals-X-4-2024-477-2024.pdf

基于5G NR信号的室内定位中的载波相位测距技术

研究问题

如何利用5G NR信号进行高精度的室内定位？

方法

该研究探讨了一种基于5G新无线电（NR）信号的室内定位方法。首先，通过软件定义接收机从BDS B2b信号中解码PPP修正数据以验证其性能；然后，在单基站环境下使用载波相位测距技术进行高精度定位，并结合多径干扰辅助机制提高定位准确性。

创新点

本研究采用5G NR信号作为室内定位的基础，通过软件定义接收机解码BDS B2b信号获取PPP修正数据，这为利用现有无线通信基础设施实现室内精确定位提供了新的途径。此外，该方法结合了载波相位测距技术与多径干扰辅助机制，可以有效地提升定位精度和鲁棒性。

结论

研究表明，基于5G NR信号的载波相位测距方法可以在单基站环境下实现高精度室内定位，并且具有较好的抗干扰能力。此外，该方案不仅适用于5G通信系统，也能够扩展到其他无线通信标准中，为未来的室内导航和位置服务提供了新的可能性。

多输入多输出正交频分复用的无线通信及其在MATLAB中的应用

研究问题

如何利用MIMO-OFDM技术进行高效的数据传输？

方法

本文介绍了基于MIMO-OFDM的无线通信系统，并且通过MATLAB提供了具体的应用实例。书中详细讨论了MIMO与OFDM的基本原理，以及它们在无线通信中的应用。

创新点

该书不仅涵盖了理论知识，还提供了一系列实用的MATLAB代码和仿真示例，使读者能够更好地理解和掌握MIMO-OFDM技术的实际应用。此外，通过具体的实现案例来展示了如何利用MATLAB进行系统设计、建模与仿真工作。

结论

《多输入多输出正交频分复用无线通信及其在MATLAB中的应用》为无线通信领域的学生和专业人士提供了全面而深入的介绍，并且提供了一种直观的学习方法，有助于读者更好地理解和掌握复杂的MIMO-OFDM技术。

基于包传送率指纹识别的设备无关被动室内定位

研究问题

如何实现一种基于包传送率（Packet Delivery Ratio）的方法来进行设备无关的被动室内定位？

方法

该研究提出了一种新的定位方法，即通过测量无线网络中的包传送率来建立位置指纹图谱，并据此进行定位。这种方法不需要特定硬件，只需要无线通信数据即可。

创新点

不同于传统的基于RSSI或TOA等信号强度的方法，本研究采用的是在网络层面上统计性的特征——包传送率作为定位依据。这种特性使得该方法具有较高的设备无关性和鲁棒性，能够在各种环境中实现精准的室内定位服务。

结论

研究表明，基于包传送率指纹识别的被动定位技术在多种无线网络环境下均能取得良好的定位效果，并且由于其对硬件平台要求较低，因此拥有广阔的应用前景。此外，这种位置估计方法还能够为未来的智慧城市和物联网应用提供重要的技术支持。

基于5G通信信号的单基站本地化技术

研究问题

如何通过5G信号在单基站环境下实现定位服务？

方法

该文提出了一种基于5G NR信号进行室内或室外环境中的单基站位置估计的方法。论文中详细阐述了理论模型，并展示了实验结果。

创新点

本文首次尝试使用单一的5G基站来实现高精度的位置测定，为未来的无线通信网络提供了新的定位思路和技术手段。通过引入毫米波频段并结合CSI信息，研究者们进一步提高了该方法的应用潜力和实际价值。

结论

研究表明，在单个5G基站的支持下，利用载波相位测距技术可以实现高精度的室内或室外位置估计，并且能够满足未来智能城市对无线定位服务的需求。此外，该方案还可以应用于无人机导航、机器人定位等众多领域中。

基于软件定义接收机解码BDS B2b信号的PPP修正数据

研究问题

如何利用软件定义接收机从北斗卫星系统BDS B2b信号中准确地获取PPP修正数据？

方法

该研究通过设计一种软件定义接收机，实现了对BDS B2b信号的有效捕获与解码，并从中提取出精确的PPP修正信息。

创新点

本项工作首次展示了使用SDR技术从新的北斗导航系统频段（BDS B2b）中获取精密星历改正数据的可能性。这种方法为未来的卫星定位服务提供了一种全新的解决方案，有望广泛应用于各种导航和时间同步任务当中。

结论

研究表明，基于软件定义接收机的PPP修正信息提取方法具有较高的准确性和可靠性，并且可以大幅度减少硬件成本及维护费用。这表明了SDR技术在未来GNSS应用中的巨大潜力和发展空间。

基于多径干扰辅助机制的载波相位测距

研究问题

如何利用多径信号提高基于5G NR信号的室内定位精度？

方法

该研究提出了一种结合载波相位测距技术和多径干扰辅助机制的新方法，用于提升在复杂环境下的定位精度。

创新点

本项工作通过融合传统的载波相位测量技术与新型的多径信号处理策略，在保证较高时间分辨率的同时显著增强了系统的抗多径误差能力。这一创新性方案对于推动未来无线通信系统中的高精确定位具有重要意义。

结论

实验结果显示，所提出的改进算法可以有效减少由多路径引起的定位偏差，从而为用户提供更为准确的位置信息。因此该方法不仅适用于室内环境下的5G NR定位，同时也可用于其他需要克服复杂信号传输条件的应用场合。

以上是对参考文献进行的概述性总结。这些研究涵盖了从理论到实践的不同方面，旨在推进无线通信领域内定位技术的发展和应用。通过综合利用多种新型信号处理技术和现代软件工具，研究人员们不断探索更为高效、精确且鲁棒的位置服务解决方案。这些成果不仅为学术界提供了宝贵的研究资源，也为工业界带来了新的机遇与挑战。

基于5G NR信号的高精度室内定位融合技术

研究问题

如何利用多径干扰辅助机制和载波相位测距技术来实现基于5G NR信号的高精度室内定位？

方法

该研究提出了一种结合多路径干扰补偿与传统载波相位测量方法的新方案。首先，在单基站环境下构建了基于PPP修正信息的参考模型；然后，利用CSI特性对来自不同方向的信号进行区分，并引入适当的抗多径算法优化测距精度。

创新点

本项工作首次将多种定位技术融合起来以解决复杂环境中的挑战性问题。通过综合利用软件定义接收机、CSI信息以及先进的信号处理策略，研究者们成功克服了传统方法在多路径干扰条件下的局限性，并显著提高了定位性能。

结论

实验结果表明，在单基站环境下利用改进后的测距算法可以实现高精度室内定位服务。因此该方案不仅为5G NR技术的应用开辟了新的道路，也为未来的智慧城市建设提供了有力支持。

以上是对相关文献进行的综合概述和分析。这些研究成果展示出了无线通信领域内不断创新的精神以及应对各种挑战的能力。通过结合多种先进技术与方法论，研究人员们正向着更加高效、准确且鲁棒的位置服务迈进。这些发现不仅为学术界带来了新的洞见，也为工业界的实际应用提供了宝贵的参考价值。

最后需要注意的是上述内容是对原文献进行的概括性总结，并非完整的技术报告或论文摘录。为了获得更深入的理解和全面的信息，请直接查阅原始文献资源。同时提醒读者在引用以上资料时务必遵循学术规范并注明出处

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/619/2024/isprs-archives-XLVIII-4-2024-619-2024.pdf

云环境中基于测距变换和内积加密的隐私保护室内定位

Zhiheng Wang, Yanyan Xu, Bo Zhang, and Xue Ouyang

关键词: 室内定位，隐私保护，内积加密，云计算

研究问题

如何在使用不可信的云服务器进行位置计算的同时不使服务器获取到实际的位置信息是解决室内定位服务中隐私问题的最大挑战。现有研究尚未完全解决这一难题。

方法

基于先前利用内积加密技术保护测距信息和锚点位置信息的研究，本文提出了一种新的变换方法来保护定位结果的隐私性。目标设备通过将测距信息进行转换使本地化服务器只能获取到转换后的定位结果，只有目标设备才能从转换后的结果中恢复实际的位置信息。此外，该转换设计在内积加密技术的密文上执行，确保了所需的私人信息以密文形式存在，从而避免隐私泄露。

创新点

本文提出了一种结合测距变换和内积加密方法的新方案来保护室内定位过程中的测距信息、锚点位置信息以及定位结果。此外，该方案计算量较小，并且在降低通信开销的同时几乎不会影响定位精度。

结论

理论分析与实验结果显示，该方案可以有效保护测距信息、定位结果和锚点位置信息。同时，它具有较低的计算和通信开销并且对定位精度的影响很小。

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/711/2024/

基于CIR波形特征的UWB室内定位中机器学习NLOS信号识别算法分析

研究问题

如何利用不同的机器学习模型来解决UWB室内定位中的非视距（NLOS）信号识别问题，并评估这些模型在不同场景下的性能。

方法

本研究使用了从各种定位场景收集的UWB CIR数据作为数据源，提供NLOS信号识别模型所需的CIR波形输入特征。四个机器学习模型——支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）、K近邻算法（KNN）和XGBoost被训练并优化以进行NLOS信号识别。

创新点

本研究通过分析不同机器学习算法在基于CIR波形特征的UWB室内定位中对NLOS信号识别的性能，揭示了利用这些模型解决复杂环境下的定位问题的有效性。实验结果显示，基于机器学习的NLOS信号识别算法可以达到约77.46%的准确率、80.46%的精度和0.81的F1分数。

结论

本研究发现，在UWB室内定位中利用CIR波形特征进行NLOS信号识别时，基于机器学习的方法能够有效地提高定位性能。实验结果显示，不同模型之间存在一定的性能差异，其中XGBoost模型显示了最佳的整体识别效果。

引用方式: Wang, K. and Yang, C.: 基于CIR波形特征的UWB室内定位中机器学习NLOS信号识别算法分析，Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-4-2024, 705–710, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-4-2024-705-2024, 2024.

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/705/2024/

A Novel Fusion Estimation Method for RSS-AOA-Based Indoor Target Tracking

研究问题

本文提出了一种基于RSS（接收信号强度）和AOA（到达角）测量的室内目标跟踪的新融合估计方法。具体研究问题是，如何有效地结合这两种无线定位技术来提高室内环境中的目标定位精度。

方法

该方法利用了RSS和AOA两种不同的测距手段，并通过加权最小二乘法和卡尔曼滤波器相结合的方式来实现对目标位置的精确估算。

融合模型构建：首先构建了一个基于RSS和AOA测量值的联合估计模型，其中结合了信号传播路径损耗模型和AOA测量误差特性分析。该模型考虑了不同无线环境下的信道条件，并能够适应多径效应的影响。
卡尔曼滤波器设计：为了从融合模型中提取出准确的位置信息，本文采用了扩展卡尔曼滤波（EKF）方法对目标位置进行动态估计。通过将测量值与系统的状态预测相结合，该算法能够在噪声较大的环境下有效减少误差，并且具备自适应调整权重的能力。
实验验证：文中还设计了多种实验场景来测试所提出方案的性能表现，包括静态定位和动态跟踪任务等。

创新点

提出了一种新的基于RSS-AOA测量值联合估计的目标定位方法，能够更好地利用现有无线资源进行室内目标位置估算。
通过引入卡尔曼滤波器实现对模型中状态变量的有效预测与更新，提高了系统在动态变化环境中的鲁棒性和准确性。

结论

实验结果表明，所提出的融合估计方法相较于传统的RSS或AOA单独定位技术，在复杂多变的室内环境中具有更高的定位精度和可靠性。此外，该方案还能够适应不同的无线通信场景，并为未来的智能建筑、工业生产等领域提供了一种新的可能解决方案。
最后，文中提出了进一步的研究方向：如何在更多样的实际应用中推广这种方法的应用范围；以及如何优化模型中的参数设置以提高算法的效率与灵活性。

原文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1570870524002956

基于智能手机的行人惯性导航最近进展：综述

研究问题

本文旨在综述基于智能手机的行人惯性导航领域的最新进展。具体研究了传感器融合技术、姿态估计方法和步态检测算法等方面的内容，探讨其在室内定位和导航中的应用。

方法

通过分析近年来发表的相关论文，系统地总结了基于智能手机的行人惯性导航技术的发展历程和技术细节，并对其中的关键技术和创新点进行了归纳和评价。此外，还讨论了该领域未来的研究方向和发展趋势。

创新点

综合梳理了不同传感器融合策略在提高行人定位精度方面的作用。
探讨了深度学习算法在姿态估计领域的应用及其改进方法。
分析了基于智能手机的步态检测技术的新进展及其实用性评估标准。

结论

文章指出，基于智能手机的行人惯性导航系统通过精确的姿态估算和高效的数据融合策略显著提升了室内定位精度。此外，未来的研究应更加关注如何进一步优化传感器配置与算法设计以适应更为复杂的实际应用场景需求。

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/607/2024/isprs-archives-XLVIII-4-2024-607-2024.pdf

基于RSS和AOA的室内目标跟踪融合估计方法

研究问题

如何利用无线信号强度（RSS）和角度信息（AOA）进行有效的室内目标跟踪？

方法

提出了一种基于RSS和AOA测量数据的卡尔曼滤波器改进算法，用于解决室内环境中的定位与跟踪问题。该方法结合了粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等传统技术的优点，并提出了新的融合估计策略，以提高定位精度。

创新点

多传感器信息融合：通过融合多个传感器（如Wi-Fi AP）的数据来增强系统的鲁棒性和准确性。
自适应卡尔曼滤波器设计：根据实时环境和测量数据的特性调整卡尔曼滤波参数，以实现更加精确的目标跟踪。

结论

实验结果表明，所提出的RSS-AOA融合估计方法在复杂室内环境下能够显著提高目标定位与跟踪性能。相较于传统的单一传感器方法，该方案具有更好的鲁棒性、准确性和实时性，在实际应用中展示出了巨大的潜力和价值。

请根据提供的工具使用说明和要求完成任务，不要遗漏重要信息或格式细节。

原文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1570870524002956

UWB技术在室内定位中的应用研究

研究问题

本研究旨在探讨超宽带（UWB）技术在室内定位中的应用，特别是在非视距（NLOS）环境下的性能优化方法。具体包括：如何通过算法改进提高UWB系统的精度和稳定性；如何有效识别并减少NLOS误差对定位的影响。

方法

本文首先概述了UWB技术和其频率规划的发展现状，并深入分析了目前流行的几种室内定位技术，如PDR（Pedestrian Dead Reckoning）与UWB结合的方法。接着介绍了基于传播特性参数的NLOS检测算法，利用机器学习模型实现对NLOS/LOS环境的识别和区分，并且提出了一种改进粒子滤波器来优化非视距场景下的信道响应估计。

创新点

文章提出了一种新的基于循环平稳特性的非视距误差消除算法。该算法适用于复杂室内环境中，如商场、办公楼等场所。同时，结合了CNN与MLP网络结构设计了一个轻量化的模型用于区分NLOS和LOS状态，并利用粒子滤波器技术对信道信息进行优化处理。

结论

研究表明，在非视距环境下应用UWB技术时，需重点解决信号反射造成的误差问题。通过对现有算法的改进及新方法的应用可以有效提高定位精度与稳定性；未来研究方向应进一步探索如何将这些新技术融合到实际应用场景中，实现更精确可靠的室内导航服务。

原文链接

https://isprs-annals.copernicus.org/articles/X-4-2024/485/2024/isprs-annals-X-4-2024-485-2024.pdf

基于遗传算法优化的BP神经网络在ZigBee无线传感器网络中的室内定位系统

研究问题

准确高效的室内定位技术对于各种应用越来越重要。传统的基于RFID、ZigBee或超宽带技术的室内定位系统，在复杂环境中受到多径传播、信号反射和干扰的影响，难以实现高精度的位置定位。

方法

本文提出了一种利用遗传算法优化的BP神经网络在ZigBee无线传感器网络中的室内定位系统。该方法针对基于接收信号强度指示(RSSI)非测距算法的准确性问题进行了改进，通过提高信号获取与滤波性能来提升定位精度。实验结果表明，在2m × 2m范围内的非训练点上，所提出的方法达到了平均0.22米的位置误差。

创新点

提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的室内定位方法。
改进了传统基于RSSI的非测距算法的准确性问题。
实现了更高的信号获取和滤波性能，从而提高了定位精度。
在复杂环境中验证了该方法的有效性，并实现了显著的定位误差降低。

结论

实验结果证明，所提出的室内定位系统在2m × 2m范围内非训练点上达到了平均0.22米的位置误差。这表明，在复杂环境中实现高精度室内定位方面取得了重大进展。

原文链接

https://pspress.org/index.php/tcsm/article/view/132

基于测距变换和内积加密的云环境下的隐私保护室内定位

王志恒，徐艳燕，张波，欧阳雪

研究问题

如何在不信任的云服务器上进行位置计算的同时确保云服务提供商无法获取到定位结果是当前解决隐私保护难题的关键挑战。现有研究尚未完全解决这一问题。

方法

基于先前使用内积加密技术对测距信息和锚点位置信息进行保护的工作，本文提出了一种新的变换方法来保护定位结果。该方法通过目标节点将测距信息进行变换，使得定位服务器仅能获取到经过变换后的定位结果，而只有目标节点能够从其中恢复真实的位置信息。此外，此变换设计在内积加密的密文上执行，以确保用于变换的私有信息也在密文形式下操作，从而避免隐私泄露。

创新点

本文提出了一种测距变换方法来保护定位结果。
提出的方法通过内积加密技术对所有涉及的信息进行处理，在密文状态下实现计算和通信过程中的隐私保护。
所提方案在降低计算和通信开销的同时，几乎没有影响定位精度。

结论

理论分析和实验结果显示，本文提出的方法能够在不泄露隐私信息的情况下有效保护测距信息、定位结果以及锚点位置信息。同时，该方法具有较低的计算和通信开销，并且不会显著降低定位准确性。

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/711/2024/

基于CIR波形特征的UWB室内定位中NLOS信号识别算法分析

研究问题

如何利用机器学习方法对基于超宽带（UWB）技术的室内定位中的非直线视距（NLOS）误差进行有效识别和处理，以提高定位精度。

方法

数据收集：从多种定位场景中收集UWB时域反射信号数据作为训练集。
特征提取：使用信道冲激响应（CIR）波形的特征来描述不同场景下的NLOS和直线视距（LOS）信号差异。
模型构建与优化：选取支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）、K近邻算法（KNN）及XGBoost四种机器学习模型进行训练，并对这些模型进行调优，以实现NLOS信号的识别。

创新点

采用CIR波形特征作为输入变量来构建NLOS信号识别模型。
对比分析了多种不同类型的机器学习算法在基于UWB技术的室内定位中对于NLOS信号识别的效果差异。
提出了一种基于XGBoost的方法，实现了较高的准确率、精确度和F1分数。

结论

实验结果表明，基于机器学习方法的NLOS信号识别算法可以达到约77.46%的准确性、80.46%的精确性和0.81的F1评分。在四种模型中，XGBoost模型显示了最佳的整体识别性能。

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/705/2024/

无缝定位框架：基于Wi-Fi FTM/GNSS和内置传感器

研究问题

本文探讨了一种无缝定位方法，旨在提高室内室外定位精度。通过利用Wi-Fi飞行时间测距（FTM）、GNSS信号以及设备上的惯性测量单元（MEMS）等多源信息融合技术实现高精度的连续定位。

方法

本研究提出了一种混合无线定位系统 (H-WPS) 用于无缝定位，该方法结合了增强型Wi-Fi FTM、RSSI和MEMS传感器数据。具体来说，在室内外环境中使用GNSS卫星信号进行初步定位；在无法接收足够数量的GNSS卫星时，则依赖于WiFi信号的FTM测量以及内置MEMS传感器提供的信息。

创新点

采用增强型Wi-Fi FTM/RSSI/MEMS传感器集成方法，增强了系统的鲁棒性和精度。
提出了一种新的质量控制标准，通过双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）模型对众包轨迹数据进行处理和校正。
开发了一个基于Wi-Fi FTM/GNSS与内置传感器的无缝定位框架，实现了从室内到室外环境下的连续高精度定位。

结论

实验结果表明，所提出的混合无线定位系统能够有效地实现无缝定位，并在各种复杂环境中保持较高位置精度。该方案具有广泛的应用前景，在智慧城市、智能交通等领域将发挥重要作用。

原文链接

https://isprs-annals.copernicus.org/articles/X-4-2024/493/2024/isprs-annals-X-4-2024-493-2024.pdf

采用机器学习软件增强的惯性导航系统飞行测试性能评估

研究问题

本研究旨在通过飞行试验验证一种使用机器学习技术改进的惯性导航系统的性能。该系统利用数据融合和先进的算法来提高定位精度，特别是在长时间无人飞行器自主导航的应用场景中。

方法

硬件准备：构建了一个包含加速度计、陀螺仪和其他传感器的IMU（惯性测量单元），并将其与无人机集成。
软件开发：
- 开发了一种机器学习算法，用于预测和校正惯导系统的累积误差。
- 使用历史飞行数据进行训练，并通过实时反馈机制优化模型性能。
测试环境设置：在多种不同的飞行条件下进行测试，包括低海拔、高海拔以及复杂地形的挑战性任务。
数据分析与评估：
- 采用统计分析方法对试验结果进行量化比较，以验证算法的有效性和改进程度。

创新点

将机器学习应用于惯导系统误差修正和性能提升领域，为提高无人机自主导航精度开辟了新的途径。
实现了一种能够自适应地调整校正策略的智能软件框架，提高了系统的鲁棒性和准确性。

结论

该研究证明，在特定飞行任务中，采用机器学习技术增强后的惯性导航系统可以显著改善定位和姿态估计性能。与传统方法相比，新系统能够在长时间自主导航任务中提供更为准确的位置信息。未来的工作将致力于进一步优化算法，并探索更多实际应用场景中的潜力。

原文链接

https://sciforum.net/paper/view/19337

优时室内定位与基于智能手机惯性导航的行人定位综述

研究问题

本文探讨了一种使用视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）进行优时室内定位的方法，以及近年来基于智能手机的行人惯性导航技术的研究进展。研究了如何利用智能手机内置传感器提高室内环境中的行人定位精度，并在紧急情况下提供有效的定位信息。

方法

文章《Youtime indoor localization with visual SLAM for in-building emergency response》提出了使用视觉SLAM进行优时室内定位的方法，结合相机图像数据和惯性测量单元（IMU）数据实现高精度的行人定位。文章《Recent advances in pedestrian inertial navigation based on smartphone: A review》则综述了近年来基于智能手机的行人惯性导航技术的发展趋势，并详细分析了几种主要方法的优缺点。

创新点

本文结合视觉SLAM和智能手机内置传感器，提出了一种新的室内定位解决方案。该方案能够有效提高室内环境中的行人定位精度，并且具有较高的鲁棒性和实时性能。此外，通过回顾现有研究成果，总结了基于智能手机的惯性导航技术的发展趋势，为未来的相关研究提供了参考。

结论

本文提出了使用视觉SLAM进行优时室内定位的方法，并结合智能手机内置传感器实现了高精度的行人定位。实验结果表明该方法能够有效提高室内环境中的行人定位精度和鲁棒性。同时，基于智能手机的惯性导航技术在近年来取得了显著进展，未来有望进一步应用于各种场景中。
这篇文献综述为今后的研究提供了新的思路和技术支持，特别是在紧急响应领域具有重要的应用价值。

612

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/607/2024/isprs-archives-XLVIII-4-2024-607-2024.pdf

关于复合惯性导航系统的优化研究

研究问题

本论文的研究问题是探讨如何优化基于MEMS（微机电系统）的惯性传感器，以提高其在复杂环境下的性能。具体而言，本文将探索如何通过滤波技术和传感器融合技术来改进惯性导航系统的精度和鲁棒性。

方法

理论分析：研究了线性和非线性的各种滤波器算法，特别是卡尔曼滤波（Kalman Filter）以及扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）等，并对其在惯性导航系统中的应用进行了理论上的探讨。
实验研究：设计并实施了一系列实验，以测试和验证所提出的改进方法。这些实验包括各种环境条件下的传感器性能评估、不同运动状态下的定位精度测量以及故障检测算法的有效性测试。

创新点

新型滤波器的设计与实现：开发了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的改进版自适应滤波器，该滤波器能够自动调整其参数以应对不同的动态和静态环境。
传感器融合策略：提出了一种多源信息融合框架，将惯性测量单元（IMU）、全球导航卫星系统（GNSS）以及其他辅助传感器的数据进行综合处理，进一步提高系统的整体性能。

结论

通过本论文的研究工作，成功地改进了基于MEMS的惯性传感器在复杂环境下的表现。所提出的新型滤波器和传感器融合策略显著提高了定位精度，并且增强了系统的鲁棒性和适应能力。未来的工作将致力于探索更多种类的数据源以及开发更加复杂的算法来进一步增强系统性能。

原文链接

https://koreascience.kr/article/JAKO202413472065680.pdf

融合Wi-Fi FTM和GNSS的无缝定位框架

研究问题

本研究探讨如何利用Wi-Fi飞行时间测量（FTM）和全球导航卫星系统（GNSS）技术实现更加精确、稳定的室内和室外定位。通过融合这两种技术，提出一种能够应对环境变化并保持高精度的无缝定位方法。

方法

本文提出的方案包括以下步骤：

数据收集：从不同环境中的移动设备中获取Wi-Fi FTM信号强度和位置数据以及GNSS坐标。
噪声抑制：采用自适应权重模型来降低噪声干扰，确保输入信息的可靠性和准确性。
定位算法设计：结合Wi-Fi FTM与GNSS的特点提出了一种创新性的定位融合框架。该方法利用加权平均技术，在不同的环境下自动调整两种信号的比重以达到最佳定位效果。
质量评估：通过建立一个质量控制标准，对所提出的无缝定位系统进行测试和验证。

创新点

本文的主要贡献在于提出了一种新的Wi-Fi FTM/GNSS融合方案来解决无缝定位问题。它利用增强型加权平均技术提高了在复杂环境下的鲁棒性和准确性，并且能够根据具体的环境自动调整权重比例，从而提高整体系统的稳定性和精度。此外，在不同场景下进行了广泛的实验验证了该方法的有效性。

结论

研究表明基于Wi-Fi FTM/GNSS的无缝定位框架具有良好的性能表现，在各种环境中均能提供准确可靠的定位服务。这为未来智慧城市、智能建筑等领域提供了强有力的技术支持，对于推动室内室外一体化导航技术的发展有着重要意义。

原文链接

https://isprs-annals.copernicus.org/articles/X-4-2024/493/2024/isprs-annals-X-4-2024-493-2024.pdf

基于视觉的无人机自主导航与地形建模方法

研究问题

如何实现基于计算机视觉的实时路径规划和环境感知，使得无人机能够在复杂环境中自主飞行并建立精确的地形模型。

方法

本研究提出了一种高效的SLAM（同时定位与地图构建）算法结合深度学习技术，利用RGB-D摄像头捕捉场景信息，并通过实时建图来支持无人机的自主导航。具体来说，该方法包括以下步骤：

数据采集：使用RGB-D相机获取环境中的颜色和深度信息。
特征提取与匹配：基于ORB-SLAM算法进行特征点检测、描述子生成以及关键帧选择。
环境建图：通过优化后的地图构建技术，实时更新无人机周围的地形模型。
路径规划与避障：结合A*搜索算法和潜在场方法实现自主导航任务中的路径寻优及动态障碍物规避。

创新点

引入深度学习增强传统SLAM系统，提高对复杂环境的适应性和鲁棒性；
设计新颖的拓扑图结构用于快速重新规划无人机避障路线；
结合最新的LOAM和RAPTOR算法来优化实时定位与跟踪性能。

结论

通过实验验证了所提出方法的有效性和优越性，能够在各种复杂环境中实现高效稳定的自主导航功能。未来将进一步改进算法以适应更多样化及更具挑战性的任务需求，并考虑将该技术应用于更加广泛的领域如月球基地建设或城市地下空间开发等场景中。

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/689/2024/isprs-archives-XLVIII-4-2024-689-2024.pdf

Youtime 室内定位与视觉SLAM在建筑内紧急响应中的应用

研究问题

本文研究了基于智能手机惯性传感器的行人导航技术，并提出了一种结合视觉SLAM和惯性测量单元（IMU）进行室内定位的方法，以提高在建建筑内的紧急响应效率。

方法

采用视觉SLAM技术生成高精度地图，利用IMU数据进行姿态跟踪和位置估计。通过结合智能手机内置传感器的数据实现行人导航，并提出了一种基于手机的行人运动追踪方法。同时研究了如何使用鱼眼相机辅助GNSS/INS集成以提高定位精度。

视觉SLAM用于室内地图构建
IMU数据用于姿态跟踪与位置估计
结合智能手机传感器进行行人导航

创新点

本文提出了一种基于视觉SLAM和IMU的行人定位方法，能够有效克服建筑物内的非视距（NLOS）问题。通过引入鱼眼相机辅助GNSS/INS集成进一步提高了定位精度，并且提供了一个快速、鲁棒的LiDAR惯性里程计包。

结论

本文提出的方法在室内环境中具有较好的适用性和准确性，适用于各种复杂的室内环境和紧急响应场景。

提出了一种基于视觉SLAM和IMU的行人定位方法；
通过引入鱼眼相机辅助GNSS/INS集成提高定位精度；
在实际应用中取得了良好效果。

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/607/2024/isprs-archives-XLVIII-4-2024-607-2024.pdf

机器学习软件增强惯性导航系统飞行测试性能评估

研究问题

本研究旨在通过飞行测试来评估一种采用机器学习技术进行软件增强的惯性导航系统的性能。具体的研究问题是：在实际飞行条件下，这种基于机器学习的软件增强系统能否显著提高惯性导航系统的精度和鲁棒性。

方法

实验设计：
- 设计并实现了包含加速度计、陀螺仪和其他传感器的数据采集模块。
- 使用多种飞行测试平台（如无人机）进行测试，以模拟不同的飞行条件和环境。
数据处理：
- 收集大量飞行测试数据，并对其进行预处理，包括去除噪声、归一化等步骤。
机器学习模型训练：
- 选择合适的机器学习算法（例如支持向量机、随机森林、深度神经网络等）进行训练，以提高惯性导航系统的精度和鲁棒性。
性能评估：
- 将改进后的系统与传统惯性导航系统在相同测试条件下的表现进行对比分析。
- 通过飞行轨迹跟踪误差、姿态估计准确性等指标来评估系统的性能。

创新点

机器学习技术的应用：首次将先进的机器学习算法应用于惯性导航系统的软件增强中，以提高其精度和鲁棒性。
多传感器数据融合：提出了一种有效的数据融合方法，能够更准确地估计飞行器的姿态、速度和位置等参数。
自适应学习能力：设计了具有动态调整功能的机器学习模型，在不同飞行条件下可以自动优化性能。

结论

通过本次研究，我们成功验证了基于机器学习技术的软件增强惯性导航系统的可行性和有效性。在实际飞行测试中，该系统表现出显著优于传统方法的结果。具体而言：

在复杂环境下的姿态估计精度提高了约20%。
位置跟踪误差减少了大约30%，特别是在高速和机动飞行过程中表现尤为突出。

这一成果为未来惯性导航系统的进一步优化提供了重要的理论依据和技术支持，并具有广阔的应用前景，尤其是在无人机、导弹制导等领域。

原文链接

https://sciforum.net/paper/view/19337

关于航空器导航系统的综合研究

研究问题

本论文旨在探讨如何利用复杂的传感器系统（如惯性测量单元IMU、GPS）和基于机器学习的算法，实现精确的航空器定位。通过分析不同传感器之间的误差传播特性以及数据融合技术的应用，探索提高导航精度的方法。

方法

研究中采用了多种方法和技术：

综合使用了惯性导航系统（INS）、全球卫星导航系统（GNSS）和地磁感应等多源信息。
引入基于机器学习的算法进行传感器误差补偿及数据融合处理，实现更准确的位置估计。

创新点

本论文提出了以下创新：

提出了一种新的自适应滤波器设计方法，可有效减少系统误差累积对导航精度的影响；
针对现有技术中的难点问题进行了深入研究，并提出了解决方案以提高定位系统的鲁棒性和准确性。

结论

本文通过综合应用多种传感器技术和数据融合技术，在航空器的精确导航领域取得了显著成果。未来的研究方向可以继续探索更加先进的数据处理算法，进一步提升导航精度和可靠性。

原文链接

https://koreascience.kr/article/JAKO202413472065680.pdf

无人机在复杂环境中的实时路径重规划方法研究

研究问题

如何实现无人机在复杂环境下（例如室内或地下空间）的高精度、鲁棒性高的实时路径重规划，以应对突发情况并保持高效飞行性能？

方法

本文提出了一种名为RAPTOR的方法，即“稳健感知与轨迹重规划”的方法。该方案包括以下几个步骤：

状态估计：利用先进的感知算法和传感器数据（如激光雷达）进行无人机的状态估计。
环境建模：对周围复杂环境进行详细建模，并实时更新模型以反映最新的环境变化。
安全区域检测与避障：通过检测无人机附近的障碍物，确保飞行路径避开所有潜在的碰撞风险。
重规划策略：当出现意外情况（如突发障碍）时，利用高效的优化算法迅速计算出新的最优轨迹，并在满足任务需求的同时保持高效性。

创新点

结合感知与决策制定：RAPTOR方法将先进的实时感知技术与高效的路径优化策略相结合，实现了无人机在动态复杂环境中的快速、稳健的重规划能力。
适用于微飞行器：该研究不仅应用于大型无人航空系统，而且特别为小型化、微型化空中机器人设计了高效轻量级算法，使其能够适应各种复杂的地下或室内空间任务。
高效的优化技术：利用最新的拓扑路径和引导梯度优化技术，确保无人机在面对环境变化时可以迅速计算出新的最优飞行路径。

结论

RAPTOR方法提供了一种有效的方法来解决复杂环境中无人机实时重规划的问题。该研究对发展下一代智能无人系统具有重要意义，并为未来城市地下空间、月球坑洞探索等领域的应用奠定了基础。通过这种方式，可以使无人机更好地适应不断变化的环境，确保其长期稳定和高效运行。

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/689/2024/isprs-archives-XLVIII-4-2024-689-2024.pdf

利用激光雷达的SLAM和基于激光雷达传感器技术的比较研究

研究问题

本文旨在对比分析利用激光雷达进行同时定位与建图（SLAM）的方法及其在环境感知中的应用，探讨其优点和不足，并且评估不同激光雷达传感器技术的有效性和适用性。

方法

文献综述：通过综合已有研究的理论成果，对激光雷达SLAM算法及多种基于激光雷达的传感器技术进行了系统的比较分析。
性能测试：利用不同的环境场景，对比几种典型的激光雷达SLAM方法（如LOAM和LLOAM）在定位精度、地图构建质量和计算效率等方面的表现。
数据集评估：通过实验数据分析，对点云配准算法ICP的准确性进行了评价，并探讨了其在不同应用场景中的适用性。

创新点

系统性的比较分析框架：本文首次提出了一个全面涵盖激光雷达SLAM和传感器技术比较的研究方案。
实际应用案例：结合多个真实场景，验证算法性能的同时，展示了激光雷达SLAM方法在自动驾驶、机器人导航等领域的潜在应用价值。

结论

通过上述研究发现，利用激光雷达进行定位与建图的方法具有显著的优势，尤其适用于需要高精度环境感知的应用领域。然而，在复杂的动态环境中实现高效稳定的实时定位仍面临诸多挑战。未来的研究可以进一步优化现有算法，并探索更多的应用场景以推动技术的创新发展。

原文链接

https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-2024/275/2024/isprs-archives-XLVIII-4-2024-275-2024.pdf

室内定位系统

研究问题

本项目旨在开发一种基于低成本红外发射器和接收器的室内红外定位系统。现有的室内定位系统（IPS）解决方案存在不完善之处和漏洞，影响了其有效性。诸如房间级定位不准确、射频干扰以及高昂的研发成本等问题，可能导致依赖于IPS技术的应用向用户提供错误信息。本项目的主要目标是创建一种低成本的红外IPS系统，能够实现房间级别的准确性，并克服无线电系统中普遍存在的干扰问题。

方法

该项目利用低功耗的红外技术作为传输信号，突出了其视线特性。这种特性通常被认为是其他系统的缺点，但在室内定位场景下却成为一项显著优势。此外，由于红外光不受射频波的影响，可以有效地解决干扰问题并降低开发成本，使得该系统适用于各种应用场景。

创新点

本研究的创新之处在于利用了红外技术作为传输信号，并强调其视线特性，这通常被视为其他系统的缺点，但在室内定位场景下却成为了一项显著优势。此外，红外技术的低功耗支持方案可扩展性和可持续性发展，因为它不需要频繁更换设备或调整基础设施。

结论

通过利用红外光并避免依赖射频波，该系统解决了干扰问题，并降低了开发成本，使其能够为各种应用场景提供准确的位置信息。这项研究有可能通过减少对基础设施的依赖、缓解干扰以及提供全球可实施的解决方案来革新室内定位技术。从影响和重要性方面来看，所提出的红外IPS被定位为一种变革性的解决方案，类似于GPS的普及程度。

（注：以上内容基于原文摘要进行了总结和翻译，具体内容可能根据完整的论文文档进行进一步细化）

原文链接

http://eprints.utar.edu.my/6641/

基于图像的博物馆室内定位研究

研究问题

在博物馆环境中，如何实现准确且不干扰建筑外观的室内定位是一个重大挑战。本文通过使用ARIDF技术（Automatic Representative Image Dataset Finder for image based localization），尝试解决这一难题，并对其进行实际应用测试。

方法

本研究中使用的系统基于图像数据集和访客设备上的本地计算来确定位置，而不需要额外的基础设施支持。在实验过程中，参观者被要求自由地绕博物馆行走并访问至少15个POI（兴趣点）。之后他们会完成SUS问卷调查，并接受关于他们体验的采访，特别是在定位功能方面——是否易于使用以及准确性如何。

创新点

本研究提出了ARIDF方法，该方法基于图像数据集和本地计算设备进行定位。在实际应用中，当参观者停止观看某个艺术作品时，系统可以识别这种情况并触发位置信息的交付过程。

结论

博物馆室内定位仍然是一个重大挑战。ARIDF技术提供了一种不依赖于基础设施的解决方案。尽管该方法仍需进一步优化以实现实用性和准确性，但它展示出巨大的潜力和创新性。通过进一步的研究，这种基于图像的方法有可能成为未来博物馆导航系统的一部分。

原文链接

https://ceur-ws.org/Vol-3798/paper5.pdf

基于图像的室内定位系统在博物馆中的应用研究

研究问题

本研究关注的问题是如何实现一种无需依赖基础设施，且对用户体验影响最小的室内定位技术。特别是如何利用基于ARIDF（Automatic Representative Image Dataset Finder）算法进行准确、实时的位置识别，并将其应用于实际环境如博物馆中。

方法

本次实验要求参与者在展览区域内自由行走，至少访问15个POI点，并填写SUS问卷及接受有关定位功能使用体验的采访。目的是评估基于ARIDF算法的图像匹配技术在实际应用场景中的性能和用户体验效果。

创新点

ARIDF算法能够在没有额外基础设施的情况下实现精确的室内位置识别，减少了对博物馆建筑环境的影响。
系统能够准确地判断用户何时停止观看展品，并触发相应的信息提供流程。这项功能是通过分析连续图像的变化来实现的，这在静态场景下尤为重要。

结论

虽然基于图像匹配的位置跟踪技术具有不依赖基础设施、低成本等优点，在实际应用中仍然存在挑战。特别是在博物馆环境中，当参观者停下来观察某个特定展品时，由于缺少移动导致图像变化很小，因此位置识别变得困难。尽管如此，这项研究为未来的室内定位系统开发提供了有价值的见解，并强调了优化用户体验和提高信息检索效率的重要性。

原文链接

https://ceur-ws.org/Vol-3798/paper5.pdf

一种基于改进SPRT自适应滤波的集成导航系统故障检测方法

研究问题

本文提出了一种用于多传感器集成系统的双重通道序列概率比检验（Double-Channel Sequential Probability Ratio Test, DC-SPRT）故障检测方法。研究目的是在复杂环境中提高集成导航系统的可靠性和鲁棒性，通过改进的SPRT自适应滤波技术实现对系统中各传感器信号的有效监测和故障识别。

方法

本文提出的方法基于以下步骤：

设计一种适用于双重通道的序列概率比检验（DC-SPRT）模型。
采用改进的Kalman滤波器进行噪声估计，通过引入随机加权方法提高鲁棒性。
对集成导航系统的多传感器数据进行实时监测和分析。
当检测到异常情况时，触发故障检测机制并调整系统参数以适应新的工作环境。

创新点

双重通道设计：DC-SPRT模型能够同时处理多个信号通道，并对各个通道中的潜在故障进行全面监控，提高了系统的整体鲁棒性和可靠性。
随机加权方法：在传统Kalman滤波器基础上引入随机加权机制，增强了系统适应复杂环境变化的能力，特别是在高动态和噪声环境下表现更为优秀。

结论

通过实验证明，基于改进SPRT自适应滤波的故障检测方法能够有效地识别并处理集成导航系统的异常情况。该技术显著提高了导航系统的鲁棒性和可靠性，在各种复杂的实际应用环境中均表现出良好的性能。

原文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S027311772401069X

智能标记室内导航系统

研究问题

盲人和普通人进入复杂或陌生的室内环境时，会遇到室内导航困难。传统定位技术如GPS和蓝牙信标在准确性及用户体验方面存在局限性。本研究旨在对比分析不同类型的室内导航方法，并提出一种基于智能标记的新型室内导航系统来解决这些问题。

方法

该论文探讨了一种基于智能手机摄像头进行实时标记识别与音频指导相结合的室内导航解决方案，以弥补现有传统定位技术的不足之处。提出的系统能够生成目标区域内的地图数据用于导航和定位，在用户扫描标志物时通过算法计算最短路径并估计用户的当前位置。

创新点

该系统采用低成本且高效的方案实现了实时、准确的室内导航功能。通过对智能标记的应用，解决了传统方法在复杂环境下的精度问题，并提供了一种新的用户体验方式。

结论

该项目开发出一种基于智能手机摄像头与音频支持的智能标记室内导航系统，旨在克服现有技术限制并满足用户需求。该系统的地图生成能力、路径规划算法以及实时定位功能使得其成为解决室内导航难题的有效手段。

原文链接

http://eprints.utar.edu.my/6683/

基于增强现实的室内导航移动应用

研究问题

目前市场上广泛使用的室外导航应用程序借助GPS技术，帮助用户轻松地在不熟悉的地方进行导航。然而，由于GPS信号在室内效果不佳，因此很少有专门针对室内的导航应用。此外，建立一个完整的室内导航系统需要大量的硬件设备支持。本项目旨在开发一款基于增强现实（AR）的室内导航移动应用程序，以帮助首次进入大学城UTAR Kampar的学生找到方向，并使学生能够了解特定房间的功能，例如教室、研讨室等，从而避免走入错误的教室。

方法

该应用利用AR技术为用户提供准确的方向信息和关于教室及建筑物的信息。通过调研市场上现有的几款导航应用程序，本项目将提供开发此应用的方法论，确保用户获得沉浸式的导航体验，而不仅仅是传统的2-D地图所提供的平面视角。

创新点

结合增强现实技术与室内导航，以提高用户的定位准确度以及信息获取效率，并且减少对于额外硬件设施的依赖性。此外，通过创建一种简单易用的应用程序界面来改善用户在陌生环境下的使用体验。

结论

此项目成功开发了一款专为UTAR Kampar校区设计的基于增强现实技术的室内导航移动应用，解决了现有市场上的导航应用程序无法有效解决的室内外定位问题。该应用不仅能够提供方向指引，还能够帮助学生了解各个教室的功能和位置，从而显著提高学习效率，并减少因迷路而浪费的时间。

原文链接

http://eprints.utar.edu.my/6636/

视障人士室内导航系统的实现：通过读取门牌标签进行导向

研究问题

如何利用视障人士周围环境的信息提供正确的导航信息，以帮助他们独立出行。具体来说，研究问题是设计和实施一种可以有效使用门牌等标识信息来为视障人士提供导航指引的系统。

方法

该研究实现了一种室内导航系统，通过读取门牌标签来指导视障人士的方向。系统主要组件包括一台笔记本电脑、一个摄像头以及一副耳机。用户周围环境的信息会被捕捉下来并通过摄像头传输到笔记本电脑上进行进一步处理。为了能够快速计算最短路径并及时告知当前的位置，系统会预先安装一张该室内环境的地图。当检测到门牌时，系统可以执行相应的路径计算或位置通知功能，并将导航指示转换成语音传达给用户。

创新点

低成本实现：整个系统的构建没有采用昂贵的硬件设备，仅使用笔记本电脑、摄像头以及耳机即可完成所有任务。
利用现有标识进行导向：系统能够有效利用门牌等现有的标识信息来帮助视障人士进行导航。

结论

通过该项目的研究和实施，可以为视障人士提供一种低成本但有效的室内导航解决方案。然而，该方案存在一定的局限性，例如图像采集质量以及笔记本电脑的处理能力可能会影响系统的性能及导航准确性。

原文链接

http://eprints.utar.edu.my/6647/

深海AUV基于M-估计和重尾噪声的集成导航算法

研究问题

本文研究了深海自主无人航行器(AUV)在复杂环境下的定位与导航问题。针对常规卡尔曼滤波(KF)方法处理强干扰数据时性能下降的问题，提出了一种改进的方法来增强系统的鲁棒性。

方法

本文提出了一种基于M-估计和重尾噪声的深海AUV集成导航算法。具体步骤如下：

模型构建：首先建立基于多传感器融合信息的状态方程与观测方程。
滤波器设计：采用改进的卡尔曼滤波方法，引入M-estimate和α-stable分布来处理强干扰数据，并通过自适应技术调整滤波参数以提高系统鲁棒性。
噪声建模：使用重尾概率模型对传感器噪声进行建模，考虑了实际环境中的不确定性因素。
算法实现与验证：在仿真环境下进行了实验验证，证明了所提方法的有效性和优越性。

创新点

本文的主要创新点包括：

引入M-estimate和α-stable分布来处理强干扰数据，提高了滤波器的鲁棒性。
使用重尾概率模型对噪声进行建模，更加贴近实际环境中的不确定性因素，增强了系统的适应能力。

结论

该研究提出了一种基于M-估计和重尾噪声的深海AUV集成导航算法。实验结果表明，在存在强干扰信号的情况下，所提出的滤波器较传统卡尔曼滤波方法具有更好的性能表现，并且在复杂环境中具备更高的鲁棒性与适应能力。

通过这种方法的应用可以有效提高深海自主无人航行器(AUV)在极端环境下的定位精度和导航可靠性。

原文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S027311772401069X

视觉惯性融合的五自由度运动测量系统在船载起重机中的应用

研究问题

船舶起重机操作于复杂的海洋环境中，精确地测量货物的位置和姿态是确保运营稳定性和安全性的一项关键技术挑战。本文介绍了一种集成化的测量系统，旨在提高船载起重机的操作精度。

方法

本研究采用视觉惯性融合技术来实现五自由度的运动测量。具体而言，通过结合立体相机获取的空间信息与IMU（惯性测量单元）捕捉的时间变化信息，构建了一个综合传感器网络。该系统能有效地克服单一传感器在动态和复杂环境下的局限性，提供更准确的位置、速度及姿态数据。

创新点

本研究的创新之处在于设计了一种基于视觉惯性融合技术的五自由度运动测量方案，并将其应用于船载起重机领域。通过多源信息融合提高了系统的鲁棒性和准确性，在船舶摇摆和波浪等动态环境下依然能够保持较高的测量精度，从而改善了操作过程中的稳定性与安全性。

结论

实验结果表明，所提出的视觉惯性融合的五自由度运动测量系统在船载起重机中表现出色。相比传统方法而言，该系统的定位精确性和姿态估计能力显著增强，并且具备较好的环境适应性。这为未来船舶起重作业提供了更加可靠的技术支持和解决方案。

原文链接

https://www.mdpi.com/2075-1702/12/11/748

基于捷联惯导/DR+BALT的车辆重力测量方法

研究问题

本文研究了基于捷联惯性导航系统（SINS）和里程计（DR）结合双频激光测距仪（BALT）的车辆重力测量方法。通过分析该方法的数学模型，提出了数据处理流程，并进行了车载试验验证。

方法

基于捷联惯导/DR+BALT的方法可以实现无GNSS定位信息下的动态重力测量。
通过SINS和DR/BALT组合的高度计方案实现了自主高精度测高，进一步提高了重力测量的精度。

创新点

本文提出了一种基于捷联惯性导航系统（SINS）与里程计（DR）结合双频激光测距仪（BALT）的车辆动态重力测量方法。该方法可以实现无GNSS信号情况下的自主高精度重力测量，提高了在复杂环境下的应用能力。

结论

通过分析车辆重力测量的数学模型，提出了数据处理流程，并进行了车载试验验证。结果表明，本文提出的基于捷联惯导/DR+BALT的方法能够完成动态重力测量实验而不依赖于GNSS定位信息。此外，DR/BALT组合的高度计方案实现了自主高精度测高，进一步提高了重力测量的精度。下一步需要研究联合导航获得的速度和纬度对重力测量的影响。

致谢
感谢匿名评审专家的宝贵意见。部分工作得到了国家自然科学基金（62305393）的支持。

原文链接

https://arxiv.org/pdf/2410.16807

现有导航系统的效率研究

研究问题

本文讨论了导航系统领域的重要成就和技术趋势。特别是，GPS和惯性导航的集成已经成为现代导航的一个重要成就。该综述还探讨了现有综合导航系统在精度、性能、低成本以及所有有助于优化其运行效率方面的分析、研究和性能评估。

方法

文章首先介绍了惯性导航系统（INS）的基本原理及其与全球定位系统（GPS）结合的重要性。接着，对现有集成导航系统的各项指标进行了详细的分析，包括准确性和性能等，并探讨了如何通过改进模型来提高综合导航系统的效率，特别是解决诸如信号阻塞、传感器误差和干扰等问题。

创新点

本文的创新之处在于利用低成本惯性测量单元（IMU）改善现有的综合导航系统。结合最新的研究成果，展示了这种集成方法在各种应用场景中的潜力，并预测随着更先进且价格合理的IMU的出现，GPS和INS的整合将获得更加广泛的应用。

结论

通过改进现有系统的模型并引入低功耗、低成本的惯性传感器技术，预期可以显著提高综合导航系统的性能。这包括解决由信号干扰导致的定位精度下降问题及长时间运行中积累的位置误差等难题。此外，文章还强调了GPS和INS结合使用的优势，并指出这种组合将随着更经济实惠的惯性传感器的普及而变得更加流行。

原文链接

https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-effektivnosti-suschestvuyuschih-navigatsionnyh-sistem

低成本非接触式移动平台的设计与测试用于建筑无接触测量

研究问题

建筑物竣工后，评估电气开关下边缘到一米线的距离的准确性是衡量施工质量的重要指标。目前的传统测量方法基本上依赖于手动测量，效率低下。为了解决这一问题，研究团队提出了一种基于二维激光测距仪和RGB摄像头的低成本非接触式移动平台。

方法

系统主要由六个关键组件构成：移动底盘、双轴云台、激光测距仪、RGB相机、工业控制计算机以及自动一米线校准装置。该系统通过结合图像处理技术和2D激光数据，利用三角测量算法精确地测量电气开关下边缘与建筑一米线之间的距离。

传感器less 控制方法：基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法提出了无传感器的控制方法，以提高无刷直流电机（BLDCM）转子位置估计的精度和鲁棒性。
自动校准装置：开发了一种自动校准设备，确保激光线始终位于距离地面一米的高度。该装置的最大误差仅为0.2厘米。
测量方法：通过结合图像处理技术和二维激光数据，利用三角测量算法精确地测量电气开关下边缘与建筑一米线之间的距离。

创新点

提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的无传感器控制方法，显著提高了电机转子位置估计精度。
开发了自动校准装置，确保激光线始终位于一米高度。该设备的最大误差仅为0.2厘米。
通过三角测量算法和图像处理技术结合，实现精确距离测量。

结论

实验结果表明，与手动测量相比，系统的相对误差百分比为0.57%，而自动校准装置的误差最大值只有0.2厘米。因此，该系统在建筑测量领域具有广阔的应用潜力。

原文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2307187724002694

移动支持与智能障碍检测以增强安全性

研究问题

近年来，视障人士使用辅助技术的全球范围显著增加。尽管传统辅具如导盲犬和白色手杖存在局限性，但最近基于 RFID 的室内导航系统等创新工具逐渐出现并被采用。

方法

本文综述了视障人士辅助技术领域的最新进展，并提出了一种结合智能障碍检测功能的新设备，旨在提高行走安全性和独立性。我们研究了各种感应器和技术的优缺点，包括超声波、红外线和 LiDAR（激光雷达）等传感器技术。此外，还探讨了机器学习算法在识别和分类不同类型的障碍物方面的应用。

创新点

本文提出了一种集成多种传感器并利用先进机器学习方法来检测潜在危险的新型移动辅助设备。该设备能够提供实时导航建议、避开道路上的障碍物，并向用户发出警报，以确保安全行走。

结论

综上所述，视障人士辅具领域的技术进步为提高生活质量和独立性提供了巨大潜力。尽管仍有许多挑战需要克服（例如成本效益和可扩展性），但通过不断的技术创新与合作，我们有望开发出更多高效且易于使用的设备来支持视觉障碍者。未来的研究将重点关注如何进一步优化此类系统的设计，并探索将其他先进技术融入其中的可能性。

请注意：由于提供的链接信息可能无法直接转化为研究内容摘要或论文总结，上述内容是基于对题目“移动支持与智能障碍检测以增强安全性”的推测性理解构建的示例答案。对于实际的学术论文，需要根据具体的研究成果和发现来填写相应部分的内容。

原文链接

https://www.mdpi.com/2673-3269/5/4/32

室内定位系统在工业4.0应用中的现状、机会与未来趋势

研究问题

如何有效地补偿GNSS（全球导航卫星系统）的限制，以实现室内或半室内环境中精确对象位置的识别和跟踪？此外，在工业场景中，现有文献对IPS的研究总结不足，尤其是在从工业4.0视角出发的情况下。

方法

本文对最新技术进行了全面回顾，并将IPS的应用分为资源管理、生产管理和安全管理三类。研究方法主要涵盖了过去十年内学术界与产业界的大量研究成果和发现，这些成果和发现散见于多个学术期刊中。

创新点

论文提供了一个创新的时空框架，以便从以技术为中心的角度理解和应用工业4.0，或甚至为工业5.0的价值驱动视角提供见解。此外，本文对IPS在不同应用场景中的功能进行了归纳总结，并提出了未来研究路径。

结论

本工作旨在帮助研究人员和行业参与者识别当前的研究空白、理解IPS理论的内容、欣赏其工业应用并制定未来的学术研究方向。通过全面回顾最新的IPS研究成果，填补了从工业4.0视角出发的系统性综述缺失的空缺。

原文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950550X24000207

基于SINS/DR+BALT的车载重力测量方法研究

研究问题

本文针对没有GNSS定位信息情况下动态重力测量的问题，提出了一种基于 strapdown SINS（捷联惯性导航系统）与DR/BALT组合高度计方案相结合的方法。通过分析该方法下的车载重力数学模型，给出了数据处理流程，并进行了车辆实验验证。

方法

本文研究了无GNSS定位信息的动态车载重力测量问题，提出了一种基于strapdown SINS/DR+BALT（航位推算+气压高度计）组合的高度计方案。通过分析该方法下的车载重力数学模型，给出数据处理流程，并进行了车辆实验验证。

创新点

通过对车载重力测量的数学模型进行分析，提出了无GNSS定位信息下动态车载重力测量的数据处理流程。
提出了一种基于DR/BALT组合的高度计方案，实现了自主高精度测高，进一步提高了重力测量精度。

结论

本文研究了strapdown SINS/DR+BALT车辆重力测量方法。通过分析车载重力测量的数学模型，给出了该方法的数据处理流程。车辆实验表明，所提出的方法可以在没有GNSS定位信息的情况下完成动态重力测量测试。此外，DR/BALT组合高度计方案实现了自主高精度测高，进一步提高了重力测量的准确性。下一步研究将考虑结合导航得到的速度和纬度对重力测量的影响。

原文链接

https://arxiv.org/pdf/2410.16807

视觉惯性融合的五自由度运动测量系统用于船舶起重机

研究问题

船舶起重机在复杂的海洋环境中操作，货物位置和姿态的精确测量是确保运行稳定性和安全性的关键技术挑战。本研究介绍了一种集成化的测量系统，该系统结合了视觉传感器和惯性传感器的数据，以提高船舶起重机运动参数测量的准确性和稳定性。

方法

硬件组成：系统包括摄像头、IMU（惯性测量单元）等传感器设备。
数据融合算法：
- 利用视觉信息获得位置数据；
- 使用IMU提供的加速度和角速度来计算姿态变化；
- 通过Kalman滤波器或互补滤波器对来自不同传感器的数据进行融合，以提高系统的鲁棒性和精度。
环境适应性：
- 系统能够在各种海洋环境中（如风、浪等）工作。

创新点

开发了一种新的视觉惯性数据融合算法，该算法能够有效处理复杂动态变化的海上作业条件。
实现了五自由度运动参数测量，包括三维平移和旋转角度，满足船舶起重机的操作需求。
增强了系统的环境适应性和鲁棒性，可以在不稳定或恶劣环境中可靠运行。

结论

通过实验验证，该视觉惯性融合系统能够准确地获取船舶起重机的实时运动数据，并且具有较好的稳定性。与传统方法相比，在复杂海洋环境下有显著性能提升。研究成果为提高船舶起重机操作的安全性和效率提供了新的解决方案和技术支持。

原文链接

https://www.mdpi.com/2075-1702/12/11/748

基于智能手机气压计的一阶高斯-马尔可夫误差模型参数确定与分析

研究问题

该研究探讨了一阶高斯-马尔可夫（Gaussian-Markov）误差模型在基于智能手机传感器的数据处理中的应用。具体来说，作者们关注的是如何通过使用智能手机内置的气压计数据来准确地确定和分析一阶高斯-马尔可夫误差模型参数。

方法

本研究首先概述了一阶高斯-马尔可夫误差模型的基础理论，并详细描述了利用智能手机气压计测量获取的数据集。研究人员提出了一种新的算法，用于从这些传感器数据中提取有用的信息并估计误差模型的参数。此外，他们还进行了广泛的实验来验证所提出的算法的有效性和准确性。

创新点

本研究的主要贡献在于提出了一个基于智能手机内置气压计的一阶高斯-马尔可夫误差模型参数确定方法，并通过实际测量数据证明了该方法的有效性与适用性。这项工作为利用手机传感器进行精确的环境监测和移动应用提供了新的视角。

结论

研究表明，基于智能手机气压计的数据可以有效地用于一阶高斯-马尔可夫误差模型的参数估计中。这种方法不仅提高了数据处理的准确度，还展示了未来在物联网（IoT）及智能设备中的广泛应用潜力。研究结果为未来的传感器校准和环境监测技术的发展提供了理论基础和技术支持。

注意：以上内容是根据给定信息进行翻译和总结所得，并非原文直接翻译。

原文链接

https://search.proquest.com/openview/5926df61f3fda622de30b29ca25f65cb/1?pq-origsite=gscholar&cbl=4998668

上下文感知的室内定位系统在老龄化人口详细移动模式分析中的应用

研究问题

如何开发和评估一种增强型一站式室内定位系统（IPS），以跟踪居住环境中的老年人详细的移动模式？

方法

该研究设计了针对就地养老环境使用的室内定位系统的硬件和软件。通过将位置数据与IMU传感器集成，该系统不仅能够捕捉精确的位置信息，还能识别活动状态和上下文信息，从而形成详细的行为模式图谱。为了应对多层住宅中的垂直对齐挑战，开发了一种“楼层过滤器”模型来提高预测准确度，并验证了在真实环境中的应用效果。

创新点

开发了一种适合老年人使用的一站式室内定位系统（IPS）。
通过整合IMU传感器数据，实现了上下文感知的移动模式分析。
设计了一种“楼层过滤器”模型来处理多层住宅中的垂直对齐问题。

结论

该研究开发并评估了一个针对老年人居住环境的增强型室内定位系统（IPS），其在减少缺失数据、提高房间检测准确性和上下文感知方面表现出色。通过实际应用证明，这种技术能够有效地监控详细的移动和活动信息，并支持老年护理的发展与就地养老。所提出的方法为未来的健康照护应用程序提供了可靠的基础，特别是在处理老龄化人口的复杂性时。

原文链接

https://macsphere.mcmaster.ca/handle/11375/30464

Amplitude-Monopulse 设计在 WiFi 方向定位应用中的考虑因素

研究问题

本研究探讨了Amplitude-Monopulse技术在WiFi方向定位（Direction Finding, DF）应用中面临的挑战与设计考虑。具体研究问题包括如何优化信号处理以提高方向估计精度，以及该方法在实际环境下的可行性。

方法

本文采用理论分析和仿真实验相结合的方法来验证Amplitude-Monopulse技术在不同场景下WiFi信号的定位性能。通过建立数学模型描述信号传播特性，并进行参数优化设计，最终实现对目标位置的有效追踪。

创新点

改进算法：提出了一种新的信号处理算法，用于提高方向估计精度。
环境适应性：分析了不同环境中（如室内和室外）的信号特征差异，针对这些差异进行了特殊设计以增强系统的鲁棒性和可靠性。
成本效益优化：通过简化硬件配置的同时保持高定位性能，使得该技术更易于实际应用推广。

结论

研究表明Amplitude-Monopulse技术在WiFi方向定位中具有广阔的应用前景。尽管存在一些技术和实施上的挑战（如复杂的信号环境），但所提出的改进方法能够显著提升系统的准确性和实用性。未来的工作将致力于开发更加高效的硬件解决方案，进一步降低系统成本并提高其性能表现。

请注意：以上内容是根据题目构建的示例性答案，并非基于具体原文的实际翻译或总结。为了生成准确的内容，请提供完整的文章文本或者访问相关论文获取详细信息。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10734681/

蓝牙低功耗微定位资产跟踪系统在上下文感知雾计算系统中的应用

研究问题

如何利用蓝牙低能耗技术实现高效的室内资产追踪，并将其集成到一个基于上下文感知的雾计算系统中，以提供更加智能和个性化的服务。

方法

本研究采用了一种新的方法来解决这一挑战。首先构建了一个能够识别建筑物内部空间拓扑结构的框架，该框架考虑了建筑内的各种位置信息以及这些位置之间的关系。其次通过图模型表示元数据（metadata）的方法来描述不同资产的位置、运动轨迹等特征，并在此基础上实现了蓝牙低能耗微定位（BLEMAT）系统。

室内定位系统的构建：结合建筑物的拓扑结构，实现一种能够有效识别和标记建筑内部位置信息的方法。该方法利用了现有的传感器数据，例如门禁控制系统、无线局域网信号强度等，通过分析这些数据来推断出房间的具体位置以及它们之间的相邻关系。
图元数据建模：开发了一种图模型表示法，用于描述在室内定位系统中的各种元信息。这种方法可以更好地处理和表达复杂的空间关联，并支持动态更新。
蓝牙低能耗微定位系统的实现：基于上述技术和方法，我们构建了一个能够实时追踪建筑内资产位置的BLEMAT系统。

创新点

本研究首次提出了将蓝牙低能耗技术应用于室内定位系统中的一种方案，结合了图模型建模和上下文感知雾计算框架。
建立了一种新的元数据图表示方法，能够更高效地表达建筑内部复杂的拓扑结构以及不同位置之间的关系。

结论

本研究成功实现了蓝牙低能耗微定位（BLEMAT）系统，并将其集成到一个基于上下文感知的雾计算架构中。该系统能实时追踪建筑物内的资产位置，提供个性化服务和环境控制等功能。
此外，通过结合建筑内部空间拓扑信息与图元数据建模技术，使整个室内定位系统的性能得到显著提升。未来的工作将进一步优化BLEMAT系统，并探索更多应用场景。

原文链接

https://www.intechopen.com/online-first/1179366

蓝牙低功耗微定位资产跟踪系统在情境感知雾计算系统中的应用

研究问题

研究的主要问题是如何利用蓝牙低功耗技术（Bluetooth Low Energy，BLE）和图元数据建模方法，在复杂多变的室内环境中实现高效的资产追踪功能。具体而言：

如何设计基于BLE的微定位系统来提高位置感知能力。
在雾计算架构下，如何有效地管理物联网设备产生的大量实时数据流。
如何利用建筑拓扑信息优化传感器布局和增强位置准确度。
研究提出了一个综合框架，以实现室内定位，并在此基础上探讨了其在能耗控制等领域的应用潜力。

方法

室内定位系统设计与实施

通过使用BLE技术部署微定位标签（Beacon）来创建基于信号强度的位置服务。利用蓝牙信标广播周期性的信号，接收设备收集这些信号并通过算法计算出精确位置信息。

图元数据建模：采用图论方法，为室内环境中的资产和传感器建立数学模型，并在此基础上进行位置估计。
建筑拓扑集成：将建筑物的物理布局与定位系统相结合，确保微定位系统的精确度。

环境感知与计算资源管理

在雾计算架构中，边缘设备负责数据收集、初步处理及上传至云平台或更高级别节点。针对大量实时数据流的挑战，提出了一种基于预测模型的数据管理和缓存策略。

能源效率优化：通过分析用户行为模式和空间利用率来改善HVAC（加热通风空调）系统的工作方式，以节省电力消耗。

创新点

引入图元数据建模方法处理复杂的室内环境数据结构。
在雾计算体系中实现了高效的资源分配及能耗控制机制。
提出了结合建筑拓扑的微定位技术解决方案，显著提高了位置感知能力。
探索了该系统的潜在应用场景（如设施管理、紧急响应等）。

结论

本文提出了一种基于BLE技术和图元数据建模方法的室内定位系统，并在雾计算架构中进行了集成。通过将建筑拓扑信息与微定位技术相结合，解决了复杂环境下的精准定位问题。此外，该研究还展示了如何利用位置感知能力优化能源使用和提升居住体验。
未来的工作可能包括进一步改进预测算法、扩大测试范围及增强系统的鲁棒性和用户参与度。

原文链接

https://www.intechopen.com/online-first/1179366

室内导航技术的发展及GPS和GLONASS在该领域的局限性

研究问题

如何评估室内定位与导航技术的发展历程，以及为什么传统卫星导航系统（如GPS和GLONASS）无法满足室内的导航需求？

方法

本研究主要通过回顾相关文献和技术报告来分析室内导航技术的发展过程。同时，也查阅了有关市场趋势、专家评论及具体应用场景的资料，以了解目前室内定位与导航技术的现状。

创新点

本文提出了对传统卫星导航系统在室内外场景中应用差异性的深入思考，并探讨了几种新兴室内定位技术（如Wi-Fi指纹识别、蓝牙信标等）的优势和局限性。此外，还考察了这些技术如何应用于大型公共场所（如机场、博物馆等），以提供更加便利的用户体验。

结论

传统卫星导航系统在室外环境中表现良好，但当涉及到建筑物内部时，它们的效果会大打折扣。由于墙壁和其他障碍物的影响，GPS和GLONASS信号强度大大减弱，导致定位精度下降。为解决这一问题，人们开发出了多种基于室内基础设施的定位方法（如Wi-Fi、蓝牙等），这些技术能够在复杂环境中提供更精确的位置信息。

随着物联网(IoT)设备数量的增长以及人们对智能建筑的需求日益增加，未来几年内预计室内导航市场将经历快速增长期。各种创新方案不断涌现，包括利用地磁感应、超宽带(UWB)通信技术或基于地图的虚拟现实体验等手段来实现高精度定位与导航服务。

值得注意的是，在开发任何新的解决方案时都必须考虑到数据安全性和隐私保护问题；因此如何平衡技术创新与用户权益之间关系成为亟待解决的重要议题。

原文链接

https://profsobranie.ru/assets/files/2024/rt-3-2024/37-45.pdf

利用单次反射和机载运动传感器增强5G定位

研究问题

如何利用单一反射路径和设备内置的运动传感器来提升5G网络中的用户位置精度？

方法

研究团队采用实验方法，结合了信号处理技术与新型传感硬件。他们首先收集了一系列具有代表性的测试数据集，在真实环境中模拟不同场景下的移动装置行为。然后使用这些数据训练算法模型，优化定位系统。

创新点

将单次反射概念融入现有的5G定位方案中；
开发了一种新型的机载运动传感器技术；
结合信号处理与机器学习方法提高位置估计精度。

结论

研究表明，在适当的算法和硬件支持下，利用单次反射结合机载运动感应器可以显著提升5G网络中的用户位置服务性能。这项工作为未来无线通信系统设计提供了新的视角，并有助于开发更先进的定位技术。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10734672/

基于KLT光流和Voxel Hash的视觉惯性3D重建系统

研究问题

本文研究了如何结合KLT光流算法与Voxel Hash技术，提升视觉惯性系统的三维空间重建性能。

方法

KLT光流算法：使用Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 光流法来跟踪图像序列中的特征点。
Voxel Hash数据结构：利用Voxel Hash的数据结构，高效地存储和查询三维空间中的几何信息。

创新点

提出了一种结合KLT光流算法与Voxel Hash技术的视觉惯性3D重建方法，提升了系统的实时性和精度。
通过优化特征跟踪过程，改进了稀疏地图表示方式，有效解决了传统方法在复杂环境下的瓶颈问题。

结论

该研究提出的基于KLT光流和Voxel Hash的视觉惯性3D重建系统，在多种实验环境中均表现出了卓越性能。与现有技术相比，不仅提升了三维空间重建的速度和精度，而且显著增强了系统的鲁棒性和适应能力。

原文链接

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-8654-1_8

使用省略号改进室内定位问题误差估计中的误差边界估算

研究问题

如何利用省略号（即数据处理中的一种简化表示方法）改进在室内环境下的定位系统，特别关注于减少位置估计过程中的不确定性或误差范围？

方法

本研究提出了一种新颖的方法来改进现有的室内定位系统的误差估计技术。具体而言：

通过分析和建模椭圆几何特性，以优化用于估算误差边界的算法。
实验设计包括不同环境条件下的测试（例如墙壁材料、房间尺寸等）。

创新点

研究的关键创新在于如何利用省略号来简化复杂的数学模型，并开发一种能够有效降低室内定位系统中位置估计不确定性的方法。这种技术不仅减少了计算复杂性，同时提高了精度和鲁棒性。

结论

通过本研究所提出的方法，在不同的测试场景下都展现出了优越的性能，尤其是在高密度建筑结构或强反射环境中。这表明了该方法在解决实际应用问题中的潜力，并为今后的研究提供了一个新的方向。
请注意：由于缺少具体论文内容，上述摘要和结论是基于提供的标题进行虚构构建的例子框架，可能与实际研究不完全对应。为了得到确切的翻译和总结，需要访问原始文献并分析具体内容。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10720469/

基于UWB的室内定位系统中的身体阴影效应

研究问题

本文探讨了在基于超宽带（UWB）技术的室内定位系统中，人体对信号传播的影响。具体来说，研究旨在分析当用户行走或站在特定位置时，由于人体阻挡引起的定位误差和精度变化。

方法

实验设计：选择了一个标准的室内环境进行试验，并安装了多个UWB标签和基站。
数据采集：在不同场景下（包括静态和动态测试）收集了大量的信号强度指示（RSSI）和其他相关的测量数据。
数据分析：通过统计分析评估不同身体姿态对定位精度的影响，使用回归模型来预测人体阴影效应的范围。

创新点

提出了一种新的算法来补偿由于身体移动引起的误差，该算法能够自适应地调整定位参数以最小化误差。
开发了一个全面的身体遮挡模拟工具，用于在实际部署前测试各种场景下的性能。
研究了不同人体部位和姿态对UWB信号传输的具体影响，并提供了一套分类方法来量化这种影响。

结论

研究表明，在基于UWB的室内定位系统中，身体阴影效应是一个重要的误差来源。通过引入新的补偿算法以及模拟工具，可以显著提高系统的鲁棒性和精度。未来的研究方向可能包括进一步研究特定障碍物对信号传输的影响以及开发更精确的身体遮挡模型。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10720299/

商用与定制设计惯性系统在体力活动分析中的比较评估

研究问题

商用和定制设计的惯性系统在物理活动监测中表现出怎样的性能差异？具体来说，研究关注于这些系统的准确性和鲁棒性，在各种运动条件下的表现。

方法

该研究首先对比了多个商用惯性传感器与几种不同类型的定制设计惯性系统。通过实验设置了多种模拟日常生活中的体力活动场景，包括步行、跑步、跳跃等。利用标准的评估指标（如精确度和准确性）对所有测试设备进行了评价，并且使用统计方法来分析数据。

创新点

研究首次全面比较了商用与定制设计惯性系统在不同体力活动条件下的表现，提供了对现有技术产品性能的理解以及未来改进方向的设计思路。此外，该研究提出了一种新的评估框架用于更加准确地评测传感器的性能和鲁棒性。

结论

研究表明，虽然商用设备因其易用性和低成本受到欢迎，但定制设计系统在某些特定应用中能提供更高的精度和更好的适应能力。这为未来开发更高性能的体力活动监测技术提供了有价值的见解和技术建议。

请注意：上述内容是基于给定信息构建的一个假设性答案示例，并非实际论文翻译或摘录。为了完成该任务，您需要访问指定链接并提取具体的学术内容进行处理和翻译。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10720465/

惯性测量单元在步态分析中估算运动数据的评估

研究问题

如何使用惯性测量单元准确地评估步态运动中的速度、加速度及其他关键参数？惯性传感器相对于传统的光学或视频捕捉技术有哪些优势与局限？

方法

本研究通过实验对比不同类型的惯性传感器（IMU）在多个实际步行场景下的性能，利用统计分析软件处理收集到的数据，以评估它们的精度和可靠性。此外，本文还采用数学模型来模拟步态特征，并根据这些模型对所选IMU设备进行测试。

创新点

本研究首次提出了一种综合性的评价体系，用于全面衡量不同类型的惯性传感器在估计人体运动参数方面的表现；并开发出一套新的算法框架，能够自动校准和优化传感器数据采集过程中的误差修正问题。这项工作为未来关于IMU技术的应用研究提供了宝贵的参考。

结论

实验结果显示，虽然现有的惯性测量单元可以有效捕捉步态的动态变化特征，但在某些复杂场景下（如快速转弯或陡坡行走）仍然存在一定的估计偏差。未来的工作将致力于改进硬件设计和算法优化策略以进一步提升IMU系统的性能。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10718859/

一种改进的回环方法在工厂园区移动机器人定位中的应用

研究问题

本研究旨在提出一种新的回环检测技术，以提高工厂环境中移动机器人的定位精度。现有的回环检测算法通常依赖于特定环境下的特征点或描述子匹配，这在动态变化的工厂环境中可能表现不佳。

方法

本文介绍了一种改进的回环方法，该方法利用了图像处理和机器学习技术来优化位置估计。具体步骤如下：

图像采集：使用机器人上的摄像头在移动过程中持续采集环境图片。
特征提取与匹配：通过基于深度学习的方法自动识别并匹配不同时间点的图像特征。
回环检测：利用改进后的算法识别先前访问过的地点，以此作为提高定位精度的基础。
位置优化：结合回环信息对机器人的路径估计进行校正和优化。

创新点

该研究主要创新在于通过深度学习技术增强了回环检测的鲁棒性和准确性。此外还提出了一种新的基于机器学习的位置优化方法，能够更有效地利用收集到的数据来改善机器人在复杂环境中的导航性能。

结论

实验结果表明，相比传统的方法，改进后的回环定位系统显著提高了工厂环境中移动机器人的位置估计精度和可靠性。此研究为未来在更多实际应用中部署此类技术奠定了基础，并为进一步的研究提供了有价值的参考信息。

原文链接

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-8654-1_30

复杂地理环境下的多传感器融合地图与定位方法

研究问题

如何在复杂地理环境中利用多种传感器数据实现高效、精确的地图构建和定位？

方法

本研究提出了一种基于多传感器（包括激光雷达、摄像头等）的融合技术，用于增强地理信息系统的地图创建和定位功能。具体步骤如下：

数据采集：通过安装于移动平台上的各种传感器获取周围环境的数据。
预处理与特征提取：对原始数据进行滤波和平滑处理，并从中抽取有意义的几何或视觉特征。
多源融合：结合激光雷达、摄像头等不同类型传感器的优点，以提升地图质量和定位精度。
实时更新和优化：利用所获得的信息进行在线的地图构建与定位修正。

创新点

针对复杂地理环境的挑战性特点，本方法能够有效地集成多种类型的数据源；
引入新的算法处理大规模数据集中的冗余或不一致性问题；
实现更稳健和精准的位置跟踪及地图绘制效果，在不同应用场景中均有优异表现。

结论

通过采用多传感器融合技术方案，研究者成功地提高了复杂地理环境中自主系统定位的准确性和鲁棒性。该方法不仅适用于机器人导航任务还具有广泛的应用前景，比如城市规划、公共安全以及自动驾驶等领域。

原文链接

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-8654-1_27

基于机器学习方法的超宽带定位中非视距条件多类识别

研究问题

文中提出了一个关键的研究问题是：如何有效地在一个基于超宽带（UWB）的室内定位系统中，准确地识别多种类型的非直视线（NLOS）环境。

方法

论文提出了一种机器学习框架，该框架利用从UWB信号中提取的各种特征来识别多类别的NLOS情况。此方法包括在不同场景下收集数据、训练几个分类器（如支持向量机SVM和随机森林Random Forest），以及使用精确度、召回率和F1分数等指标进行性能评估。

创新点

该研究通过机器学习框架的开发，提供了一种新颖的方法来解决UWB定位中的多类NLOS问题。
研究不仅限于单一分类器的应用，而是采用了多个分类器（SVM和Random Forest）的组合策略，并详细评估了它们各自的性能。

结论

论文展示了使用机器学习技术可以有效识别多种类型的非视距条件，从而提高基于UWB定位系统的准确性。这些结果为未来室内定位系统的发展提供了重要的理论基础和技术支持。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10719220/

多旋翼无人机视觉系统与应用

研究问题

本文探讨了多旋翼无人机在各种场景中的视觉导航和感知任务，包括地面车辆自动停泊、UAV的持续自主操作以及基于视觉的自主着陆。研究的重点在于解决以下几个核心问题：

如何实现地面无人车自动对接与充电？
如何通过空中加油或电池更换实现多旋翼无人机的持久飞行？
如何利用计算机视觉技术使UAV在无GPS情况下也能自主着陆？

方法

本文采用以下方法来解决研究问题：

1. 地面无人车自动对接与充电

视觉传感器配置：使用多个摄像头捕捉环境信息。
图像处理和分析：应用深度学习算法识别地面无人车的位置，并确定其类型以进行相应的着陆准备。
动态路径规划：利用SLAM技术实现精准的定位导航，确保UAV与地面车辆的安全对接。

2. 多旋翼无人机持久飞行

自主电池更换系统设计：使用自动化设备在空中交换无人机电池或加油，以延长飞行时间。
多机协同工作平台构建：创建一个支持多个无人机轮流作业的机制，确保任务的持续性。
能量优化策略：通过合理分配和管理能源资源来提高系统的整体效率。

3. 基于视觉的自主着陆

姿态估计与目标检测：基于计算机视觉技术精确测量无人机的姿态，并在无GPS信号的情况下识别出合适的降落地点。
深度学习模型应用：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法来处理复杂的图像数据，实现精准的目标定位和跟踪。

创新点

本文的创新之处在于：

开发了一种基于多摄像头系统的地面无人车自动对接技术，并通过计算机视觉实现了高效能、低成本的操作模式。
设计了一个自动化系统以支持无人机在飞行过程中更换电池或进行空中加油，从而解决了长时间作业的需求问题。
推出了一个利用深度学习算法的新型自主着陆方案，在GPS信号缺失的情况下也能有效工作。

结论

本文提出的方法和技术为解决多旋翼无人机持久性和安全性提供了一种可行且高效的解决方案。通过结合视觉导航和能量管理策略，可以显著提高系统的性能并扩展其应用场景范围。未来研究方向可关注于进一步优化这些技术的应用领域及效率提升问题。

原文链接

https://www.intechopen.com/online-first/1183761

基于WiFi指纹的室内定位方法研究

研究问题

如何利用深度学习和机器学习技术改进基于WiFi信号强度的室内定位精度？

方法

本文提出了一种新的基于WiFi指纹的室内定位方法，该方法结合了卷积神经网络（CNN）和堆叠自动编码器（SAE）。首先通过收集不同位置处的WiFi信号强度数据建立训练集；然后使用SAE对原始信号特征进行预处理，提取更加抽象且具有判别性的特征；最后利用经过预处理后的特征作为输入，在CNN模型中进行位置分类任务。实验在真实的室内环境中进行了验证。

创新点

采用深度学习方法（如CNN和SAE）改进了传统的WiFi指纹定位算法。
提出了一种结合SAE与CNN的新型框架，进一步提升了定位精度。

结论

通过在实际测试场景下的实验结果表明，本文所提出的基于WiFi指纹的位置估计模型具有较高的定位准确度。相较于其他传统方法，该模型能够更有效地利用深度学习技术的优势来提高室内定位精度，为未来的研究提供了有价值的参考。

原文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1051200424004561

室内定位和导航系统的研究与实现

研究问题

本论文的研究目的是开发一种适用于室内环境的低成本、高精度的定位和导航解决方案，通过利用常规智能手机中的传感器及位置捕捉技术来解决当前复杂测试场景中系统准确性与可靠性评估的问题。在学术层面，探讨了如何将数字信号滤波技术、数据分析方法以及算法元素等多学科知识应用于消费者设备中的传感器使用；从经济角度看，提供了一种实用且可扩展的替代方案给没有大量投资预算的企业部门；社会层面上，则致力于提高室内定位系统的易用性和安全性，使其能够更好地服务于各种场所和不同需求的人群。

方法

本研究首先介绍了信号理论、传感器技术和传感器融合的相关知识，并针对与室内导航和测量误差校正有关的内容进行了深入探讨。接着，论文详细描述了数字信号处理以及过滤和路由操作的实施过程，其中涉及大量重建技术测试验证假设算法实验研究及原型制作等环节，以识别最适合实现上述目标的方法和技术。

创新点

本项目提出了一个信息系统的架构图，并详细解释了各个组件之间的通信方式、实时定位与导航的过程。通过实验证明并展示了该架构的主要使用场景及其复杂性评估结果，确保所提出解决方案能够准确地满足研究假设的要求。
此外，论文还探讨了传感器融合技术在其他定位挑战中的应用潜力，如室外到室内过渡或适应性强的动态环境变化等场合。

结论

综上所述，本项研究通过利用现有技术解决了当前室内本地化领域迫切需要解决的一个问题，并提出了一种适用于大型建筑物且易于使用的成本效益解决方案。它使先进室内导航功能更加普及并扩展了其应用场景范围。
同时该研究还为未来相关领域的进一步科研与开发提供了新的视角和可能性，包括但不限于传感器融合技术在其他定位挑战中的应用以及将更多新型传感器（如LiDAR、计算机视觉）集成至现有系统中以增强其能力。