51、经济高效且质量有保障的室内定位框架与智能车联信息系统的研究

经济高效且质量有保障的室内定位框架与智能车联信息系统的研究

在现代科技的发展中，室内定位技术和智能车联信息系统都有着重要的应用。本文将围绕一种经济高效且质量有保障的众包室内定位框架，以及智能车联信息系统（CVIS）展开探讨。

众包室内定位框架

在室内定位领域，研究人员提出了一种经济高效且质量有保障的框架。该框架主要聚焦于众包室内定位，通过收集有价值的数据来提升模型性能，同时控制成本。

损失函数与优化条件

在模型训练过程中，涉及到 0/1 损失和对数损失。其中，(E_{R}) 的计算公式为：
[E_{R}=\sum_{i}P_{\theta}(y_{i}|x)(-\sum_{t = 1}^{T}\sum_{j}P_{\theta^{+}(x,y_{i})}(y_{j}|x_{t})\log P_{\theta^{+}(x,y_{j})}(y_{j}|x_{t}))]
这里，(\theta) 是当前模型，(\theta^{+}(x,y_{i})) 是将 ((x,y_{i})) 添加到训练集 (L) 后重新训练得到的新模型。当新数据加入后当前模型的 (E_{R}) 低于阈值 (\epsilon) 时，就可以考虑进行其他优化或选择属性子集。

定位优化策略

随着项目的推进，定位是主要目标。不仅要同时提高建筑物、楼层的定位精度，还要重点提升位置定位的准确性。针对定位问题，设计了两种多属性优化策略：
- 局部优化 ：专注于特定区域或部分属性的优化，以提高局部的定位精度。
- 全局优化 ：从整体角度考虑所有属性，进行全面的优化，以实现更准确的全局定位。

实验设计

为了评估该框架的性能，研究人员在九州大学西区收集了数据集，并进行了一系列实验。
- 数据收集 ：开发了一款安卓智能手机应用程序，用于收集实验所需的数据。该应用集成了 WIFI 指纹传感和数据标注功能，可通过文本或图像进行标注，标签可以是相对位置或绝对位置。参与者使用 LG nexus 5 手机，在不同日期贡献了超过 4000 个带有准确建筑物 ID、楼层 ID 和地理坐标标签的指纹数据。其中，建筑物 ID 和楼层 ID 是分类标签，纬度和经度是定量值。
|数据类型|具体内容|
| ---- | ---- |
|分类标签|建筑物 ID、楼层 ID|
|定量值|纬度、经度|

• 定位方法 ：采用随机森林（RF）作为定位方法。RF 是一种基于多个独立决策树的集成学习方法，其结果计算公式为：
  [f(x)=\sum_{n = 1}^{N}\frac{1}{N}f_{n}(x)]
  其中，(f_{n}) 是第 (n) 个决策树，(N) 是决策树的总数，具体数量根据具体任务和数据集而定。由于数据中既有纬度和经度的定量值，又有建筑物和楼层 ID 的分类标签，因此分别使用不同的 RF 模型进行连续属性的回归和离散标签的分类，以提供不同的位置描述。

• 实验结果与讨论 ：实验评估了所提出的系统在标注获取成本 (M) 增加时的性能。考虑到位置有多个标签，将其视为多个独立问题，包括两个分类任务（建筑物 ID 预测和楼层 ID 预测）和两个回归任务（纬度和经度预测）。实验涉及两种方法：提出的 ALCIL 和基于随机选择的众包室内定位方法 RSCIL。将收集的样本分为训练数据和测试数据，并从训练数据中选择 200 个样本初始化模型。每次从 (\Lambda) 数据集中选择 (\lambda) 个样本，每个数据的重新校准成本固定为 (\eta)，每个周期的准确标注成本为 (\eta\lambda)，且应低于 (M)。设置 (\Lambda = 50)，(\lambda = 10)，进行 60 个周期构建完整的标注数据集。实验结果表明，在相同的标注成本下，ALCIL 在建筑物 ID 预测和楼层 ID 预测上具有更高的准确性。虽然初始时楼层预测性能不佳，但经过大量数据训练后，ALCIL 也能表现良好。在纬度和经度的回归任务中，ALCIL 同样表现出色。引入主动学习的众包室内定位方法 ALCIL 能够选择有价值的信息，使模型在一定成本下表现更好。

graph LR
    A[收集数据] --> B[数据标注]
    B --> C[划分训练集和测试集]
    C --> D[初始化模型]
    D --> E[模型训练]
    E --> F[模型评估]
    F --> G{是否满足条件}
    G -- 是 --> H[优化或选择属性子集]
    G -- 否 --> E

智能车联信息系统（CVIS）

智能车联信息系统（CVIS）旨在通过车联网（CV）和车与万物互联（V2X）技术，增强道路交通系统的连通性。研究人员进行了两个案例研究。

案例一：中国司机对 CVIS 设计的偏好研究

通过焦点小组访谈和问卷调查，研究了中国司机对车联信息系统（CVIS）设计的偏好。结果显示，参与者更倾向于视觉警告信号和描述性的语音提示。在众多功能中，与安全相关的功能，如提供救援服务、车辆故障提醒和周边危险信息，最受参与者重视。

偏好类型	具体内容
警告信号	视觉警告信号
语音提示	描述性的语音提示
重视功能	提供救援服务、车辆故障提醒、周边危险信息

案例二：振动警告信号设计研究

为了实现更快的反应，研究了振动警告信号的设计。通过两个实验分别测量了简单反应时间（SRT）和选择反应时间（CRT）。结果表明，与手腕和小腿的振动相比，当振动信号作用于耳朵时，响应时间最短。在所有任务中，刺激 - 反应兼容性效应并不显著。

综上所述，经济高效且质量有保障的室内定位框架为众包室内定位提供了有效的解决方案，而智能车联信息系统的研究则有助于提升道路交通的安全性和舒适性。未来，室内定位框架可进一步设计合适的激励机制，吸引更多用户参与数据收集，并考虑设备的异质性；智能车联信息系统可根据用户偏好和实验结果，进一步优化警告信号的设计，提高系统的实用性。

经济高效且质量有保障的室内定位框架与智能车联信息系统的研究

室内定位框架的优势与潜在挑战

众包室内定位框架的提出具有显著的优势。从成本角度来看，通过主动学习选择有价值的信息进行标注，避免了对所有数据进行标注，有效降低了标注成本。在性能方面，ALCIL 方法在分类和回归任务中都展现出了较高的准确性，能够满足室内定位对精度的要求。

然而，该框架也面临一些潜在挑战。首先，激励机制的设计至关重要。虽然提到未来要设计合适的激励机制吸引更多用户参与数据收集，但如何设计出有效的激励机制是一个难题。例如，激励措施可能包括物质奖励、积分系统等，但不同用户对激励的需求和敏感度不同，需要进行深入的用户调研来确定合适的激励方式。其次，设备异质性问题可能会影响数据的一致性和模型的性能。不同型号的智能手机在 WIFI 指纹传感等方面可能存在差异，这可能导致收集到的数据存在偏差，需要进一步研究如何处理这种设备异质性。

智能车联信息系统的应用前景与改进方向

智能车联信息系统（CVIS）具有广阔的应用前景。通过增强道路交通系统的连通性，CVIS 可以提高交通安全，减少交通事故的发生。例如，及时的危险信息提示可以让司机提前做好应对准备，避免危险情况的发生。同时，提供救援服务和车辆故障提醒等功能也能提高驾驶的舒适性和便利性。

基于现有的研究结果，CVIS 可以从以下几个方面进行改进。在警告信号设计方面，可以根据不同用户的偏好和反应时间特点，优化视觉警告信号和振动警告信号的设计。例如，对于反应时间较长的用户，可以增加警告信号的强度或频率。在功能开发方面，可以进一步拓展与安全相关的功能，如实时路况分析、智能导航等，为司机提供更全面的信息。

graph LR
    A[现有 CVIS 系统] --> B[用户偏好分析]
    B --> C[警告信号优化]
    B --> D[功能拓展]
    C --> E[新 CVIS 系统]
    D --> E

两者结合的可能性与展望

室内定位框架和智能车联信息系统看似是两个不同的领域，但实际上存在一定的结合可能性。例如，在智能停车场等场景中，室内定位技术可以为车辆提供准确的位置信息，而 CVIS 可以将这些位置信息与停车场的管理系统进行连接，实现智能停车引导、缴费等功能。

未来，可以进一步探索两者的结合方式，构建更加智能、高效的交通系统。同时，随着技术的不断发展，如人工智能、大数据等技术的应用，室内定位框架和智能车联信息系统都将得到进一步的优化和升级，为人们的生活带来更多的便利和安全保障。

总结

本文介绍了经济高效且质量有保障的众包室内定位框架和智能车联信息系统（CVIS）。室内定位框架通过主动学习和合理的数据选择，在降低成本的同时提高了定位精度。智能车联信息系统则通过两个案例研究，揭示了用户对警告信号和功能的偏好，为系统的设计和优化提供了依据。

总的来说，这两个领域的研究都具有重要的意义和价值。未来，我们可以期待它们在实际应用中发挥更大的作用，为人们的出行和生活带来更多的改善。同时，随着相关技术的不断进步，我们也需要不断探索和创新，以应对新的挑战和需求。

领域	优势	挑战	发展方向
室内定位框架	降低标注成本，提高定位精度	激励机制设计，设备异质性处理	设计有效激励机制，处理设备异质性
智能车联信息系统	增强交通连通性，提高安全和舒适性	警告信号和功能优化	优化警告信号，拓展安全相关功能