简介
本书针对基于智能手机的行人定位与追踪对室内空间信息的需求,系统研究了几类典型室内空间模型支持下的行人*位置估计方法,多层语义位置模型支持下的连续行人符号位置、相对位置估计方法。本书第1章、第2章、第3章为基础理论部分,其中第1章是全书的绪论和概览,第2章是有关室内空间信息及其模型分类、表达,第3章是基于智能手机惯性传感器的行人航位推算定位方法的基本理论。第4章、第5章、第6章分别阐述三类典型室内空间模型支持下融合智能手机惯性传感器、地标的行人*位置估计方法,其中第5章阐述室内地图约束下的行人位置估计方法,第6章阐述室内格网模型辅助的行人位置估计方法,第7章阐述适应性图模型辅助的行人位置估计方法。第8章阐述一种基于适应性图的层次语义位置模型及该模型支持下的行人符号位置和连续相对位置感知方法。
【媒体评论】
评论
【前言】
序言
目录
章 绪论
1.1 室内空间定位研究现状
1.2 室内行人位置感知技术特点及研究挑战
1.2.1 相关概念
1.2.2 室内空间特征及其对行人位置感知的影响
1.2.3 行人航位推算
1.2.4 用于行人位置估计的贝叶斯滤波
1.2.5 研究面临的挑战和思考
第2章 面向室内行人定位的空间信息模型
2.1 室内空间模型
2.1.1 几何空间模型
2.1.2 符号空间模型
2.1.3 混合空间模型
2.2 室内空间信息模型支持下的行人位置估计
2.2.1 地图匹配
2.2.2 Landreark匹配
2.2.3 基于格网模型的位置估计
2.2.4 基于图模型的位置估计
2.3 室内位置模型支持下的行人符号和相对位置计算
2.4 现有研究存在的问题
第3章 融合地图信息和Landmark的PDR室内行人位置估计方法
3.1 概述
3.2 APFiLoc方法架构
3.3 行人运动估计
3.3.1 步行事件捕获
3.3.2 步长估计
3.3.3 朝向估计
3.4 Landmark识别
3.4.1 种子Landreark
3.4.2 有机Landmark
3.5 增强型粒子滤波融合定位算法
3.6 实验与分析
3.6.1 朝向及步长评估
3.6.2 Landreark的分类与识别评估
3.6.3 定位精度评估
第4章 基于格网模型的PDR室内行人位置估计方法
4.1 概述
4.2 格网滤波
4.2.1 格网模型表达
4.2.2 格网滤波
4.3 GridiLc方法架构
4.4 基于格网滤波的行人位置估计
4.4.1 初始化
4.4.2 预测
4.4.3 更新
4.4.4 回溯
4.4.5 基于格网模型的位置估计算法
4.5 实验与分析
4.5.1 实验设置
4.5.2 精度与复杂性评估
第5章 基于图模型融合Landmark的PDR室内行人位置估计方法
5.1 概述
5.2 基于图模型的粒子滤波概率模型
5.2.1 适应性扩展图模型的表达
5.2.2 基于图模型的粒子滤波
5.3 GraphiLoc方法架构
5.4 融合Landmark的PDR位置估计算法
7.1.2 定位精度及度量方法
7.1.3 行人定位精度评估
7.2 室内行人定位精度评估常用方法
7.2.1 预置标记点评估法(Marker based)
7.2.2 参考系统评估法(Rcfcrence System based)
7.2.3 交叉轨迹评估法(CrOSS-track based)
7.2.4 视频评估法(Video Based)
7.3 一种即时定位和精度评估的方法
7.3.1 方法框架
7.3.2 地标识别
7.3.3 精度估计
7.3.4 实验与分析
第8章 室内行人定位应用及未来研究方向
8.1 概述
8.2 iSoNc:基于位置的室内移动社交服务系统
8.2.1 基于位置的室内移动社交服务
8.2.2 系统软件架构
8.2.3 系统主要功能
8.3 未来研究方向
参考文献
1.1 室内空间定位研究现状
1.2 室内行人位置感知技术特点及研究挑战
1.2.1 相关概念
1.2.2 室内空间特征及其对行人位置感知的影响
1.2.3 行人航位推算
1.2.4 用于行人位置估计的贝叶斯滤波
1.2.5 研究面临的挑战和思考
第2章 面向室内行人定位的空间信息模型
2.1 室内空间模型
2.1.1 几何空间模型
2.1.2 符号空间模型
2.1.3 混合空间模型
2.2 室内空间信息模型支持下的行人位置估计
2.2.1 地图匹配
2.2.2 Landreark匹配
2.2.3 基于格网模型的位置估计
2.2.4 基于图模型的位置估计
2.3 室内位置模型支持下的行人符号和相对位置计算
2.4 现有研究存在的问题
第3章 融合地图信息和Landmark的PDR室内行人位置估计方法
3.1 概述
3.2 APFiLoc方法架构
3.3 行人运动估计
3.3.1 步行事件捕获
3.3.2 步长估计
3.3.3 朝向估计
3.4 Landmark识别
3.4.1 种子Landreark
3.4.2 有机Landmark
3.5 增强型粒子滤波融合定位算法
3.6 实验与分析
3.6.1 朝向及步长评估
3.6.2 Landreark的分类与识别评估
3.6.3 定位精度评估
第4章 基于格网模型的PDR室内行人位置估计方法
4.1 概述
4.2 格网滤波
4.2.1 格网模型表达
4.2.2 格网滤波
4.3 GridiLc方法架构
4.4 基于格网滤波的行人位置估计
4.4.1 初始化
4.4.2 预测
4.4.3 更新
4.4.4 回溯
4.4.5 基于格网模型的位置估计算法
4.5 实验与分析
4.5.1 实验设置
4.5.2 精度与复杂性评估
第5章 基于图模型融合Landmark的PDR室内行人位置估计方法
5.1 概述
5.2 基于图模型的粒子滤波概率模型
5.2.1 适应性扩展图模型的表达
5.2.2 基于图模型的粒子滤波
5.3 GraphiLoc方法架构
5.4 融合Landmark的PDR位置估计算法
7.1.2 定位精度及度量方法
7.1.3 行人定位精度评估
7.2 室内行人定位精度评估常用方法
7.2.1 预置标记点评估法(Marker based)
7.2.2 参考系统评估法(Rcfcrence System based)
7.2.3 交叉轨迹评估法(CrOSS-track based)
7.2.4 视频评估法(Video Based)
7.3 一种即时定位和精度评估的方法
7.3.1 方法框架
7.3.2 地标识别
7.3.3 精度估计
7.3.4 实验与分析
第8章 室内行人定位应用及未来研究方向
8.1 概述
8.2 iSoNc:基于位置的室内移动社交服务系统
8.2.1 基于位置的室内移动社交服务
8.2.2 系统软件架构
8.2.3 系统主要功能
8.3 未来研究方向
参考文献
室内空间信息支持下的行人导航定位方法 尚建嘎 著 科学出版社【正版书】
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