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基于行人航位推算的室内定位方法研究与实现的任务书
一、任务背景
随着室内定位技术的不断发展，基于行人航位推算的室内定位方法得到了广泛应用。行人航位推算是一种基于惯性传感器与地图匹配的位置推算方法，通过计算手机在空间中的移动轨迹，同时参考预先录制好的地图信息，就能够实现对于手机的精确定位。室内定位技术对于商场、超市、展览馆等公共场所的管理和服务都有着重要的作用，因此该方案的研究具有实际意义。
二、任务描述
本任务要求实现一个基于行人航位推算的室内定位方法，包括如下内容：
1.数据采集
利用加速度传感器、陀螺仪和磁力计等惯性传感器，以及激光雷达、摄像头等视觉传感器对于实验场景进行数据采集，形成数据集。
2.数据预处理与特征提取
对于采集到的数据进行预处理，包括数据去噪、数据对齐等操作；之后根据预处理后的数据提取出轨迹特征，例如加速度、角速度、方向等。
3.行人航位推算算法研究
通常，行人航位推算算法采用滤波或者定位算法来得到当前手机的位置，例如卡尔曼滤波、粒子滤波等；本任务要求对于行人航位推算算法进行研究，并确定最适合本任务的算法，例如ExtendedKalmanfilter等。
4.建立地图匹配模型
基于采集的数据集，使用匹配算法建立地图匹配模型，实现地图匹配。
5.系统实现
基于以上研究结果，实现一个基于行人航位推算的室内定位系统，并完成系统测试和优化。
三、研究内容
1.数据采集实验
根据实际场景，采集必要的数据，生成数据集。
2.数据预处理与特征提取
将采集到的数据进行预处理，并从预处理后的数据中提取出特征。
3.行人航位推算算法研究
实现行人航位推算算法，并确定最适合本任务的算法，并进行算法的测试。
4.建立地图匹配模型
使用匹配算法建立地图匹配模型，实现地图匹配。
5.系统实现
基于研究结果，实现一个基于行人航位推算的室内定位系统，并进行测试和优化。
四、研究成果
1.数据集
采集到的原始数据集。
2.预处理及特征提取算法实现
实现数据预处理及特征提取算法，并形成技术报告。
3.行人航位推算算法实现
实现行人航位推算算法，并形成技术报告。
4.地图匹配模型设计及实现
设计并实现地图匹配模型，并形成技术报告。
5.系统实现与优化
实现基于行人航位推算的室内定位系统，并进行测试和优化，形成技术报告。
五、参考文献
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