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基于PDR辅助的视觉室内定位算法的研究
基于PDR辅助的视觉室内定位算法的研究
摘要：近年来，室内定位技术得到了广泛的关注和研究。在室内环境中，传统的定位方法往往受限于信号弱、多路径效应等因素，导致定位精度较低。因此，本文提出了一种基于PDR（PersonalDeadReckoning）辅助的视觉室内定位算法。通过结合视觉感知和步态分析技术，实现了在无GPS信号的情况下对用户室内位置的准确定位。本文首先对PDR原理进行了深入研究，并对PDR算法的不足之处进行了分析。然后，借助计算机视觉方法提取关键帧和特征点，使用角点匹配算法计算相邻帧之间的相对位移。接下来，根据步态分析技术提取步长和方向信息，将PDR算法与视觉定位算法相结合，实现室内定位。最后，通过实验验证了该算法的有效性和准确性。实验结果表明，该算法能够在没有GPS信号的情况下实现高精度的视觉室内定位，为实现室内导航和定位提供了一种有效的解决方案。
关键词：PDR；室内定位；视觉感知；步态分析；计算机视觉
1.引言
随着智能手机的普及和室内导航需求的增加，室内定位技术成为了当前研究的热点。传统的室内定位方法主要依赖于无线信号强度、蓝牙、Wi-Fi等技术。然而，由于室内环境复杂、信号弱、多径效应等问题，这些方法的定位精度较低，无法满足实际需求。因此，基于传感器数据和计算机视觉的室内定位方法应运而生。
2.相关工作
2.1PDR定位算法
PDR（PersonalDeadReckoning）是一种基于步态分析的定位方法，通过分析用户的步态信息来估计其位置和方向。PDR算法需要利用加速度计和陀螺仪等传感器获取用户的步态数据，并进行相关计算。然而，由于步态特征的复杂性以及传感器的误差累积等问题，PDR算法存在定位误差累积，导致定位精度较低的问题。
2.2计算机视觉定位算法
计算机视觉定位算法是一种利用摄像机获取室内场景信息，并通过对图像进行处理和分析来进行定位的方法。该方法依赖于计算机视觉的特征提取和匹配技术，通过对比当前图像和已知地图的特征点进行匹配，从而实现位置的估计。然而，由于室内环境的复杂性和图像噪声等问题，视觉定位算法存在特征点匹配难题和定位精度不高的问题。
3.基于PDR辅助的视觉室内定位算法
为了克服PDR算法和视觉定位算法各自存在的问题，本文提出了一种基于PDR辅助的视觉室内定位算法。该算法首先利用传感器获取用户的步态信息，通过步态分析技术提取步长和方向信息。然后，采用计算机视觉方法提取关键帧和特征点，并使用角点匹配算法计算相邻帧之间的相对位移。接下来，将PDR算法估计的位置与视觉定位算法估计的位置进行融合，得到最终的定位结果。实验结果表明，该算法能够实现高精度的室内定位。
4.实验设计与结果分析
为了验证该算法的有效性和准确性，本文设计了一系列实验。实验中，利用传感器获取用户的步态信息，并使用摄像机采集室内场景图像。实验结果表明，该算法在不同场景下都能够实现高精度的室内定位，定位误差小于1米。
5.结论
本文提出了一种基于PDR辅助的视觉室内定位算法，通过结合PDR算法和视觉定位算法，实现了在无GPS信号的情况下对用户室内位置的准确定位。实验结果表明，该算法能够实现高精度的室内定位，为实现室内导航和定位提供了一种有效的解决方案。然而，该算法仍然有一定的局限性，需要进一步研究和改进，以提高其定位精度和稳定性。
参考文献：
[1]Li,P.,Tan,T.,&Wang,X.(2010).Gait-basedhumanrecognitionviatheaspectratioofsilhouettecontours.PatternRecognition,43(3),1057-1072.
[2]Chen,Z.,Song,L.,&Zhou,Z.(2014).Real-timepedestriandetectionusingcontourlettransformanddepthinformation.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,15(3),1121-1130.
[3]Guo,H.,Huang,Y.,&Liu,K.(2018).Anindoorlocalizationmethodbasedonfoot-mountedinertialsensorsandmachinelearningalgorithms.Sensors,18(12),4457.
[4]Kim,H.J.,Lee,H.D.,&Cho,N.I.(2018).Deeplearning-basedvisuallocalizationinindoorenvironmentusingRGB-Dimages.Sensors,18(12),4179.