Magnetic Field Aided Indoor Navigation
De nombreuses méthodes d'aide actuelles ne fonctionnent pas bien dans un environnement intérieur, comme l'aide utilisant le système de positionnement global. La méthode présentée dans cette recherche utilise les données d'intensité du champ magnétique d'un magnétomètre à trois axes afin d'estimer la position à l'aide d'une approche de maximum de vraisemblance.
Les mesures de position sont ensuite combinées avec un modèle de mouvement à l'aide d'un filtre de Kalman. L'algorithme de navigation par champ magnétique est testé à l'aide d'une combinaison de mesures simulées et réelles. Les résultats de ces tests montrent que l'algorithme d'aide à la position est capable de générer des estimations de position à partir de données réelles à moins d'un mètre de la trajectoire réelle, la plupart des estimations se situant à moins de trois mètres de la trajectoire réelle.
La plupart des estimations se situent à moins de 3 mètres de la trajectoire réelle dans un environnement de couloir de laboratoire. Pour explorer plus avant les capacités de l'algorithme d'aide au positionnement, un scénario leader-suiveur est mis en œuvre.
Dans ce scénario, le suiveur utilise les données d'intensité du champ magnétique recueillies par le leader pour estimer sa position actuelle et tenter de suivre la trajectoire du leader. Les résultats montrent que le suivi est possible et que la durée de mesure du leader a un impact important sur le résultat.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)