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提出基于WiFi/PDR的初始位置融合解算方法。以检测到步数后0.2 s内WiFi定位坐标为集合,将PDR中估算的相邻两步距离和航向角作为参照,通过距离阈值和角度阈值筛选相邻两步WiFi定位坐标,以距离和角度综合偏离度选择最优定位坐标。结果表明,该方法解算的初始位置精度为1.2~1.8 m,比WiFi指纹定位误差缩小50%。 相似文献
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北斗卫星导航系统已于2020年实现全球覆盖。在开阔的室外环境,北斗可提供厘米级的定位服务,正向着更泛在、更融合、更智能的综合时空体系迈进。目前高精度室内定位技术处于百花齐放、百家争鸣的状态,尽管苹果支持的超宽带技术在市场中拥有优势,但是5G、音频和蓝牙测角等可支持所有大众手机的技术在市场中也具备竞争力。室内定位目前主要面临部署成本高、定位精度低、信号覆盖范围小和系统泛化能力差等难题。多源融合定位技术是解决这些难题的重要途径之一,特别地,融合低成本惯导定位源和高精度射频/音频定位源是目前具备实用价值的融合定位组合。行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)定位源具有抑制积分误差累积的优势,但是由于用户手机握持姿态的复杂性和手机惯性传感器硬件的差异性,其在相对定位精度、手机泛化能力和多握持姿态支撑等方面也存在劣势,此外,受步频的影响,PDR定位源的位置更新率低于2 Hz。为了实现低成本、高精度和广覆盖的室内定位解决方案,本文提出了一种数据与模型双驱动的多源融合定位新范式,其中数据驱动的PDR部分通过构建神经网络模型,训练加速度传感器和陀螺仪测量值特征,学习速度变化矢量,推算高精度行人航迹,模型驱动部分为将数据驱动输出的相对航迹与高精度定位源输出的观测量通过扩展卡尔曼滤波,实现融合定位输出。试验结果表明,基于数据驱动的PDR方法可提供20 Hz的位置更新率,与高精度音频定位源融合,可实现0.23 m的动态定位精度。 相似文献
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现有行人路网连通性研究主要从机动车路网角度出发,忽略了包含人行道、人行横道以及公共交通站点布设对行人路网连通性的影响。该文提出一种顾及公共交通转换自由度的行人路网连通性评价模型,并以成都市中心城区为例,对区域内行人路网连通性进行了评价和分析。研究结果表明:(1)成都市中心城区行人路网连通性呈现圈层式变化格局,公共交通明显降低了路网连通性的两极分化,显著提升了三环内及沿线区域行人步行便利性;(2)武侯区和金牛区的行人路网连通性高于成华区、锦江区和青羊区,行人路网整体呈现出“西南高、东北低”的空间分布格局;(3)在考虑公共交通转换因素后,不同街区行人路网连通性差异缩小,需要进一步优化边缘地区行人路网与公共交通的空间布局。 相似文献
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执行担保是民事执行程序中的一项制度.按照民事诉讼法规定,在执行中,被执行人向人民法院提供担保,并经申请执行人同意的,人民法院可以决定暂缓执行及暂缓执行的期限.被执行人逾期仍不履行的,人民法院有权执行被执行人的担保财产或者担保人的财产.早在1991年实行的民事诉讼法第二百一十二条对执行担保即有明确规定,虽然时至今日民事诉讼法已修改数次,但是该条规定一直保留下来并未发生过变动. 相似文献
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针对在未知环境中行人轨迹跟踪问题,提出一种基于行人航位推算的改进航迹跟踪算法,有效实现了在磁场干扰环境下行人轨迹的高精确跟踪.在步数估计中,利用双重阈值二值化算法对加速度数据进行分析,进而获得行人的运动步数;在航向估计中,利用自适应融合算法来获取航向.该融合过程首先根据姿态更新微分方程,将角速度与加速度融合获取一次航向... 相似文献
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近年来,Agent技术在GIS中的应用与研究引起了广泛的兴趣.考虑到城市环境的复杂性,基于Agent的研究方法为城市的GIS应用提供了强有力的工具.用行人Agent来模拟城市人流或车流的运动情况,是一种自动化的、动态的和可视化的分析方法,为评价城市交通状况提供新的思路. 相似文献
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相对空间比绝对空间更易于被人理解。行人导航本质是以相对于人的导航环境视觉与空间等相对语义来动态引导行人的过程,即相对导航。目前,GIS导航理论以绝对定位与空间建模为基础,没有充分理解人对相对语义的认知差异,缺乏基于相对语义的导航理论模型。首先,总结了以绝对空间定位与表达为基础的行人导航研究,提出了相对空间感知的行人导航研究新方向。然后,剖析了相对导航研究的理论研究需求,如:行人相对导航数据采集与建模、行人导航环境相对语义的提取、行人导航行为的自动感知分析、行人导航的多感官交互机制、行人导航路径选择与确认机制等。最后,展望了未来行人导航研究与重要创新的3个阶段。 相似文献
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针对步态检测算法无法适应于不同的运动状态、不同传感器姿态问题,该文提出基于双状态机的自适应步态检测算法,该方法在原算法基础上利用最大整体加速度阈值对状态机进行状态分割,并利用时间阈值和整体加速度阈值对状态机进行二次判断。通过四类步态检测算法的比较实验,常规峰值检测算法、状态机步态检测算法在行人行走状态下步态检测精度均优于99%,而在行人跑步状态和行走+跑步状态的步态检测精度仅为60%和70%,无法适应行人的不同运动状态;本文算法在不同行人运动状态、不同传感器姿态下均具有较强的适应性和可靠的步态检测正确率。 相似文献