【摘 要】
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针对基于移动终端室内定位的实际应用需求,分析了基于机器学习定位技术运算时间长、单纯的惯性导航累积误差大等问题,提出一种机器学习与惯性导航相结合的联合定位技术。该技
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
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针对基于移动终端室内定位的实际应用需求,分析了基于机器学习定位技术运算时间长、单纯的惯性导航累积误差大等问题,提出一种机器学习与惯性导航相结合的联合定位技术。该技术首先利用移动终端收集定位区域内多源数据,通过机器学习算法处理这些数据得到训练模型。然后基于该训练模型和移动终端实时采集的数据周期性进行定位,把定位结果作为惯性导航校正数据,利用惯性导航算法实时计算移动终端位置。实验结果表明,所提技术定位时间快,定位精度高,能够满足室内实时定位追踪及低成本定位系统需求。
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