Resumen

La navegación y cartografía en interiores se han convertido recientemente en un campo de interés importante para los investigadores porque los sistemas globales de navegación por satélite (GNSS, por sus siglas en inglés) a menudo no están disponibles dentro de los edificios. FootSLAM, un algoritmo SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) para peatones basado en medidas de pasos, aborda el problema de la cartografía y posicionamiento en interiores y puede proporcionar una posición precisa en muchos entornos interiores estructurados. En este artículo, investigamos cómo comparar mapas de FootSLAM a través de dos métricas de entropía. Dado que el FootSLAM colaborativo requiere la alineación y combinación de varios mapas individuales de FootSLAM, también investigamos medidas que ayuden a alinear mapas que se superponen parcialmente. Distinguimos entre la entropía del mapa condicionada a la secuencia de poses de los peatones, que es una medida de la incertidumbre del mapa estimado, y la tasa de

• Materias:Algoritmo dinámico Redes Inalámbricas Redes de Comunicación Sistema de colas Teoría de juegos
• Subjects:Dynamic Algorithm Wireless Networks Communication networks Queuing systems Game theory
• Palabras claves:Navegación en interiores; Cartografía; FootSLAM; Algoritmo SLAM; Métrica de entropía; Malla hexagonal
• Keywords:Indoor navigation; Mapping; FootSLAM; SLAM algorithm; Entropy metrics; Hexagon grid