Resumen

Sin ninguna infraestructura preinstalada, la navegación peatonal a estima (PDR) es una prometedora tecnología de posicionamiento en interiores para peatones con dispositivos portátiles. La detección de pasos y la estimación de la longitud de los pasos (SLE) son dos componentes esenciales para la navegación peatonal basada en PDR. Para resolver el problema del sobreconteo, este estudio propone un método de detección pico-valle, que puede eliminar los valores anormales de forma efectiva. Los modelos actuales de longitud de paso dependen en su mayoría de parámetros individuales que deben ser predeterminados para diferentes usuarios. Basándonos en la lógica difusa (FL), establecemos una regla base que puede ajustar el coeficiente en el modelo Weinberg de forma adaptativa para cada paso detectado de varias formas humanas caminando. En concreto, para determinar la base de reglas FL, recogemos datos de aceleración de usuarios de 10 voluntarios que caminan bajo la combinación de diversas longitudes de paso y frecuencias de zancada, y cada uno de ellos camina 49 veces en total. Los resultados experimentales demuestran que nuestro método propuesto se adapta a diferentes tipos de personas que caminan a distintas velocidades de paso. La detección de picos y valles puede alcanzar una precisión media del 99,77 durante 500 pasos de marcha libre. Además, los errores medios de 5 probadores son todos inferiores a 4 m por 100 m y el más pequeño es de 1,74 m por 100 m utilizando nuestro modelo de estimación de la longitud del paso autodeterminado por coeficiente.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:modelos actuales de longitud de paso, prometedora tecnología de posicionamiento en interiores, modelo de estimación de la longitud de paso, base de reglas fl, longitud de paso diversa, estimación de la longitud de paso, datos de aceleración del usuario, método de detección de valles, diversas formas humanas, diversas velocidades de paso
• Keywords:current step length models, promising indoor positioning technology, step length estimation model, fl rule base, diverse step length, step length estimation, user acceleration data, valley detection method, various human shapes, various step velocities