Enhancing Smartphone-based Pedestrian Positioning: Using Factor Graph Optimization with Indoor/Outdoor Detection for 3DMA GNSS/Visual-Inertial State Estimation
Journal of Data Science and Intelligent Systems (2024)
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摘要
这篇论文在 factor graph optimization 中用 indoor/outdoor switching factor 融合 smartphone 3DMA GNSS 与 visual-inertial estimates。
重点
- 系统用 SVM-based indoor/outdoor detection 决定 GNSS 与 VINS measurements 在 graph 中的权重。
- 香港行人实验在 indoor/outdoor transitions 下,把 smartphone trajectories 与 LIO-SAM ground truth 进行比较。
图像
SVM classifier 把 GNSS features 转成 indoor/outdoor label,后续用来控制 switching factor。

factor graph 说明 VINS、3DMA GNSS 与 indoor/outdoor switching factor 在 optimization problem 中如何汇合。

experiment routes 定义了后续比较算法所需的 indoor/outdoor transition scenarios。

LIO-SAM ground truth 为后面的 trajectory comparisons 与 error plots 提供基准。

B2 error plot 凸显 transition period:加入 indoor/outdoor switch 后,可抑制没有 switch 的方法中出现的 error growth。

配对的 trajectory plot 从空间上呈现同一件事:switching version 在 transition 期间更贴近 ground truth。
