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
這篇論文在 factor graph optimization 中用 indoor/outdoor switching factor 融合 smartphone 3DMA GNSS 與 visual-inertial estimates。
重點
- 系統用 SVM-based indoor/outdoor detection 決定 GNSS 與 VINS measurements 在 graph 中的權重。
- 香港行人實驗在 indoor/outdoor transitions 下,把 smartphone trajectories 與 LIO-SAM ground truth 進行比較。
圖像
SVM classifier 把 GNSS features 轉成 indoor/outdoor label,後續用來控制 switching factor。

factor graph 說明 VINS、3DMA GNSS 與 indoor/outdoor switching factor 在 optimization problem 中如何匯合。

experiment routes 定義了後續比較演算法所需的 indoor/outdoor transition scenarios。

LIO-SAM ground truth 為後面的 trajectory comparisons 與 error plots 提供基準。

B2 error plot 凸顯 transition period:加入 indoor/outdoor switch 後,可抑制沒有 switch 的方法中出現的 error growth。

配對的 trajectory plot 從空間上呈現同一件事:switching version 在 transition 期間更貼近 ground truth。
