Smartphone based pedestrian navigation using navigation maps
Navigation des personnes aux moyens des technologiesdes smartphones et des données d'environnements cartographiés
Résumé
Smartphone navigation using the low cost embedded sensors in off the shelf smartphones can provide a continuous solution in GNSS-denied environments. The most widely adopted approach is Pedestrian Dead Reckoning (PDR) that uses acceleration and angular velocity to estimate the user's position. Yet, consumer grade sensors deliver noisy measurements that may result into a drift in the estimated trajectory. One major challenge is to estimate accuratelystep length information sinceitdepends on physiological features that are specific to eachuser.In addition, angular biases are more likely to be introduced in the orientation estimation process with handheld devices. Thisis mainly due tothe high degree of freedom of hand motion. In the context of a national project called HAPPYHAND, the main goal of this work is to exploit map information as far as possible in order to mitigate the previous inherentlimitations to the PDR approach.First, a topological network extractedfrom the mapis proposed in order to correct the angular errorsand calibratethe step length model. Second, context awareness is adopted in order to provide regular and frequent position updates thanks to a point of interest online detection scheme.
La navigation inertielle grâce aux capteurs intégrés dans les smartphones permet d'assurer une géolocalisation continue même en absence de signal GNSS.Ces capteurs bas coût délivrent néanmoins des mesures bruitées qui engendrent une dérive de la trajectoire. La technique PDR qui est une technique de navigation inertielle par détection de pas souffre de deux limites principales. La première est l'estimation de la longueur de pas car cette dernière dépend des caractéristiques physiques de chaque utilisateur, et la seconde est le résultat d'une dérive angulaire combinée avec un biais lié au portage du capteur à la main. Dans le contexte du projet HAPPYHAND, ce travail s'intéresse à l'exploitation de la carte pour corriger ces différentes erreurs. Un réseau de navigation topologique est exploité pour corriger à la fois les erreurs angulaires et calibrer le modèle de longueur de pas. Ce modèle est ensuite augmenté par un processus de mise à jour de position par détection de pointsd'intérêt
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)