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Non-GNSS Smartphone Pedestrian Navigation Using Barometric Elevation and Digital Map-Matching

机译：使用气压高程和数字地图匹配的非GNSS智能手机行人导航

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摘要

Pedestrian navigation in outdoor environments where global navigation satellite systems (GNSS) are unavailable is a challenging problem. Existing technologies that have attempted to address this problem often require external reference signals or specialized hardware, the extra size, weight, power, and cost of which are unsuitable for many applications. This article presents a real-time, self-contained outdoor navigation application that uses only the existing sensors on a smartphone in conjunction with a preloaded digital elevation map. The core algorithm implements a particle filter, which fuses sensor data with a stochastic pedestrian motion model to predict the user’s position. The smartphone’s barometric elevation is then compared with the elevation map to constrain the position estimate. The system developed for this research was deployed on Android smartphones and tested in several terrains using a variety of elevation data sources. The results from these experiments show the system achieves positioning accuracies in the tens of meters that do not grow as a function of time.
机译：在没有全球导航卫星系统（GNSS）的户外环境中，行人导航是一个具有挑战性的问题。试图解决此问题的现有技术通常需要外部参考信号或专用硬件，其额外的尺寸，重量，功率和成本不适用于许多应用。本文介绍了一种实时，独立的户外导航应用程序，该应用程序仅使用智能手机上的现有传感器以及预加载的数字高程图。核心算法实现了粒子过滤器，该过滤器将传感器数据与随机的行人运动模型融合在一起，以预测用户的位置。然后将智能手机的气压标高与标高图进行比较，以限制位置估算值。为此研究开发的系统已部署在Android智能手机上，并使用多种海拔数据源在多个地形上进行了测试。这些实验的结果表明，该系统可在数十米内实现定位精度，并且不会随时间增长。

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