Fugu-MT 論文翻訳(概要): A review of smartphones based indoor positioning: challenges and applications

論文の概要: A review of smartphones based indoor positioning: challenges and applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02251v1
Date: Wed, 3 Jun 2020 13:10:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 18:38:19.980309
Title: A review of smartphones based indoor positioning: challenges and applications
Title（参考訳）: スマートフォンを用いた屋内位置決めの課題と応用
Authors: Khuong An Nguyen, Zhiyuan Luo, Guang Li, Chris Watkins
Abstract要約: この記事では、最新のスマートフォンベースの屋内ナビゲーションシステムについてレビューする。スマートフォンセンサーの分類を導入し、異なる位置決めシステムの分類の基礎となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7664718689630083
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The continual proliferation of mobile devices has encouraged much effort in using the smartphones for indoor positioning. This article is dedicated to review the most recent and interesting smartphones based indoor navigation systems, ranging from electromagnetic to inertia to visible light ones, with an emphasis on their unique challenges and potential real-world applications. A taxonomy of smartphones sensors will be introduced, which serves as the basis to categorise different positioning systems for reviewing. A set of criteria to be used for the evaluation purpose will be devised. For each sensor category, the most recent, interesting and practical systems will be examined, with detailed discussion on the open research questions for the academics, and the practicality for the potential clients.
Abstract（参考訳）: モバイルデバイスの継続的な普及は、スマートフォンを屋内の位置決めに利用する努力を大いに奨励している。この記事では、電磁気、慣性、可視光など、最も最近かつ興味深い屋内ナビゲーションシステムについて、ユニークな課題と現実の応用の可能性を強調してレビューする。スマートフォンセンサーの分類が導入され、レビューのために異なる位置決めシステムを分類する基礎となる。評価目的に使用する基準のセットを考案する。各センサ分野において, 最新の, 興味深く, 実践的なシステムについて検討し, オープンな研究課題と潜在的なクライアントの実践性について詳細に検討する。

関連論文リスト

Foundations and Recent Trends in Multimodal Mobile Agents: A Survey [57.677161006710065]
モバイルエージェントは、複雑で動的なモバイル環境におけるタスクの自動化に不可欠である。近年の進歩により、リアルタイム適応性とマルチモーダルインタラクションが向上している。これらの進歩は、プロンプトベースの方法とトレーニングベースの方法の2つの主要なアプローチに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T11:50:58Z)
Camera-Radar Perception for Autonomous Vehicles and ADAS: Concepts, Datasets and Metrics [77.34726150561087]
本研究の目的は、ADASおよび自動運転車のカメラおよびレーダーによる認識の現在のシナリオに関する研究を行うことである。両センサと融合に関する概念と特徴を提示する。本稿では、ディープラーニングに基づく検出とセグメンテーションタスクの概要と、車両の認識における主要なデータセット、メトリクス、課題、オープンな質問について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-08T00:48:32Z)
Deep Learning for Inertial Positioning: A Survey [4.188058836787458]
慣性センサーによる位置決めは、パーソナルナビゲーション、ロケーションベースのセキュリティ、ヒューマンデバイスインタラクションなど、さまざまなアプリケーションにおいて不可欠である。深層学習技術が開発され、慣性位置決めの問題に対処するための重要な研究が進められている。本稿は,深層学習技術が慣性的位置決め問題を解決する可能性に関心を持つ研究者や実践者を含む,さまざまなバックグラウンドから読者を引きつけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-07T09:33:49Z)
Modeling Spatial Trajectories using Coarse-Grained Smartphone Logs [9.571588145356277]
REVAMPは、スマートフォンアプリケーションのユーザアクティビティを利用して、モビリティの好みを特定する、シーケンシャルなPOIレコメンデーションアプローチである。 REVAMPは正確なジオコーディネート、ソーシャルネットワーク、あるいはアクセスされている特定のアプリケーションに対してプライベートではない。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-29T02:56:39Z)
Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:49:51Z)
Domain and Modality Gaps for LiDAR-based Person Detection on Mobile Robots [91.01747068273666]
本稿では,移動ロボットのシナリオに着目した既存のLiDAR人物検出装置について検討する。実験は3Dと2D LiDARのセンサー間のモダリティのギャップだけでなく、運転と移動ロボットのシナリオ間の領域ギャップを回避している。その結果、LiDARに基づく人物検出の実践的な洞察を与え、関連する移動ロボットの設計と応用に関する情報決定を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-21T16:35:49Z)
Mobile Augmented Reality: User Interfaces, Frameworks, and Intelligence [7.711128826760378]
Mobile Augmented Reality (MAR)は、コンピュータ生成された仮想オブジェクトとモバイルデバイスの物理的環境を統合する。 MARシステムは、スマートフォンやヘッドウーンウェアラブルなどのMARデバイスと対話し、物理世界からデジタルエンティティとの混在世界へのシームレスな遷移を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-16T11:26:37Z)
Context-Aware Target Apps Selection and Recommendation for Enhancing Personal Mobile Assistants [42.25496752260081]
本論文では,効果的なパーソナルモバイルアシスタントの開発に不可欠な2つの研究課題について述べる。ここでは,モバイルデバイスで利用可能なリッチなコンテキスト情報を活用するために,コンテキスト認識モデルに注目する。本稿では,ユーザの逐次的,時間的,個人的行動を考慮した文脈認識型ニューラルモデル群を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-09T17:07:47Z)
Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-29T15:14:03Z)
Emerging App Issue Identification via Online Joint Sentiment-Topic Tracing [66.57888248681303]
本稿では,MERITという新しい問題検出手法を提案する。 AOBSTモデルに基づいて、1つのアプリバージョンに対するユーザレビューに否定的に反映されたトピックを推測する。 Google PlayやAppleのApp Storeで人気のアプリに対する実験は、MERITの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-23T06:34:05Z)
Inertial Sensing Meets Artificial Intelligence: Opportunity or Challenge? [12.244109673209769]
本稿では,AI技術を用いて様々な側面からの慣性感覚を高める研究について概説する。センサーの設計と選択、キャリブレーションとエラーモデリング、ナビゲーションとモーションセンシングアルゴリズム、マルチセンサー情報融合、システム評価、実用的な応用が含まれる。 AIによって強化された慣性センシングの9つの利点と9つの課題をまとめた上で、今後の研究方向性を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-13T22:33:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。