論文の概要: Intelligent Luminaire based Real-time Indoor Positioning for Assisted
Living
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02483v1
- Date: Sat, 5 Sep 2020 07:19:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 18:50:27.441391
- Title: Intelligent Luminaire based Real-time Indoor Positioning for Assisted
Living
- Title(参考訳): 知的照明器具を用いた生活支援のためのリアルタイム屋内測位
- Authors: Iuliana Marin and Maria Iuliana Bocicor and Arthur-Jozsef Molnar
- Abstract要約: 本稿では,屋内位置推定の精度を実験的に評価する。
この研究は、高齢者ケアのためのICTソリューションの作成を目的とした欧州連合プロジェクトの一環として実施された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an experimental evaluation on the accuracy of indoor
localisation. The research was carried out as part of a European Union project
targeting the creation of ICT solutions for older adult care. Current
expectation is that advances in technology will supplement the human workforce
required for older adult care, improve their quality of life and decrease
healthcare expenditure. The proposed approach is implemented in the form of a
configurable cyber-physical system that enables indoor localization and
monitoring of older adults living at home or in residential buildings. Hardware
consists of custom developed luminaires with sensing, communication and
processing capabilities. They replace the existing lighting infrastructure, do
not look out of place and are cost effective. The luminaires record the
strength of a Bluetooth signal emitted by a wearable device equipped by the
monitored user. The system's software server uses trilateration to calculate
the person's location based on known luminaire placement and recorded signal
strengths. However, multipath fading caused by the presence of walls, furniture
and other objects introduces localisation errors. Our previous experiments
showed that room-level accuracy can be achieved using software-based filtering
for a stationary subject. Our current objective is to assess system accuracy in
the context of a moving subject, and ascertain whether room-level localization
is feasible in real time.
- Abstract(参考訳): 本稿では,屋内位置推定の精度を実験的に評価する。
この研究は、高齢者ケアのためのICTソリューションの作成を目的とした欧州連合プロジェクトの一環として実施された。
テクノロジーの進歩は、高齢者医療に必要な人的労働力の補充、生活の質の向上、医療費の削減を期待している。
提案手法は,屋内における高齢者の居住状況の把握と監視を可能にする,構成可能なサイバーフィジカルシステムとして実装されている。
ハードウェアは、センシング、通信、処理能力を備えた独自の照明器具で構成されている。
既存の照明設備を置き換えるもので、場所を見捨てず、コスト効率がよい。
照明器具は、監視されたユーザによって装備されたウェアラブルデバイスから放出されるbluetooth信号の強度を記録する。
システムのソフトウェアサーバは、既知のルミネア配置と記録された信号強度に基づいて、トリラレーションを使用して人物の位置を算出する。
しかし,壁や家具などの物体の存在によるマルチパスの消失は,局所化エラーを引き起こす。
従来の実験では,静止物体に対するソフトウェアベースのフィルタリングを用いて部屋レベルの精度を実現することができた。
我々の現在の目的は、移動対象の文脈におけるシステムの精度を評価し、部屋レベルのローカライゼーションがリアルタイムに可能かどうかを確認することである。
関連論文リスト
- Floor extraction and door detection for visually impaired guidance [78.94595951597344]
未知の環境で障害物のない経路を見つけることは、視覚障害者や自律ロボットにとって大きなナビゲーション問題である。
コンピュータビジョンシステムに基づく新しいデバイスは、障害のある人が安全な環境で未知の環境でナビゲートすることの難しさを克服するのに役立つ。
本研究では,視覚障害者のためのナビゲーションシステムの構築につながるセンサとアルゴリズムの組み合わせを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T14:38:43Z) - Indoor Smartphone SLAM with Learned Echoic Location Features [47.264724701407545]
スマートフォン内蔵オーディオハードウェアと慣性計測ユニット(IMU)を用いた屋内同時位置決めマッピング(SLAM)システムを提案する。
我々のシステムは、スマートフォンのスピーカーを使って、ほぼ可聴のチャープを出力し、マイクを使って室内環境から音響エコーを記録する。
ELFベースのSLAMは、リビングルーム、オフィス、ショッピングモールの再建軌道上で、0.1,textm$、0.53,textm$および0.5,textm$の平均的なローカライゼーション誤差を達成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-16T09:41:09Z) - A Simplistic and Cost-Effective Design for Real-World Development of an
Ambient Assisted Living System for Fall Detection and Indoor Localization:
Proof of Concept [0.0]
本研究は,Ambient Assisted Living Systemのための費用対効果と簡易設計パラダイムを提案する。
転倒検出や屋内位置決めを行うのに必要なADL中のユーザ動作のマルチモーダルなコンポーネントをキャプチャできる。
実世界の実験から得られた概念の証明は, システムの効果的な動作を裏付けるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-24T00:13:32Z) - LocUNet: Fast Urban Positioning Using Radio Maps and Deep Learning [59.17191114000146]
LocUNet: 基地局(BSs)からの受信信号強度(RSS)のみに基づく深層学習手法
提案手法では,BSsからのRSSを,クラウド上に存在する可能性のある中央処理ユニット(CPU)にローカライズする。
推定されたBSのパスロスラジオマップを用いて、LocUNetは最先端の精度でユーザをローカライズし、無線マップの不正確性に対して高い堅牢性を享受する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-01T20:27:46Z) - Benchmarking high-fidelity pedestrian tracking systems for research,
real-time monitoring and crowd control [55.41644538483948]
実生活環境における高忠実な歩行者追跡は,群集動態研究において重要なツールである。
この技術が進歩するにつれて、社会においても益々有用になってきている。
歩行者追跡技術の研究と技術に成功させるためには、正確さの検証とベンチマークが不可欠である。
我々は、プライバシーに配慮した歩行者追跡技術のためのベンチマークスイートをコミュニティのオープンスタンダードに向けて提示し、議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-26T11:45:26Z) - Infrared Beacons for Robust Localization [58.720142291102135]
本稿では、赤外ビーコンと光帯域通過フィルタを備えたカメラを用いたローカライズシステムを提案する。
本システムは,照明条件にかかわらず,100m距離の個々のビーコンを確実に検出し識別することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T14:23:20Z) - Estimating indoor occupancy through low-cost BLE devices [2.462983746099006]
本稿では, 低コストの占有検知システムを提案する。
人間の存在に関連するBluetooth Low Energy (BLE)信号の変化を検出することに基づいています。
平均して、異なる環境では、97.97%の精度で占領者を正しく分類することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-30T09:54:31Z) - Demo Abstract: Indoor Positioning System in Visually-Degraded
Environments with Millimetre-Wave Radar and Inertial Sensors [44.58134907168034]
本研究では,ミリ波レーダと慣性計測ユニット(IMU)データを深部センサ融合により融合する屋内位置決めシステムを提案する。
優れた精度とレジリエンスは、照明の悪いシーンでも見られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T17:41:25Z) - Indoor Localization Techniques Within a Home Monitoring Platform [0.0]
本稿では,高齢者のリアルタイムモニタリングのために開発された屋内位置決め技術について詳述する。
これらは欧州連合が出資したi-Light研究プロジェクトの枠組みの中で開発された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-03T13:40:13Z) - Object-based Illumination Estimation with Rendering-aware Neural
Networks [56.01734918693844]
個々の物体とその局所画像領域のRGBD外観から高速環境光推定手法を提案する。
推定照明により、仮想オブジェクトは実際のシーンと一貫性のあるシェーディングでARシナリオでレンダリングできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-06T08:23:19Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。