論文の概要: DoorINet: A Deep-Learning Inertial Framework for Door-Mounted IoT Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09427v1
• Date: Wed, 24 Jan 2024 05:28:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 13:18:24.146024
• Title: DoorINet: A Deep-Learning Inertial Framework for Door-Mounted IoT Applications
• Title（参考訳）: DoorINet:Door-Mounted IoTアプリケーションのためのディープラーニング慣性フレームワーク
• Authors: Aleksei Zakharchenko, Sharon Farber, Itzik Klein
• Abstract要約: 磁気センサを使わずにドアマウントで低コストな慣性センサから方向角を計算するための,エンドツーエンドのディープラーニングフレームワークであるDoorINetを提案する。 加速度計とジャイロスコープによる391分間の観測と、それに対応する地道方向の角度を含む独自のデータセットを記録している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.915868985330569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Many Internet of Things applications utilize low-cost, micro, electro-mechanical inertial sensors. A common task is orientation estimation. To tackle such a task, attitude and heading reference system algorithms are applied. Relying on the gyroscope readings, the accelerometer readings are used to update the attitude angles, and magnetometer measurements are utilized to update the heading angle. In indoor environments, magnetometers suffer from interference that degrades their performance. This mainly influences applications focused on estimating the heading angle like finding the heading angle of a closet or fridge door. To circumvent such situations, we propose DoorINet, an end-to-end deep-learning framework to calculate the heading angle from door-mounted, low-cost inertial sensors without using magnetometers. To evaluate our approach, we record a unique dataset containing 391 minutes of accelerometer and gyroscope measurements and corresponding ground-truth heading angle. We show that our proposed approach outperforms commonly used, model based approaches and data-driven methods.
• Abstract（参考訳）: モノのインターネットアプリケーションの多くは、低コストでマイクロ、電気機械式慣性センサーを使用している。 一般的なタスクは方向推定である。 このような課題に取り組むために、態度と方向基準系アルゴリズムを適用する。 ジャイロスコープの測度に基づいて加速度計の測度を用いて姿勢角を更新し、磁力計の測度を用いて方向角を更新する。 屋内環境では、磁力計は性能を低下させる干渉に苦しむ。 これは主に、クローゼットや冷蔵庫のドアの方向角など、方向角を推定するアプリケーションに影響を及ぼす。 このような状況を回避するため,磁力計を使わずにドアマウント型低コスト慣性センサから方向角を計算するためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークDoorINetを提案する。 提案手法を評価するため,391分間の加速度計とジャイロスコープ計測とそれに対応する地中方向角を含む独自のデータセットを作成した。 提案手法は,モデルに基づく手法やデータ駆動手法よりも優れていることを示す。

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