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Beomju Shin (Korea Institute of Science and Technology (KIST)) Jung Ho Lee (Korea Institute of Science and Technology (KIST)) Hyunho Lee (Korea Institute of Science and Technology (KIST),) Eungyeong Kim (Korea Institute of Science and Technology (KIST)) Jeahun Kim (Korea Institute of Science and Technology (KIST)) Seok Lee (Korea Institute of Science and Technology (KIST)) Young-su Cho (Electronics and Telecommunication Research Institute) Sangjoon Park (Electronics and Telecommunication Research Institute) Taikjin Lee (Korea Institute of Science and Technology (KIST))
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2012
발행연도
2012.10
수록면
1,442 - 1,445 (4page)

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In this paper, we develop the indoor navigation system based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) using various sensors in smartphone. Usually PDR is consisted of step detection, step length estimation and heading estimation. The issue of PDR is step length estimation and to enhance the accuracy of step length, we apply the walking status recognition algorithm using ANN (Artificial Neuron Network). The features used in ANN are extracted through sensor signals of accelerometer and gyroscope. After recognizing the walking status, it is applied to estimate the step length. And when the status is recognized as stop, even if sensor signal is generated by redundant motion or movement of pedestrian, the moved distance is not calculated additionally and distance error is not increased. We use the barometric pressure sensor to extend the positioning area to whole building. To verify the proposed indoor navigation system, we implemented the application for android and conducted the experiment. Through the results, we demonstrated the accuracy of our system.
#Indoor navigation system #PDR #ANN #android smartphone

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. INDOOR NAVIGATION SYSTEM DESCRIPTION
3. PDR NAVIGATION ALGORITHM
4. EXPERIMENTAL ENVIRONMENT AND RESULTS
5. CONCLUSION
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