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Rekursive Bayesische Schätzverfahren zur Lokalisierung von Personen innerhalb von Gebäuden

Dieser Beitrag ist in der zfv 6/2012 erschienen.

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Zusammenfassung: 

Der Beitrag beschreibt einige Arbeiten der Autoren im Bereich Lokalisierung von Personen innerhalb von Gebäuden. Es werden verschiedene Varianten rekursiver Bayesischer Schätzverfahren vorgestellt, mit denen sich die Daten verschiedener Sensoren und anderer Informationen wie Karten fusionieren lassen, um eine möglichst robuste Positionsschätzung zu ermöglichen. Es wird ein modulares Sensorsystem vorgestellt, welches den Aufbau und die Evaluierung verschiedener Kombinationen von Sensoren als Lokalisierungssystem ermöglicht. Abschließend werden beispielhaft die Ergebnisse zweier Kombinationen vorgestellt.

Zusammenfassung: 

The report describes the work of the authors in the area of indoor localization. It describes the general concept of recursive Bayesian estimation algorithms, which are used to fuse data from various sensors and other information, such as maps of the environment, in order to achieve a robust localization method. A modular sensor system is presented, which enables a flexible setup and evaluation of multi sensor systems for pedestrian localization. Two examples are presented, which use (a) inertial sensors, radio range data and GPS and (b) inertial sensors only.

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