Vorwort
Lokalisierung und Navigation in Innenräumen waren schon immer ein herausforderndes Problem. Herkömmliche GPS-Ortung liefert in Innenräumen oft keine genauen Standortinformationen, sodass neue Lösungen erforderlich sind. In diesem Blog wird vorgestellt, wie man mithilfe der R-Sprache und der Deep-Learning-Technologie ein Positionierungs- und Navigationssystem für den Innenbereich aufbaut, damit mobile Geräte in Innenräumen präzise positionieren und navigieren können.
Erster Teil: Hintergrundeinführung
Indoor-Positionierung und -Navigation ist ein wichtiger Anwendungsbereich, der in der Indoor-Navigation, Lagerlogistik, Smart Home und anderen Bereichen eingesetzt werden kann. Zu den herkömmlichen Methoden zur Ortung in Innenräumen gehören solche, die auf Wi-Fi-Signalen, Bluetooth-Signalen und Ultraschallsignalen basieren. Sie erfordern jedoch in der Regel den Einsatz zusätzlicher Hardwaregeräte, die kostspielig und schwer zu erweitern sind.
Die Deep-Learning-Technologie bringt neue Lösungen für die Positionierung und Navigation in Innenräumen. Mithilfe von Deep-Learning-Modellen können wir Karteninformationen, Standortschätzungen und Navigationsstrategien aus Sensordaten mobiler Geräte lernen, um Autonomie bei der Positionierung und Navigation in Innenräumen zu erreichen.
Zweiter Teil: Datenerfassung
Bevor wir mit dem Aufbau eines Deep-Learning-Modells beginnen, müssen wir Daten über das Raumklima sammeln. Die Datenerfassung umfasst Kartendaten, Sensordaten und Standort-Tags.
Das Folgende ist ein Beispielcode für die Datenerfassung in der R-Sprache:
# 加载所需的库
library(tibble)
# 收集地图数据
map_data <- read.csv("map_data.csv")
# 初始化传感器
init_sensors()
# 收集传感器数据和位置标签
data <- tibble(
timestamp = numeric(),
accelerometer = list(),
gyroscope = list(),
magnetometer = list(),
location = list()
)
for (i in 1:1000) {
# 获取传感器数据
sensor_data <- read_sensor_data()
# 获取位置标签
location <- get_location()
# 将数据添加到数据框中
da