GPSが利用できない建物内のモバイルユーザーの位置を追跡したいアプリケーションに取り組んでいます。ユーザは、既知の固定位置（正確には5センチメートル以内）で開始し、その時点で、固定位置に関する更なる移動を追跡するために、電話機内の加速度計が起動される。私の質問は、現在の世代のスマートフォン（iphone、アンドロイド携帯電話など）では、これらの携帯電話に一般的に装備されている加速度計に基づいて、どれくらい正確に何者かの位置を追跡できると期待できるかどうかです。測位用に使用される携帯電話加速度計の実際の精度はどのくらいですか？
具体的な例は、「出発地から50メートルX、出発地から35メートルY、出発地から5メートルZ移動すると、私は自分の位置が最新のスマートフォンでは+/- 80センチメートルです。
私はカルマンフィルタのような技術を表面的に理解しているだけで、ドリフトを修正することはできますが、そのような技法が私のアプリケーションに関連し、そのような技法から得られる矯正の質を記述したい場合、プラス。
加速度計の値を2度積分すると、位置は取得されますが、の誤差は恐ろしいです。実際には役に立たない。
ここには23:20にan explanation why (Google Tech Talk)があります。
私はこのスレッドがまだ開いているか、あなたはまだ、このアプローチを試みているが、私は、少なくともこのへの入力を与えることができる、私は同じことをしようとした検討しても、場合、私は知らないa similar question.
あなたはどこでこれに答えましたか？あなたの答えは「これは可能ですが、非常に間違いです、ここを見てください」というラウンドラウンドの循環的なセットのようです...... – thepaperboy
@ user1423133私はリンクを修正しました。ミックスアップして申し訳ありません。これは気づいた最初の人が奇妙です。警告ありがとう！ – Ali
センサーフュージョンのダブルチェックに必要な場合は、それは恐ろしいことではありません。絶対的な場所は比較的無駄ですが、別のアルゴリズムにヒントを与えるためには、それは素晴らしいことです。カルマンフィルタを使う –
に答え。
アリが言ったように....それは恐ろしいです！加速度計の最小測定誤差は、二重積分後に赤みを帯びたものになります。そして歩行中の加速度の絶え間ない増減（実際には足のステップごとに）により、この誤差は時間とともに急速に累積します。
悪いニュースを申し訳ありません。私はまた、自分自身をしようとするまで、それを信じたくない...望ましくない測定値を取り除くことも機能しません。
あなたのプロジェクトを進めることに興味があるなら、おそらく他のアプローチがあります。 （私の論文はコンピュータ工学の学位を取得するために私が従ったアプローチ）...画像処理を通じて！
あなたは基本的に光学マウスの理論に従います。オプティカルフロー、またはビュー、Ego-Motionによって呼び出される。 Androids NDKで実装された画像処理アルゴリズム。アルゴリズムを単純化するためにNDKを通じてOpenCVを実装しました。画像をグレースケールに変換して（異なる光のエンテンシティを補正して）画像にしきい値処理や画像強調を施し（歩きながら画像がぼやけるのを補うため）、コーナー検出（合計結果推定の精度向上）、画像フレーム間の実際の比較を行い、ピクセルの量における実際の変位を推定する。
次に、どのピクセルの量がどの距離を表すかを推定するために試行錯誤し、ピクセル変位を実際の変位に変換するためにその値を掛けます。これは、一定の移動速度まで動作しますが、実際の問題は歩行による正確な比較のためにカメラの画像がぼやけてしまいます。これは、カメラのシャッタースピードやISOを設定することで改善することができます（私はまだこれを使用しています）。
これが役立つことを願っています。そうでなければ、リアルタイムアプリケーション用のGoogle for Egomotionです。最終的に、あなたは正しいものを手に入れ、ちょうど私があなたに説明したジッバーリッシュを理解するでしょう。 お楽しみください:)
私は画像処理の可能性を考えていた。現時点での精度はどのようなものですか？私は、ちょうどよく知られていない部屋に入って、ドロップイン・コード・ライブラリに近づくものから、少なくともトラバースされた距離の正確な測定値を確実に得ることができないと推測しています。 –
私は一定の距離を歩いて（ビデオのぼかし効果を打ち消すために、遅くて安定した歩行速度で歩いていますが、画素変位計算で真の精度を見るために）、各テストの画素変位結果を比較して、いくつかのテストを行いました。均等に着色されたカーペット。結果は、公称結果値（ガウス曲線上）において平均平均誤差が6％であった。それ以外の場合、約94％の精度で丸めます。以前のタイル表面の試験は、約90.8％の精度で行われました。全体の "コード内のトリック"は、あなたのしきい値処理の実装を完璧にすることです（テンプレートマッチング用） – PwC
光学的なアプローチは良いですが、OpenCVはいくつかの機能の変換を提供します。その後、あなたは機能を一致させる（OpenCVはこれを提供する）。
2つ目の参照点（2台のカメラ）がなくても、深度のために直接どこに再構成することはできません。最高でも1ポイントあたりの深さを見積もり、モーションを仮定し、数フレームに基づいて仮定をスコア付けし、各深度とモーションを理に適うまで再推測することができます。コード化するのは難しくありませんが、安定していない、シーン内の小さな動きがそれを台無しにする。私は試しました:)
しかし、2番目のカメラで、それは全く難しいことではありません。しかし、携帯電話はそれらを持っていません。
今日、いくつかの携帯電話は2台のカメラを持っています。 – rriemann
データがありませんが、これはモデルごとに非常に異なると思います。あなたが電話を保持する方法が違いを生むことさえあるかもしれません。 – GolezTrol
正確には同じではありませんが、ラジオタワーの三角測量、GPSを組み合わせて、時間の経過とともに加速度計の誤差を測定し、調整してください。位置データを強化することができます。 –