Wi-Fi FTMと内蔵センサーに基づく精密な3D屋内位置特定

位置ベースのサービスの応用が増えていることにより、屋内位置特定技術の開発が進んでいます。モノのインターネットエコシステムの一部として、既存の屋内位置特定アルゴリズムのほとんどは、歩行者ナビゲーションやターゲット検出などの特定の状況に適用されています。高精度な屋内位置特定の要件を満たすために、IEEE 802.11は2016年にWi-Fiファインチャイム測定（FTM）プロトコルを導入しました。これは、モバイル端末とWi-Fiアクセスポイント（AP）間の新しい距離測定手法を提供します。本記事では、Wi-Fi FTMおよびスマートフォンの内蔵センサーに基づく精密な3D屋内位置特定アルゴリズム（3D-WFBS）を提案します。適応型拡張カルマンフィルター（AEKF）を使用して、歩行者のリアルタイムの進行方向と歩行速度を推定し、Wi-Fi APから収集された受信信号強度指示と往復時間を組み合わせて接近検出およびより正確な距離測定結果を提供します。さらに、無香粒子フィルターを適用して、AEKF、接近検出、およびWi-Fi距離測定の結果を融合します。実験結果は、従来のデッドレコニング法および他の融合方法と比較して、提案された3D-WFBSアルゴリズムが典型的な屋内シーンにおいてメートルレベルの屋内位置特定精度を達成することが証明されています。