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基于众包的室内地图自动构建方法研究与实现
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基于众包的室内地图自动构建方法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-17页
　　1.1 研究背景第11-12页
　　1.2 地图的研究与发展现状第12-14页
　　　　1.2.1 数字地图发展现状第12-13页
　　　　1.2.2 室内地图研究现状第13-14页
　　　　1.2.3 室内地图自动构建第14页
　　1.3 论文主要内容和贡献第14-16页
　　1.4 论文组织安排第16-17页
第二章 室内地图自动构建关键技术第17-29页
　　2.1 室内环境建模第17-18页
　　　　2.1.1 栅格（瓦片）模型第17页
　　　　2.1.2 矢量模型第17-18页
　　2.2 行人航位推算算法第18-23页
　　　　2.2.1 MEMS惯性传感器第18-20页
　　　　2.2.2 人体行走模型第20-21页
　　　　2.2.3 行人航位推算第21-23页
　　2.3 轨迹数据处理与分析第23-28页
　　　　2.3.1 轨迹数据预处理第24-25页
　　　　2.3.2 轨迹数据管理第25-26页
　　　　　　2.3.2.1 轨迹索引和检索第25-26页
　　　　2.3.3 轨迹中的不确定性第26页
　　　　　　2.3.3.1 减少轨迹中的不确定性第26页
　　　　　　2.3.3.2 轨迹数据的隐私第26页
　　　　2.3.4 将轨迹转变为其他表现形式第26-28页
　　　　　　2.3.4.1 轨迹转换为图形第26-27页
　　　　　　2.3.4.2 轨迹转化为矩阵第27页
　　　　　　2.3.4.3 轨迹转化为张量第27-28页
　　2.4 本章小结第28-29页
第三章 基于众包的室内地图自动构建第29-53页
　　3.1 基本过程第30-31页
　　3.2 行走轨迹数据收集第31-35页
　　　　3.2.1 传感器原始数据去噪第32页
　　　　3.2.2 室内行走轨迹第32-35页
　　　　　　3.2.2.1 步数检测第33-34页
　　　　　　3.2.2.2 步长估算第34页
　　　　　　3.2.2.3 方向估计第34-35页
　　3.3 室内标志点检测算法第35-42页
　　　　3.3.1 转向点检测第35-36页
　　　　3.3.2 上下楼位置检测第36-39页
　　　　3.3.3 门口位置检测第39-42页
　　3.4 行人众包轨迹数据处理第42-48页
　　　　3.4.1 噪声过滤第42-43页
　　　　3.4.2 轨迹分割第43-45页
　　　　3.4.3 轨迹聚类第45-48页
　　　　　　3.4.3.1 聚类算法第45-48页
　　3.5 室内地图自动构建第48-51页
　　　　3.5.1 构建房间第48-50页
　　　　3.5.2 构建走廊第50-51页
　　　　3.5.3 构建平面图第51页
　　3.6 本章小结第51-53页
第四章 系统实现与实验分析第53-72页
　　4.1 系统分析设计与实现第53-62页
　　　　4.1.1 系统总体设计第53-55页
　　　　4.1.2 PDR定位子系统第55-56页
　　　　4.1.3 轨迹数据处理子系统第56-60页
　　　　4.1.4 地图构建子系统第60-62页
　　4.2 实验与结果分析第62-71页
　　　　4.2.1 上下楼检测试验第63-65页
　　　　4.2.2 门口位置检测试验第65-68页
　　　　4.2.3 地图构建试验第68-71页
　　4.3 本章小结第71-72页
第五章 总结和展望第72-74页
　　5.1 论文总结第72-73页
　　5.2 工作展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间取得的成果第79-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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