屋内測位システム用Kalmanフィルタリングアルゴリズム

Question

私は、RSSIと三辺測量アルゴリズムによって屋内測位システムにBLE（Bluetooth Low Energy）を使用しています。

問題は、RSSIを使用して正確な距離を見つける方法です。

何らかの干渉のために、毎回、ビーコンは異なるRSSI値を与えています。

カルマンフィルタはこの問題をある程度解決できますが、カルマンフィルタを使用するにはどうすればよいですか？

私の知る限り、2つの機能があります。 1つは予測であり、もう1つは訂正です。しかし、どこから始めるべきですか？

Answer 1

カルマンフィルタは、あなたの問題には適していません。

問題

1. あなたは "いくつかの干渉" などのノイズを記述する。あらかじめノイズ分布を に知っておく必要があります。
2. オクルージョン（人間が モバイルデバイスとBLEビーコンの間に位置している）に起因するエラーは、フィルタリングエラーが非常に になります。実際には、の非直線性を回避するために、多くの回避策を調べる必要があります。
3. BLEのRSSインジケータは、モバイルデバイスの実際の位置への線形関数ではない（再び、非直線性）

回答

1. あなたが取得する必要がありますどちらかベイシックモデリングの概要については、 のケースでは、「Uncentrated Kalman Filter」、「Extended Kalman Filter」（非線形性の拡張子）または「Particle Filter」（非線形フィルタ、ノイズ分布に依存しないなど）を調べる必要があります。 （ロボット工学の文脈で） 局在化のための簡単な概要はここで見つけることができます： http://robots.stanford.edu/papers/thrun.probrob.pdf、ここでより 詳細：http://www.probabilistic-robotics.org/
2. 私はあなたがよりストレート、部屋やビーコン 位置に関する知識を事前にしていると仮定しているので前方アプローチは、BLE fingerprinting技術の 調査である可能性があります。このリンクには、他の屋内定位技術に関する文献も含まれています。

Answer 2

BLEを使用すると、正確な距離を推定することは実際には困難です。多くのビーコン（1mごと）を使用している場合は推定できますが、ビーコン間の距離が大きい場合は、信号の反射と吸収のために困難です。 正確性を高めるために指紋を使ってみることができます。あなたが予測する追加の制御ベクトルを持たないので、カルマンフィルタはこのアプリケーションのための正しい選択ではありません。あなたが静止している場合は、KFが助けることができますが、ダイナミックなケースでは、予測するための制御ベクトルを必要とし、BLE RSSIレベルを測定として使用する必要があります。