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Human-Machine Interaction Technology (HIT)

An indoor localization system for estimating human trajectories using a foot-mounted IMU sensor and step classification based on LSTM

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 13 Number 1 (2024.03)바로가기
  • 페이지
    pp.37-47
  • 저자
    Ts.Tengis, B.Dorj, T.Amartuvshin, Ch.Batchuluun, G.Bat-Erdene, Kh.Temuulen
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A445456

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This study presents the results of designing a system that determines the location of a person in an indoor environment based on a single IMU sensor attached to the tip of a person's shoe in an area where GPS signals are inaccessible. By adjusting for human footfall, it is possible to accurately determine human location and trajectory by correcting errors originating from the Inertial Measurement Unit (IMU) combined with advanced machine learning algorithms. Although there are various techniques to identify stepping, our study successfully recognized stepping with 98.7% accuracy using an artificial intelligence model known as Long Short-Term Memory (LSTM). Drawing upon the enhancements in our methodology, this article demonstrates a novel technique for generating a 200-meter trajectory, achieving a level of precision marked by a 2.1% error margin. Indoor pedestrian navigation systems, relying on inertial measurement units attached to the feet, have shown encouraging outcomes.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. STRUCTURE OF THE PROPOSED SYSTEM
3. LSTM MODEL AND DATA PRE-PROCESSING
4. MODEL FOR DETERMINING LOCATION
5. CONCLUSION
6. ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

키워드

inertial measurement units machine learning recurrent neural network AHRS.

저자

  • Ts.Tengis [ Associate Prof., Dept. of Electronics, Mongolian University of Science and Technology, Mongolia ] Corresponding Author
  • B.Dorj [ Associate Prof., Dept. of Electronics, Mongolian University of Science and Technology, Mongolia ]
  • T.Amartuvshin [ Lecture. Dept. of Electronics, Mongolian University of Science and Technology, Mongolia ]
  • Ch.Batchuluun [ Lecture. Dept. of Electronics, Mongolian University of Science and Technology, Mongolia ]
  • G.Bat-Erdene [ Lecture. Dept. of General Science, Mongolian National University of Medical Sciences, Mongolia ]
  • Kh.Temuulen [ Underground Fire protection System service team, Tavan ord LLC, Oyu tolgoi, Mongolia ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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