定位技术可以采用修正的航道传感器漂移,提供绝对位置的估计。图5显示了在维也纳技术大学,我们的办公大楼对于维萨拉压力感器PTB220A进行试验观察。该建筑有5层楼,我们的部门位于3楼。可以清楚的看出,在图5中,该传感器具有高精度,能够确定用户的正确楼层。对于90%的观测值来说,压力观测的标准差是在± 0.2帕萨卡范围内,所确定的高度最大偏差小于± 1米。Р图 3 在维也纳美泉宫公园现场测试图Р图4 在维也纳美泉公园里测试测量与航位推算模块DRM IIIР不同的测试结果可以证实,一个行人导航服务可以达到一个很高的性能水平,无论是在市区还是室内或者室外都可以对用户进行导航。虽然障碍物会导致频繁的卫星定位失锁,但是在城市地区可以实现对在数米范围内的标准偏差的3D定位。因此GPS中断达150米,但是可以结合单元式定位所需的定位精度进行航位推算观测从而达到桥接的目的。室内区域卫星定位可以通过更换室内定位系统来实现(如无线指纹传感器,Retscher,2004),对于处在高出的用户,可以使用气压传感器进行观察。Р结论Р通过传感器测试可以看出,可以采用不同的定位技术和航位推算传感器的组合来实现确定行人位置的可靠性和精确性。一种在卡尔曼滤波器基础上扩展出来的,新的多传感器信息融合模型,利用知识型传感器进行预处理的观测,可用于所有观测数据的集成。以知识为基础的预处理过滤器是一个延伸的多传感器融合模式的方式,数据为基础的系统分析和建模的补充,因此不能直接量化的知识和信息是通过制定和实施规则。这一规则需要进行预处理步骤测试,如果他们符合一定的行动,那么其将被执行。由于知识型的分析传感器观测到的粗差和离群点可以被发现和消除。此外,预处理过滤器供给卡尔曼中央滤波器的随机模型的输入值。因此,可以根据在卡尔曼滤波器中观测到的可用性和质量对权重传感器进行调整。这种方法将被执行,随后将展开进一步的传感器测试。
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