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Classifying Elevators and Escalators in 3D Pedestrian Indoor Navigation

Lang, Christopher und Kaiser, Susanna (2018) Classifying Elevators and Escalators in 3D Pedestrian Indoor Navigation. In: 9th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, IPIN 2018. IPIN 2018 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, Nantes, Frankreich. ISBN 978-1-5386-5635-8. ISSN 2471-917X, 2162-7347.

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Kurzfassung

For quick and targeted rescuing of individuals in emergency situations indoors, an accurate knowledge of the current floor-level by the rescue personnel is essential. In this paper, we investigate the capabilities to recognize ransportation platforms like elevators and escalators using foot mounted inertial measurement units including magnetometer and barometer for applications in 3D pedestrian navigation. We evaluate Features and classification concepts for discriminating between activities in static environments, elevator environments (up/down), and escalator environments (up, down) in everyday situations. The features are compared via an information gain metric and selected classifier concepts are analyzed with focus on fast response times necessary for dead-reckoning navigation. We identified features exploiting statistical characteristics of the magnetic intensity and the acceleration to be most promising when fast response times are required. The resulting feature space is highly non-linear and is best approximated locally.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/120765/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Classifying Elevators and Escalators in 3D Pedestrian Indoor Navigation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Lang, ChristopherChristopher.Lang (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kaiser, SusannaSusanna.Kaiser (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3210-6259NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2018
Erschienen in:9th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, IPIN 2018
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
ISSN:2471-917X, 2162-7347
ISBN:978-1-5386-5635-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:pedestrian navigation; indoor navigation; human activity recognition; escalator detection; elevator detection; context classification;
Veranstaltungstitel:IPIN 2018 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation
Veranstaltungsort:Nantes, Frankreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Bodengebundener Verkehr (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V BF - Bodengebundene Fahrzeuge
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Fahrzeugintelligenz (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Nachrichtensysteme
Hinterlegt von: Kaiser, Dr.-Ing. Susanna
Hinterlegt am:03 Jul 2018 10:21
Letzte Änderung:29 Mär 2023 00:37

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