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室内定位是环境智能(AmI) 用于腕带和智能手机数据集室内定位的地磁场和WLAN数据集

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Computer Classification

Data Set Information:室内定位是环境智能(AmI)研究界的一个关键课题。在这种情况下,可穿戴技术的最新进展,特别是内置传感器......

数据结构 ? 2.9M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Data Set Information:

    室内定位是环境智能(AmI)研究界的一个关键课题。

    在这种情况下,可穿戴技术的最新进展,特别是内置传感器的智能手表和智能手机等个人设备,被视为实现设想的智能环境(SE)模式的突破。

    特别是,室内本地化场景是需要解决的关键挑战。许多工作试图解决室内本地化问题,但缺乏一个通用的数据集或框架来比较和评估解决方案,这是该领域需要克服的一大障碍。公共数据集的不可用性和不确定性阻碍了比较不同室内定位算法的可能性。这构成了本文所述拟议数据集的主要动机。

    我们收集了在同一环境下进行的两次活动期间的Wi-Fi和地磁指纹以及惯性传感器数据。这项工作的目标是从用户佩戴的smartwatch和智能手机中检索同步数据,以创建和呈现公共可用数据集。


    Attribute Information:

    Pointsmapping.ods:
    A three column spreadsheet (ID,X,Y) which points mapping in local coordinates.
    Each ID represents an unique place on the map. The X-Y coordinates represents the local coordinates.

    For each measure:

    measure1(2)_timestamp_id.csv:

    Timestamp (Unixtime) of arrival on placeID, timestamp (Unixtime) of departure by placeID, Place ID identifier (0-324)

    measure1(2)_smartphone_sens.csv:

    According to measure1(2)_timestamp_id.csv, this csv contains the data sensors retrieved by the smartphone.
    Timestamp, AccelerationX, AccelerationY, AccelerationZ, MagneticFieldX, MagneticFieldY, MagneticFieldZ, Z-AxisAgle(Azimuth), X-AxisAngle(Pitch), Y-AxisAngle(Roll), GyroX, GyroY, GyroZ

    measure1(2)_smartwatch_sens.csv:

    According to measure1(2)_timestamp_id.csv, this csv contains the data sensors retrieved by the smartwatch.
    Timestamp, AccelerationX, AccelerationY, AccelerationZ, MagneticFieldX, MagneticFieldY, MagneticFieldZ, Z-AxisAgle(Azimuth), X-AxisAngle(Pitch), Y-AxisAngle(Roll), GyroX, GyroY, GyroZ

    measure1(2)_smartphone_wifi.csv:

    Each rows contains PlaceId (ascending order) and 127 column, with RSSI level for each different
    WAPs retrieved during the campaign. Not all the WAPs are detected in each scan.
    For these WAPs, the articial RSSI value is -100 (dbm).


    Relevant Papers:

    Barsocchi, P., Crivello, A., La Rosa, D., & Palumbo, F. (2016, October). A multisource and multivariate dataset for indoor localization methods based on WLAN and geo-magnetic field fingerprinting. In Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2016 International Conference on (pp. 1-8). IEEE.


    Citation Request:

    Barsocchi, P., Crivello, A., La Rosa, D., & Palumbo, F. (2016, October). A multisource and multivariate dataset for indoor localization methods based on WLAN and geo-magnetic field fingerprinting. In Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2016 International Conference on (pp. 1-8). IEEE.


    Paolo Barsocchi, Antonino Crivello, Davide La Rosa, Filippo Palumbo

    Italian National Council of Research, ISTI-CNR, Pisa, Italy
    {name.surname}@isti.cnr.it

    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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