Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ bảy, 05/10/2024
Machine Learning for Indoor Localization and Navigation
Cập nhật vào: Thứ ba - 24/09/2024 04:11
Nhan đề chính: Machine Learning for Indoor Localization and Navigation
Nhan đề dịch: Học máy để định vị và điều hướng trong nhà
Tác giả: Saideep Tiku, Sudeep Pasricha
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2023
Số trang: 582 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-26712-3
SpringerLink
Lời giới thiệu:
Trong khi GPS là giải pháp mặc định cho định vị ngoài trời với tầm nhìn bầu trời quang đãng, thì không có công nghệ nào được sử dụng rộng rãi cho các khu vực không có GPS, bao gồm các trung tâm thành phố đông đúc, hẻm núi đô thị, tòa nhà và các công trình có mái che khác, cũng như các cơ sở ngầm như mỏ ngầm, nơi tín hiệu GPS bị suy yếu nghiêm trọng hoặc bị chặn hoàn toàn. Là một giải pháp thay thế cho GPS cho ngoài trời, định vị trong nhà bằng máy học là một lĩnh vực ứng dụng nhúng và Internet vạn vật (IoT) mới nổi, sẵn sàng tái tạo cách chúng ta điều hướng trong nhiều môi trường trong nhà khác nhau. Cuốn sách này thảo luận về những tiến bộ trong các ứng dụng máy học cho phép định vị và điều hướng con người, rô bốt và phương tiện trong các môi trường thiếu GPS. Cuốn sách khám phá những thách thức chính trong lĩnh vực này, chẳng hạn như hạn chế về tài nguyên thiết bị di động, tính không đồng nhất của thiết bị, sự không chắc chắn về môi trường, sự thay đổi tín hiệu không dây và lỗ hổng bảo mật. Việc giải quyết những thách thức này có thể cải thiện độ chính xác, độ tin cậy, khả năng dự đoán và hiệu quả năng lượng của định vị và điều hướng trong nhà. Cuốn sách xác định một số kỹ thuật định vị trong nhà mới, tiết kiệm năng lượng, thời gian thực và mạnh mẽ, sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy sâu mới nổi để giải quyết các thách thức về định vị và điều hướng trong nhà.
Cụ thể, cuốn sách:
Cung cấp phạm vi bao quát toàn diện về ứng dụng của máy học vào lĩnh vực định vị trong nhà;
Trình bày các kỹ thuật để điều chỉnh và tối ưu hóa các mô hình học máy nhằm định vị trong nhà nhanh chóng và tiết kiệm năng lượng;
Bao gồm thiết kế và triển khai các khuôn khổ định vị trong nhà trên thiết bị di động, IoT và thiết bị nhúng trong điều kiện thực tế.
Từ khóa: Định vị; Điều hướng; Mô hình; Học máy.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Giới thiệu về định vị và điều hướng trong nhà
- Kỹ thuật khớp mẫu tiên tiến để định vị và điều hướng trong nhà
- Các phương pháp học máy để phục hồi tính không đồng nhất của thiết bị
- Cho phép khả năng phục hồi biến đổi theo thời gian cho định vị và điều hướng trong nhà dựa trên ML
- Triển khai các khuôn khổ định vị và điều hướng trong nhà cho các thiết bị có nguồn lực hạn chế
- Bảo mật các khuôn khổ định vị và điều hướng trong nhà
Nhan đề dịch: Học máy để định vị và điều hướng trong nhà
Tác giả: Saideep Tiku, Sudeep Pasricha
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2023
Số trang: 582 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-26712-3
SpringerLink
Lời giới thiệu:
Trong khi GPS là giải pháp mặc định cho định vị ngoài trời với tầm nhìn bầu trời quang đãng, thì không có công nghệ nào được sử dụng rộng rãi cho các khu vực không có GPS, bao gồm các trung tâm thành phố đông đúc, hẻm núi đô thị, tòa nhà và các công trình có mái che khác, cũng như các cơ sở ngầm như mỏ ngầm, nơi tín hiệu GPS bị suy yếu nghiêm trọng hoặc bị chặn hoàn toàn. Là một giải pháp thay thế cho GPS cho ngoài trời, định vị trong nhà bằng máy học là một lĩnh vực ứng dụng nhúng và Internet vạn vật (IoT) mới nổi, sẵn sàng tái tạo cách chúng ta điều hướng trong nhiều môi trường trong nhà khác nhau. Cuốn sách này thảo luận về những tiến bộ trong các ứng dụng máy học cho phép định vị và điều hướng con người, rô bốt và phương tiện trong các môi trường thiếu GPS. Cuốn sách khám phá những thách thức chính trong lĩnh vực này, chẳng hạn như hạn chế về tài nguyên thiết bị di động, tính không đồng nhất của thiết bị, sự không chắc chắn về môi trường, sự thay đổi tín hiệu không dây và lỗ hổng bảo mật. Việc giải quyết những thách thức này có thể cải thiện độ chính xác, độ tin cậy, khả năng dự đoán và hiệu quả năng lượng của định vị và điều hướng trong nhà. Cuốn sách xác định một số kỹ thuật định vị trong nhà mới, tiết kiệm năng lượng, thời gian thực và mạnh mẽ, sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy sâu mới nổi để giải quyết các thách thức về định vị và điều hướng trong nhà.
Cụ thể, cuốn sách:
Cung cấp phạm vi bao quát toàn diện về ứng dụng của máy học vào lĩnh vực định vị trong nhà;
Trình bày các kỹ thuật để điều chỉnh và tối ưu hóa các mô hình học máy nhằm định vị trong nhà nhanh chóng và tiết kiệm năng lượng;
Bao gồm thiết kế và triển khai các khuôn khổ định vị trong nhà trên thiết bị di động, IoT và thiết bị nhúng trong điều kiện thực tế.
Từ khóa: Định vị; Điều hướng; Mô hình; Học máy.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Giới thiệu về định vị và điều hướng trong nhà
- Kỹ thuật khớp mẫu tiên tiến để định vị và điều hướng trong nhà
- Các phương pháp học máy để phục hồi tính không đồng nhất của thiết bị
- Cho phép khả năng phục hồi biến đổi theo thời gian cho định vị và điều hướng trong nhà dựa trên ML
- Triển khai các khuôn khổ định vị và điều hướng trong nhà cho các thiết bị có nguồn lực hạn chế
- Bảo mật các khuôn khổ định vị và điều hướng trong nhà
