Finden der INIT Position dauert sehr lange #1

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toni · 2018-07-19T12:26:40+02:00

toni commented

2018-07-19 12:26:40 +02:00

Evaluation: Wi-Fi + Activity
Transition: Mesh + Sink or Swim
Resampling: Simple + N_eff = 0.85
Estimation: OrderedWeightedAverage
Setting: Filter wird geupdatet wenn Step gemacht wurde oder nach 1000 ms mit EvaluationOnly.

Beschreibung des Fehlers:
Ich starte YASMIN, lade SHL mit Fingerprints, starte den Filter und lass das Handy einfach liegen. Wir sind nun nicht in der Lage unsere initiale Position zu bekommen. Da eigentlich die meisten Partikel eine ähnliche Gewichtung haben, außer an der Stell wo wir wirklich sind. Da scheinen die Partikel eine niedrigere Gewichtung zu haben?! Wie geht das?

Liegt vermutlich an: CAPPED_NORMAL_DISTRIBUTION im wifiProbability der Evaluation. Wenn ich eine Normalverteilung mit einem sehr kleinen Sigma nutze geht es in einigen fällen besser. Oftmals landen wir aber beim Balzer im Büro?! Vielleicht sind die Fingerprints auch Mist? Laut VAPGrp sind es 13 Messungen into 3.

Evaluation: Wi-Fi + Activity Transition: Mesh + Sink or Swim Resampling: Simple + N_eff = 0.85 Estimation: OrderedWeightedAverage Setting: Filter wird geupdatet wenn Step gemacht wurde oder nach 1000 ms mit EvaluationOnly. Beschreibung des Fehlers: Ich starte YASMIN, lade SHL mit Fingerprints, starte den Filter und lass das Handy einfach liegen. Wir sind nun nicht in der Lage unsere initiale Position zu bekommen. Da eigentlich die meisten Partikel eine ähnliche Gewichtung haben, außer an der Stell wo wir wirklich sind. Da scheinen die Partikel eine niedrigere Gewichtung zu haben?! Wie geht das? Liegt vermutlich an: CAPPED_NORMAL_DISTRIBUTION im wifiProbability der Evaluation. Wenn ich eine Normalverteilung mit einem sehr kleinen Sigma nutze geht es in einigen fällen besser. Oftmals landen wir aber beim Balzer im Büro?! Vielleicht sind die Fingerprints auch Mist? Laut VAPGrp sind es 13 Messungen into 3.

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Reference: FHWS/YASMIN#1