室内定位环境多模态数据数据集_Indoor_Positioning_Environment_Multi_modal_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：室内定位, 传感器融合, 机器学习, 轨迹预测, 信号处理, 蓝牙信标, IMU, WiFi
数据概述：
该数据集包含来自室内环境的多模态传感器数据，用于室内定位与轨迹预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据UnixTime字段推测，数据采集时间可能集中在2019年。
地理范围：数据覆盖了建筑物内部的多个位置。
数据维度：数据集包含多种传感器数据，包括：
蓝牙信标（Beacon）数据：记录了Beacon信号强度（RSSI）、距离等信息。
惯性测量单元（IMU）数据：记录了加速度计（x、y、z轴）和陀螺仪数据。
WiFi数据：记录了WiFi接入点（SSID、BSSID）的信号强度（RSSI）和频率信息。
航点（Waypoint）数据：记录了路径点的位置坐标（x、y）。
数据格式：CSV格式，分别存储在beacon_train.csv、beacon_test.csv、imu_train.csv、imu_test.csv、wifi_train.csv、wifi_test.csv和waypoint_train.csv等文件中。
来源信息：数据来源于公开的室内定位数据集，已进行初步的清洗和预处理，例如数据对齐和缺失值填充。
该数据集适合用于室内定位算法的开发与测试，以及多传感器数据融合、轨迹预测等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于室内定位、轨迹预测、传感器融合等领域的学术研究，例如基于机器学习的定位算法、基于滤波器的轨迹跟踪等。
行业应用：为智能导航、室内位置服务（IPS）、智能家居等行业提供数据支持，尤其是在商场导航、展览馆导览等场景中。
决策支持：支持室内环境下的行为分析与预测，例如人流密度分析、活动轨迹分析等。
教育和培训：作为相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解室内定位技术，并进行算法设计与优化。
此数据集特别适合用于探索多模态传感器数据在室内定位中的应用，并评估不同算法的性能，从而提升室内定位的精度与鲁棒性。
