Este artículo presenta una evaluación del algoritmo propuesto QMD Quaternion Magnetic Disturbance y su integración en el marco AIEZ para navegación peatonal en interiores utilizando una IMU montada en el calzado. Mediante experimentos en entornos controlados y escenarios reales, el sistema demuestra un rendimiento superior en la detección y corrección de perturbaciones magnéticas, superando a los métodos QMD clásicos.
La propuesta QMD mejorada incorpora estrategias avanzadas de filtrado y clasificación para distinguir entre perturbaciones temporales y sesgos permanentes del campo magnético. Al integrarse en el framework AIEZ, que fusiona los enfoques EC y HDR, se consigue una solución robusta que mantiene la precisión de la orientación y la trayectoria incluso en entornos con interferencias magnéticas intensas.
En las pruebas en banco y en pruebas de usuario con IMU en el calzado se observó que la detección temprana de anomalías magnéticas permite activar mecanismos de corrección que reducen el error acumulado en la estimación de rumbo. Comparado con técnicas QMD clásicas, la versión mejorada reduce las desviaciones, mejora la continuidad de la solución y minimiza el riesgo de deriva en trayectorias largas.
La fusión AIEZ de los algoritmos EC y HDR aporta beneficios clave: EC proporciona estabilidad en condiciones de baja perturbación mientras que HDR aporta resiliencia frente a picos de interferencia. Su combinación en AIEZ permite conmutar o ponderar inteligentemente entre estrategias según la confianza de los sensores, lo que resulta en navegación peatonal más estable y precisa.
Los resultados en escenarios reales muestran que el sistema es especialmente efectivo en interiores complejos como centros comerciales, estaciones de transporte y entornos industriales donde las fuentes magnéticas son heterogéneas. La arquitectura permite además incorporar aprendizaje automático para adaptar los parámetros de detección en función del contexto y del perfil de movimiento del usuario.
Trabajo futuro y validación ampliada: se plantea ampliar las pruebas a diversas condiciones de usuario, tipos de calzado, superficies y configuraciones de IMU, así como evaluar la robustez frente a cambios ambientales a largo plazo. También se prevé integrar módulos de calibración automática y capacidades de aprendizaje continuo para mejorar la adaptabilidad del QMD y del framework AIEZ.
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