ESP32C3WiFiFTMRSSI室内定位数据集-维多利亚大学校园-2023
数据来源：互联网公开数据
标签：WiFi, FTM, RSSI, 室内定位, 定位, 测距, ESP32C3, 维多利亚大学, 机器学习, 无线通信
数据概述：
本数据集提供了基于ESP32C3芯片的WiFi精细时间测量（FTM, Fine Time Measurement）技术进行室内定位的RSSI（Received Signal Strength Indication，接收信号强度指示）数据。数据采集地点包括维多利亚大学工程办公室（EOW）3层、5层和工程与计算机科学（ECS）1层，共三个不同位置。使用了8个不同的AP（Access Point，无线接入点）进行数据收集。
数据集包含超过10万个数据点，每个数据点均由路由器端测量得到，客户端未参与数据测量。使用ESP32C3定制的AP，并以纳秒为单位测量原始FTM数据。路由器时间通过chrony进行同步。
数据集内含4个文件夹，每个文件夹包含一个训练数据集和一个测试数据集，训练集和测试集在时间和空间上相互独立。数据以CSV格式存储。
数据格式如下：
相对时间（秒）| X位置（米）| Y位置（米）| 特征1 | 特征2 | 特征3 …
位置精度通过LIDAR和RGBD相机校准，精度为几厘米。
提供ROS2 PGM格式的地图，可供ROS2程序读取。
数据来源：
该数据集支持论文“Wi-Fi and Bluetooth Contact Tracing Without User Intervention”的研究，该论文可在以下网址获取：https://ieeexplore.ieee.org/document/9866766
数据用途概述：
该数据集适用于室内定位算法的开发和评估，尤其是基于WiFi FTM技术的定位算法。研究人员可以使用该数据集进行机器学习模型的训练和测试，例如基于RSSI值的定位算法、基于FTM测距的定位算法等。此外，该数据集也可用于验证不同定位算法的性能，探索不同环境下的定位精度，以及研究WiFi技术在室内定位领域的应用。
