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schritterkennung
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Smartphone Navigation anhand von “intelligenten Check-points”
Kurzfassung
Mithilfe von kompakten GPS Empfängern, die wir in unseren Smartphones finden, ist die Navigation von A nach B sehr einfach geworden. Im urbanen Raum und in Gebäuden ist die Positionierung jedoch oft nicht ausreichend genau oder gar nicht möglich, da die Positionsbestimmung per GPS ungenauer wird, wenn das Signal gestreut, reflektiert oder abgeschwächt wird. Neben GPS verfügen Smartphones auch über andere Bauteile, wie z.B. Bewegungssensoren, Magnetfeldsensor und WLAN-Modul, die zur Ortsbestimmung herangezogen werden können. Das Ziel unserer Forschung war es, die Daten dieser Komponenten zu kombinieren und dadurch die Genauigkeit der Positionierung sowohl im Outdoor- als auch im Indoor-Bereich zu verbessern. Die Grundidee des neuen Ansatzs ist, entscheidende Wegpunkte entlang der Trajektorie intelligent zu wählen und das Passieren dieser mithilfe des WLAN-Moduls zu erkennen und Positionsveränderungen dazwischen mithilfe des Bewegungssensors und des digitalen Kompasses zu ermitteln. Bei unseren Untersuchungen konnten durch die Kombination der Sensoren und Module die Positionen in den Testläufen in kombinierten Indoor- und Outdoor-Gebieten im Mittel auf 2,0 m genau bestimmt werden, während die Abweichung der mittels GPS ermittelten Koordinaten bei 16,7 m lag, sofern GPS überhaupt verfügbar war.
Abstract
Navigation from a start point A to a destination B has become an easy task due to the integration of compact GPS receivers in our smartphones. Nevertheless, in urban areas and in buildings GPS positions are often not accurate enough or even cannot be obtained at all because of the fact that GPS signals are attenuated, reflected or weakened. Besides GPS, smartphones have other in-built sensors, such as inertial sensors (accelerometers and gyroscopes), and modules for data communication, such as Wi-Fi, which can additionally be used for positioning. The aim of our research is to combine the data of these components and to improve thereby the accuracy of localization in outdoor as well as indoor environments. The basic idea is to choose waypoints along the trajectory intelligently while navigating and to determine position changes in between with the help of the inertial sensors and the digital compass. In our investigation and tests we could achieve positioning accuracy of around 2.0 m on average for combined localization, while the deviations of the coordinates obtained from GPS laid within a range of 16.7 m only if GPS was available at all.
Mithilfe von kompakten GPS Empfängern, die wir in unseren Smartphones finden, ist die Navigation von A nach B sehr einfach geworden. Im urbanen Raum und in Gebäuden ist die Positionierung jedoch oft nicht ausreichend genau oder gar nicht möglich, da die Positionsbestimmung per GPS ungenauer wird, wenn das Signal gestreut, reflektiert oder abgeschwächt wird. Neben GPS verfügen Smartphones auch über andere Bauteile, wie z.B. Bewegungssensoren, Magnetfeldsensor und WLAN-Modul, die zur Ortsbestimmung herangezogen werden können. Das Ziel unserer Forschung war es, die Daten dieser Komponenten zu kombinieren und dadurch die Genauigkeit der Positionierung sowohl im Outdoor- als auch im Indoor-Bereich zu verbessern. Die Grundidee des neuen Ansatzs ist, entscheidende Wegpunkte entlang der Trajektorie intelligent zu wählen und das Passieren dieser mithilfe des WLAN-Moduls zu erkennen und Positionsveränderungen dazwischen mithilfe des Bewegungssensors und des digitalen Kompasses zu ermitteln. Bei unseren Untersuchungen konnten durch die Kombination der Sensoren und Module die Positionen in den Testläufen in kombinierten Indoor- und Outdoor-Gebieten im Mittel auf 2,0 m genau bestimmt werden, während die Abweichung der mittels GPS ermittelten Koordinaten bei 16,7 m lag, sofern GPS überhaupt verfügbar war.
Abstract
Navigation from a start point A to a destination B has become an easy task due to the integration of compact GPS receivers in our smartphones. Nevertheless, in urban areas and in buildings GPS positions are often not accurate enough or even cannot be obtained at all because of the fact that GPS signals are attenuated, reflected or weakened. Besides GPS, smartphones have other in-built sensors, such as inertial sensors (accelerometers and gyroscopes), and modules for data communication, such as Wi-Fi, which can additionally be used for positioning. The aim of our research is to combine the data of these components and to improve thereby the accuracy of localization in outdoor as well as indoor environments. The basic idea is to choose waypoints along the trajectory intelligently while navigating and to determine position changes in between with the help of the inertial sensors and the digital compass. In our investigation and tests we could achieve positioning accuracy of around 2.0 m on average for combined localization, while the deviations of the coordinates obtained from GPS laid within a range of 16.7 m only if GPS was available at all.
Keywords/Schlüsselwörter
Navigation mit intelligenten Wegpunkten WLAN Fingerprinting Trägheitsnavigation Schritterkennung Bestimmung der Fortbewegungsrichtung
Navigation mit intelligenten Wegpunkten WLAN Fingerprinting Trägheitsnavigation Schritterkennung Bestimmung der Fortbewegungsrichtung
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VGI_201607_Hofer.pdf
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