Dombois, Marcus (2016)
Entwicklung und Vergleich von hybriden Verfahren zur Ortsbestimmung innerhalb von Gebäuden.
Technische Universität Darmstadt
Masterarbeit, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

Der Nutzung von Standortinformationen, sowohl zur Verbesserung des Benutzererlebnisses existierender Applikation als auch als Basis neuer Applikation, hat in den letzten Jahren verstärktes Interesse erfahren. Speziell seit der Vorstellung des Bluetooth-basierten Apple iBeacon-Systems zur Auslieferung von ortsabhängiger Werbung richtet sich dabei die Aufmerksamkeit auf die Standortbestimmung innerhalb von Gebäuden. Über den Konstruktionszweck hinaus ergeben sich hier vielfältige Anwendungsmöglichkeiten - großes Potenzial haben Standortinformationen dabei insbesondere für die Optimierung der unterschiedlichsten Prozesse im Bereich des Facility Managements. Neben Potentialen bei der Verbesserung gemeinsam genutzter Ressourcen, wie etwa Meetingräumen, zur Betriebszeit oder Navigationsunterstützung für ortsunkundige Geschäftspartner, könnten standortbasierte Systeme beispielsweise Handwerkern in der Konstruktionsphase oder Rettungskräften im Brandfall unterstützen. Häufig genutzt für die Konstruktion solcher Systeme werden vor allem die ohnehin vorhandene Infrastruktur zur drahtlosen Vernetzung (Wi-Fi) und die o.g. Bluetooth-Beacons. Naheliegend ist außerdem die Verwendung von Smartphones, welche mittlerweile standardmäßig über die beiden genannten sowie eine Vielzahl weiterer Sensoren verfügen. Bisher entwickelte Systeme zur Standortbestimmung in Gebäuden bieten jedoch häufig nur begrenzte Flexibilität durch festgelegte Sensoren und Berechnungsverfahren und sind durch hohe Wartungsaufwände in ihrer Skalierbarkeit eingeschränkt. Mit Blick auf einen dauerhaften und flächendeckenden Einsatz eines solchen Standortbestimmungssystems innerhalb eines Unternehmens zeigen sich bei existierenden Lösungen zudem oftmals Defizite im Bereich der Energieeffizienz. In dieser Arbeit wurde daher ein Smartphone basiertes System entwickelt, das die Idee verschiedener modularer Verarbeitungs-Pipelines nutzt, um eine flexible Architektur zu realisieren, die es erlaubt, die Verarbeitung von Sensordaten mit dem Zweck der Standortbestimmung leicht den Anforderungen der Umgebung entsprechend zu konfigurieren und bei Bedarf auch neue Sensoren oder Berechnungsverfahren in das System zu integrieren. Für dieses System wurden Module zur Unterstützung von Bluetooth, Wi-Fi und GPS-Sensoren sowie einer Vielzahl gängiger Verfahren zum Musterabgleich oder der Nachbarschaftsdetektion umgesetzt. Dabei wurde sowohl die Verarbeitung der Daten einzelner Sensoren untersucht und optimiert als auch ein Verfahren zur Fusionierung von Berechnungsergebnissen mehrerer Sensoren entwickelt. Darüber hinaus wird ein Ansatz vorgestellt, der mittels eines Bewegungszustandsgraphen die Benutzerbewegung und -Position erfasst und die Konfiguration der Sensoren des Systems entsprechend energetisch optimiert. Um die Leistungsfähigkeit des Systems, insbesondere im Hinblick auf die Genauigkeit der Standortbestimmung zu untersuchen, wurde das System in einer umfangreichen Evaluation unter unterschiedlichen Infrastrukturbedingungen getestet; die Evaluation fand dabei in einem Bürokomplex bei laufendem Betrieb statt. Aus den Evaluationsergebnissen wurde eine optimale Konfiguration für das System abgeleitet, mit welcher eine Median-Genauigkeit von 2m erreicht wird, und bei deren Einsatz das System in 89 % der Fälle einen maximalen Fehler unter 5m liefert, d.h. einen Abstand, in dem ein menschlicher Nutzer leicht sein Ziel erkennen kann.

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