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Indoor Navigation Performance Analysis Pierre-Yves Gilliéron, Daniela Büchel, Ivan Spassov, Bertrand Merminod Referenten: Tino Stein, Helge Neven.

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Präsentation zum Thema: "Indoor Navigation Performance Analysis Pierre-Yves Gilliéron, Daniela Büchel, Ivan Spassov, Bertrand Merminod Referenten: Tino Stein, Helge Neven."—  Präsentation transkript:

1 Indoor Navigation Performance Analysis Pierre-Yves Gilliéron, Daniela Büchel, Ivan Spassov, Bertrand Merminod Referenten: Tino Stein, Helge Neven

2 Motivation/Ziel Definition und Implementierung eines Datenmodells für Indoor-Navigation Spezielle Ansprüche: –Anforderungen der Benutzer, z.B. körperbehinderte Personen –Spezielles Design der Karten-Datenbank Performance-Test der Algorithmen

3 Geodaten-Modellierung Knoten und Kanten georeferenziert Attribute der Knoten: –X,Y-Koordinate für die Lage –Z-Koordinate = Etage Attribute der Kanten: –Typ (horizontal, vertikal) –Länge –Zutrittsprivilegien

4 Geodaten-Modellierung Knoten/Kanten-Darstellung des Campus:

5 Geodaten-Modellierung Vertikale Verbindungen:

6 Geodaten-Modellierung Shortest Path-Algorithmus: –Dijkstra´s Algorithmus –Zugangsbeschränkung bekommen hohe Kostenwerte –Kosten der vertikalen Verbindung: cost i = f i (l,s,a,t) l: Länge der Verbindung s: Geschwindigkeit (m/s) a: Zugangsberechtigung t: Personentyp

7 Map-Matching-Verfahren Bestimmung der aktuellen Position auf der Karte Bekannte Methoden: –Punkt-zu-Punkt: –Punkt-zu-Kurve:

8 Map-Matching-Verfahren Kombination der beiden Verfahren Zusätzlich: Gewichtung der Kandidaten- Verbindungen Bestandteile des Algorithmus: –Initiale Phase –Gewichtungssystem –Vertikale Bewegung

9 Map-Matching-Verfahren Initiale Phase: –Beginnt mit Punkt-zu-Punkt-Abgleich –Bestimmung einer korrekten Verbindung: Gleiche Ebene-Bedingung Ausreichende Nähe-Bedingung Optimale Lage-Bedingung

10 Map-Matching-Verfahren Gewichtungssystem: –Gewicht für die Nähe zur Verbindung: Kriterium: Rechtwinklige Entfernung zum Link (je kleiner die Distanz, desto näher ist der Punkt) Gleichung: WS PD = A p / c (A p : Gewichtungsparameter > 0, c: Distanz) –Gewicht für Orientierungsähnlichkeit Kriterium: Differenz zwischen 2 Azimuten Gleichung: WS h = A h * k (A h : Gewichtungsparameter > A p, k: |cos(Δβ)|)

11 Map-Matching-Verfahren Vertikale Bewegung: –Kürzere Schritte als 45 cm –Höhenänderung um mehr als 15 cm

12 Map-Matching-Verfahren Vertikale Bewegung: –Kürzere Schritte als 45 cm –Höhenänderung um mehr als 15 cm Algorithmus führt vertikale Bewegung aus

13 Map-Matching-Verfahren Definition der Position: –entspricht der Position auf dem Modell –Projektion des gemessenes Wertes auf die korrekte Kante

14 Pedestrian Navigation Module (PNM) Beinhaltet: -GPS – Receiver -dient absoluter Positionierung außerhalb von Gebäuden Kalibrierung -digitaler Magnetkompass -Kreiselkompass -Barometer -Eingebundene Koppelnavigations- Algorithmen

15 Testszenario Hauptziel: –Evaluation der Map-Matching- Algorithmen Weitere Ziele: –Üben von Fußgängernavigation in typischen Indoor-Umgebungen –Sammeln von Rohdaten der Wege mit PNM –Ermitteln der Kalibrierungsparameter –Berechnen der Weg-Daten mit Map- Matching-Algorithmen –Auswerten der Navigationsperformanz in spezifischen Situationen

16 Datenfluss

17 Performanzkriterien Genauigkeit –Integritätsrisiko: Wahrscheinlichkeit, dass Positionierungsfehler größer als spezifiziertes Limit Verfügbarkeit des Navigationsservice Kontinuität des Navigationsservice –Navigationsservice muss für Nutzer innerhalb eines minimalen Zeitintervalls verfügbar sein

18 Kalibrierung ohne GPS-Signal fehlende Skalierungs- und Rotationsparameter nur Eingabe des Startpunktes Route im Datenlogger gespeichert Postkalibrierung Manuelle Identifikation von Passpunkten

19 Auswertung des Map-Matching Indoor-Navigationssystem basiert auf Prinzipien der Koppelnavigation Fehler nicht nur zufällig, sondern fortpflanzend Anwendung von MM-Algorithmen Zu lösende Hauptprobleme: –Kontrolle der Position des Nutzers in regelmäßigen Zeitintervallen –Unterstützung der Rekalibrierung des Systems MM-Algorithmus wird im Post-Processing auf transformierte Positionsdaten angewandt Anwendung des Point-to-Curve-Matchings lieferte gute Ergebnisse Zum Matching vertikaler Bewegungen durch Implementierung vertikaler Knoten

20 Grafische Analyse (1) Weg durch Korridor, rot Rohdaten; blau Passpunkte

21 Grafische Analyse (2) Weg durch Korridor und Wechsel der Etage mit Fahrstuhl rot Rohdaten; blau Passpunkte

22 Grafische Analyse (3) Wechsel der Etage über die Treppen rot Rohdaten; blau Passpunkte


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