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Indoor Navigation Performance Analysis

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Präsentation zum Thema: "Indoor Navigation Performance Analysis"—  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: costi = fi(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: WSPD = Ap / c (Ap: Gewichtungsparameter > 0, c: Distanz) Gewicht für Orientierungsähnlichkeit Kriterium: Differenz zwischen 2 Azimuten Gleichung: WSh = Ah * k (Ah: Gewichtungsparameter > Ap, 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: Weitere Ziele:
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 Verfügbarkeit des Navigationsservice
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 nur Eingabe des Startpunktes
 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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