Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25205
Titel: The always best positioned paradigm for mobile indoor applications
Alternativtitel: Das "Always Best Positioned" Paradigma für mobile Anwendungen im Innenbereich
VerfasserIn: Schwartz, Tim
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2012
Kontrollierte Schlagwörter: Positionierung
Smartphone
Bayes-Netz
Datenfusion
Freie Schlagwörter: Sensorfusion
Always Best Positioned
geo-referenzierte dynamische Bayes'sche Netze
geoDBN
positioning
indoor positioning
smartphones
Bayesian networks
sensorfusion
geo-referenced dynamic Bayesian Networks
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Dissertation
Abstract: In this dissertation, methods for personal positioning in outdoor and indoor environments are investigated. The Always Best Positioned paradigm, which has the goal of providing a preferably consistent self-positioning, will be defined. Furthermore, the localization toolkit LOCATO will be presented, which allows to easily realize positioning systems that follow the paradigm. New algorithms were developed, which particularly address the robustness of positioning systems with respect to the Always Best Positioned paradigm. With the help of this toolkit, three example positioning-systems were implemented, each designed for different applications and requirements: a low-cost system, which can be used in conjunction with user-adaptive public displays, a so-called opportunistic system, which enables positioning with room-level accuracy in any building that provides a WiFi infrastructure, and a high-accuracy system for instrumented environments, which works with active RFID tags and infrared beacons. Furthermore, a new and unique evaluation-method for positioning systems is presented, which uses step-accurate natural walking-traces as ground truth. Finally, six location based services will be presented, which were realized either with the tools provided by LOCATO or with one of the example positioning-systems.
In dieser Doktorarbeit werden Methoden zur Personenpositionierung im Innen- und Außenbereich von Gebäuden untersucht. Es wird das ,,Always Best Positioned” Paradigma definiert, welches eine möglichst lückenlose Selbstpositionierung zum Ziel hat. Weiterhin wird die Lokalisierungsplattform LOCATO vorgestellt, welche eine einfache Umsetzung von Positionierungssystemen ermöglicht. Hierzu wurden neue Algorithmen entwickelt, welche gezielt die Robustheit von Positionierungssystemen unter Berücksichtigung des ,,Always Best Positioned” Paradigmas angehen. Mit Hilfe dieser Plattform wurden drei Beispiel Positionierungssysteme entwickelt, welche unterschiedliche Einsatzgebiete berücksichtigen: Ein kostengünstiges System, das im Zusammenhang mit benutzeradaptiven öffentlichen Bildschirmen benutzt werden kann; ein sogenanntes opportunistisches Positionierungssystem, welches eine raumgenaue Positionierung in allen Gebäuden mit WLAN-Infrastruktur ermöglicht, sowie ein metergenaues Positionierungssystem, welches mit Hilfe einer Instrumentierung aus aktiven RFID-Tags und Infrarot-Baken arbeitet. Weiterhin wird erstmalig eine Positionierungsevaluation vorgestellt, welche schrittgenaue, natürliche Bewegungspfade als Referenzsystem einsetzt. Im Abschluss werden 6 lokationsbasierte Dienste vorgestellt, welche entweder mit Hilfe von LOCATO oder mit Hilfe einer der drei Beispiel-Positionierungssysteme entwickelt wurden.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-47882
hdl:20.500.11880/25261
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25205
Erstgutachter: Wahlster, Wolfgang
Tag der mündlichen Prüfung: 31-Jan-2012
Datum des Eintrags: 20-Mär-2012
Fakultät: SE - Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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