Please use this identifier to cite or link to this item:
doi:10.22028/D291-25205
Title: | The always best positioned paradigm for mobile indoor applications |
Other Titles: | Das "Always Best Positioned" Paradigma für mobile Anwendungen im Innenbereich |
Author(s): | Schwartz, Tim |
Language: | English |
Year of Publication: | 2012 |
SWD key words: | Positionierung Smartphone Bayes-Netz Datenfusion |
Free key words: | Sensorfusion Always Best Positioned geo-referenzierte dynamische Bayes'sche Netze geoDBN positioning indoor positioning smartphones Bayesian networks sensorfusion geo-referenced dynamic Bayesian Networks |
DDC notations: | 004 Computer science, internet |
Publikation type: | 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 to this record: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-47882 hdl:20.500.11880/25261 http://dx.doi.org/10.22028/D291-25205 |
Advisor: | Wahlster, Wolfgang |
Date of oral examination: | 31-Jan-2012 |
Date of registration: | 20-Mar-2012 |
Faculty: | SE - Sonstige Einrichtungen |
Department: | SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz |
Collections: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Files for this record:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
LoriotEnglishFinal.pdf | 6,75 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in SciDok are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.