Bereitstellung von Umgebungsinformationen und Positionsdaten für ...

Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Zielsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2 Grundlagen und Stand der Technik 5
2.1 Methoden zur Positionsbestimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.1 Triangulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.2 Musterabgleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.1.3 Nahbereichserkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.4 Koppelnavigation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2 Techniken zur Sensorfusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2.1 Markov-Ketten und Bayes Regel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2.2 Bayesische Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3 Gebräuchliche Technologien zur Positionsbestimmung in Gebäuden . . . . 20
2.3.1 Funk-basierte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.2 Kamera-basierte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.3.3 Systeme mit Beschleunigungs- und Richtungssensoren . . . . . . . . 25
2.3.4 Schall-basierte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.3.5 Sensorfusions-basierte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.4 Karten und Umgebungsmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.5 Ortsbezogene Dienste in Gebäuden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.5.1 Einführung in ortsbezogene Dienste . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.5.2 Ortsbezogene Dienste in Gebäuden . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.5.3 Anforderungen an Umgebungsmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.5.4 Anforderungen an die Positionsbestimmung . . . . . . . . . . . . . 35
3 Ein hybrides Umgebungsmodell für I-LBS 37
3.1 Verwandte Arbeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.2 BIGML - ein Vektor-basiertes Gebäudemodell für I-LBS . . . . . . . . . . 42
3.2.1 Aufbau von BIGML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.2.2 Vorteile und Einschränkungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2.3 Automatische Erzeugung von BIGML-Modellen aus CAD-Daten . . 47