Kartengestiitzte MEMS-basierte Indoorpositionierung mittels Partikel-Filter

摘要

Die aktuelle Position von Objekten oder Personen in GNSS-abgeschatteten Bereichen ist ein interessantes und hochaktuelles Forschungsfeld. Die Moglichkeiten unterscheiden sich in Aufwand und Preis der Umsetzung sowie erreichbaren Genauigkeiten stark. Seit einigen Jahren beschaftigt sich die HafenCity Universitat mit Moglichkeiten der Positionsbestimmung in Bereichen, in denen kein GNSS-Empfang moglich ist. Dabei werden zwei Ansatze verfolgt. Bei dem ersten Ansatz wird an einem modularen Mobile-Mapping-System gearbeitet, welches auch in GNSS-abgeschatteten Bereichen gute 3D-Daten liefert. Der in diesem Beitrag behandelte Ansatz ist eine auf Low-Cost-Inertial-Sensoren basierende Positionsschatzung. Ziel ist eine Personennavigation im Gebaude. Gyroskop, Beschleunigungsmesser und Barometer sind auf MEMS-Basis in aktuellen Smartphones vorhanden und dienen der besseren Handhabung. Mit dem Ziel der Umsetzung einer Fussgangernavigation bieten sich diese Sensoren im Smartphone an, da sie eine autonome Navigation moglich machen konnen und nahezu jede Person uber ein Smartphone verfugt. Ein Nachteil dieser gunstigen Sensoren ist die hohe Unsicherheit in den Daten, welche dazu fuhrt, dass die Genauigkeit der Position mit der Zeit abnimmt. Die Positionsschatzung muss daher gestutzt werden. Die Stutzung kann auf unterschiedlicher Weise erfolgen. Bei einer externen Stutzung konnen Technologien, wie Wifi, Bluetooth, etc. verwendet werden. Dies erfordert einen erhohten Aufwand an Infrastrukturmassnahmen. Fur eine infrastrukturunabhangige Stutzung sind diese Technologien ungeeignet, da meist das vorhandene Netzwerk nicht ausreicht, um die zur Navigation notwendige Genauigkeit zu liefern. In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur Positionsschatzung mittels MEMS-Sensoren vorgestellt. Als alternative Methode zur Stutzung wird vorhandenes Kartenmaterial eingesetzt. Dies erfordert lediglich eine aktuelle vorhandene Kartengrundlage und stellt daher weitgehend eine Unabhangigkeit von der Infrastruktur dar. Die Messdatenfusion wird mittels Partikel-Filter umgesetzt. Die Positionsschatzung und erste Ergebnisse werden vorgestellt.