Bereitstellung von Umgebungsinformationen und Positionsdaten für ortsbezogene Dienste in Gebäuden

摘要

Mit dem Aufkommen und der steigenden Verbreitung von Smartphones, haben ortsbezogene Dienste einen festen Platz im täglichen Leben vieler Nutzer erhalten. Dabei werden auf Basis des Aufenthaltsortes gezielt Informationen gefiltert, Umgebungsinformationen verfügbar gemacht oder Suchergebnisse nach Lokalität bewertet. Zudem werden bestimmte Dienste, wie mobile Routenfindung und Navigation, ermöglicht. Viele Dienste beziehen nicht nur die Position eines Nutzers mit ein, sondern erlauben es, die Position von Freunden anzuzeigen oder automatische Benachrichtigungen beim Betreten bestimmter Regionen zu erzeugen. Erfordert ein ortsbezogener Dienst eine hohe Positionsgenauigkeit, so wird die Position globale Satellitennavigationssysteme bestimmt. ududAuch in großen komplexen Gebäuden, wie Museen, Flughäfen oder Krankenhäusern, besteht Bedarf an ortsbezogenen Informationen. Beispiele hierfür sind die Suche nach einem speziellen Ausstellungsstück im Museum, die Navigation zum richtigen Gate am Flughafen oder das Treffen mit einem Freund im selben Gebäude. Solche ortsbezogene Dienste in Gebäuden werden im folgenden auch mit dem englischen Begriff Indoor-Location Based Services (I-LBS) bezeichnet. Sie vereinfachen in vielen Situationen unser Leben und werden zukünftig eine ähnliche Verbreitung wie herkömmliche ortbezogene Dienste erlangen.udDerzeit existiert jedoch keine Lösung, die I-LBS flächendeckend ermöglicht. Dazu gibt es vor allem zwei Gründe: Zum einen gibt es im Gegensatz zu Außenbereichen keine allgemein verfügbare Kartenbasis. Die Baupläne sind oftmals unter Verschluss und eignen sich mehr für die Planung und Überwachung von Baumaßnahmen als für den semantischen Informationsgewinn. Zum anderen ist der Empfang von Satellitensignalen in Gebäuden so schlecht, dass damit im allgemeinen keine genügend genaue Position bestimmt werden kann. Eine alternative kostengünstige und überall verfügbare Positionsbestimmung von genügend hoher Genauigkeit existiert derzeit nicht.ududIn dieser Arbeit werden Lösungsmöglichkeiten für beide Probleme vorgestellt und evaluiert, die einem Nutzer eine vergleichbare Dienstnutzung erlauben sollen, wie er es in Außenbereichen bereits gewöhnt ist. Anhand der Anforderungen von I-LBS und Ortungssystemen werden zwei verschiedene Umgebungsmodelle entwickelt. Eines basiert auf der Geography Markup Language (GML) und bietet eine flexible Vektor-basierte Repräsentation eines Gebäudes mit hierarchischen und Graph-basierten Elementen. Zudem wird die vollautomatische Erzeugung eines solchen Modells aus Bauplänen vorgestellt, die einen weiteren Schritt zur flächendeckenden Bereitstellung von Plänen für I-LBS darstellt. Das andere Modell basiert auf einer Bitmap als Raster-basierter Kartendarstellung, welche mithilfe von Bildbearbeitungsalgorithmen und Konventionen in der Farbgebung semantisch angereichert wird. Auch hier werden Möglichkeiten zur automatischen Erzeugung des semantischen Modells, beispielsweise aus abfotografierten Fluchtplänen, erörtert. In einem letzten Schritt werden beide Modelle in einem flexiblen hybriden Umgebungsmodell kombiniert, um Anfragen je nach Datenbasis möglichst effizient beantworten zu können.ududDie Positionsbestimmung in Gebäuden wird anhand von einigen Verbesserungen für Fingerprinting-Ansätze auf Smartphones behandelt. Das Fingerprinting basiert dabei entweder auf Kamerabildern oder auf WLAN-Signalen. Zudem werden zusätzliche Sensoren, wie Kompass und Beschleunigungssensor, zur Verbesserung der Genauigkeit und Robustheit hinzugenommen. Um die Positionsbestimmung für den Einsatz in I-LBS verfügbar zu machen, ist jedoch nicht nur eine hohe Genauigkeit, sondern vor allem eine große Flexibilität die Hauptanforderung. Zu diesem Zweck wurde ein Ansatz entwickelt, welcher ohne Nutzerinteraktion allein auf Basis von Kartenmaterial und inertialen Sensoren ein oder mehrerer Nutzer eine Fingerprint-Datenbank erzeugt, welche anderen Nutzern zur Verfügung gestellt werden kann. Mit dem Ziel der Kosten- und Komplexitätsreduktion, sowie der Lösung des Problems der Aktualität von Daten in Fingerprint-Datenbanken, hilft der Ansatz bei der automatischen flächendeckenden Ausbringung von Referenzdaten zur Positionsbestimmung.ud udUm die Brücke zwischen I-LBS und LBS zu schlagen, reicht es allerdings nicht aus, beide Arten von Diensten getrennt zu betrachten. Eine nahtlose Dienstnutzung muss möglich sein und somit werden sowohl eine nahtlose Positionsbestimmung, als auch eine nahtlose Bereitstellung von Kartenmaterial notwendig. Zu diesem Zweck wurde ein Plattform entwickelt, welche auf Basis einer Sensorbeschreibungssprache automatisch die Auswahl und Kombination der zu nutzenden Sensoren zur Positionsbestimmung ermittelt. Zudem verfügt die Plattform über eine Komponente, die auf Basis der Positionsdaten passende Umgebungsmodelle zur Verfügung stellt und die Transformation von Positionsdaten zwischen verschiedenen Modellen ermöglicht.