3 research outputs found
Indoor location based services challenges, requirements and usability of current solutions
Indoor Location Based Services (LBS), such as indoor navigation and tracking, still have to deal with both technical and non-technical challenges. For this reason, they have not yet found a prominent position in people’s everyday lives. Reliability and availability of indoor positioning technologies, the availability of up-to-date indoor maps, and privacy concerns associated with location data are some of the biggest challenges to their development. If these challenges were solved, or at least minimized, there would be more penetration into the user market. This paper studies the requirements of LBS applications, through a survey conducted by the authors, identifies the current challenges of indoor LBS, and reviews the available solutions that address the most important challenge, that of providing seamless indoor/outdoor positioning. The paper also looks at the potential of emerging solutions and the technologies that may help to handle this challenge
Low-Cost Indoor Localisation Based on Inertial Sensors, Wi-Fi and Sound
The average life expectancy has been increasing in the last decades, creating the need for
new technologies to improve the quality of life of the elderly. In the Ambient Assisted
Living scope, indoor location systems emerged as a promising technology capable of sup porting the elderly, providing them a safer environment to live in, and promoting their
autonomy. Current indoor location technologies are divided into two categories, depend ing on their need for additional infrastructure. Infrastructure-based solutions require
expensive deployment and maintenance. On the other hand, most infrastructure-free
systems rely on a single source of information, being highly dependent on its availability.
Such systems will hardly be deployed in real-life scenarios, as they cannot handle the
absence of their source of information. An efficient solution must, thus, guarantee the
continuous indoor positioning of the elderly.
This work proposes a new room-level low-cost indoor location algorithm. It relies
on three information sources: inertial sensors, to reconstruct users’ trajectories; environ mental sound, to exploit the unique characteristics of each home division; and Wi-Fi,
to estimate the distance to the Access Point in the neighbourhood. Two data collection
protocols were designed to resemble a real living scenario, and a data processing stage
was applied to the collected data. Then, each source was used to train individual Ma chine Learning (including Deep Learning) algorithms to identify room-level positions.
As each source provides different information to the classification, the data were merged
to produce a more robust localization. Three data fusion approaches (input-level, early,
and late fusion) were implemented for this goal, providing a final output containing
complementary contributions from all data sources.
Experimental results show that the performance improved when more than one source
was used, attaining a weighted F1-score of 81.8% in the localization between seven home
divisions. In conclusion, the evaluation of the developed algorithm shows that it can
achieve accurate room-level indoor localization, being, thus, suitable to be applied in
Ambient Assisted Living scenarios.O aumento da esperança média de vida nas últimas décadas, criou a necessidade de desenvolvimento de tecnologias que permitam melhorar a qualidade de vida dos idosos.
No âmbito da Assistência à Autonomia no Domicílio, sistemas de localização indoor têm
emergido como uma tecnologia promissora capaz de acompanhar os idosos e as suas atividades, proporcionando-lhes um ambiente seguro e promovendo a sua autonomia. As
tecnologias de localização indoor atuais podem ser divididas em duas categorias, aquelas
que necessitam de infrastruturas adicionais e aquelas que não. Sistemas dependentes de
infrastrutura necessitam de implementação e manutenção que são muitas vezes dispendiosas. Por outro lado, a maioria das soluções que não requerem infrastrutura, dependem
de apenas uma fonte de informação, sendo crucial a sua disponibilidade. Um sistema que
não consegue lidar com a falta de informação de um sensor dificilmente será implementado em cenários reais. Uma solução eficiente deverá assim garantir o acompanhamento
contínuo dos idosos.
A solução proposta consiste no desenvolvimento de um algoritmo de localização indoor de baixo custo, baseando-se nas seguintes fontes de informação: sensores inerciais,
capazes de reconstruir a trajetória do utilizador; som, explorando as características dis tintas de cada divisão da casa; e Wi-Fi, responsável pela estimativa da distância entre o
ponto de acesso e o smartphone. Cada fonte sensorial, extraída dos sensores incorpora dos no dispositivo, foi, numa primeira abordagem, individualmente otimizada através de
algoritmos de Machine Learning (incluindo Deep Learning). Como os dados das diversas
fontes contêm informação diferente acerca das mesmas características do sistema, a sua
fusão torna a classificação mais informada e robusta. Com este objetivo, foram implementadas três abordagens de fusão de dados (input data, early and late fusion), fornecendo um
resultado final derivado de contribuições complementares de todas as fontes de dados.
Os resultados experimentais mostram que o desempenho do algoritmo desenvolvido
melhorou com a inclusão de informação multi-sensor, alcançando um valor para F1-
score de 81.8% na distinção entre sete divisões domésticas. Concluindo, o algoritmo de
localização indoor, combinando informações de três fontes diferentes através de métodos
de fusão de dados, alcançou uma localização room-level e está apto para ser aplicado num
cenário de Assistência à Autonomia no Domicílio