Point clouds to direct indoor pedestrian pathfinding

Increase in building complexity can cause difficulties orienting people, especially people with reduced mobility. This work presents a methodology to enable the direct use of indoor point clouds as navigable models for pathfinding. Input point cloud is classified in horizontal and vertical elements according to inclination of each point respect to n neighbour points. Points belonging to the main floor are detected by histogram application. Other floors at different heights and stairs are detected by analysing the proximity to the detected main floor. Then, point cloud regions classified as floor are rasterized to delimit navigable surface and occlusions are corrected by applying morphological operations assuming planarity and taking into account the existence of obstacles. Finally, point cloud of navigable floor is downsampled and structured in a grid. Remaining points are nodes to create navigable indoor graph. The methodology has been tested in two real case studies provided by the ISPRS benchmark on indoor modelling. A pathfinding algorithm is applied to generate routes and to verify the usability of generated graphs. Generated models and routes are coherent with selected motor skills because routes avoid obstacles and can cross areas of non-acquired data. The proposed methodology allows to use point clouds directly as navigation graphs, without an intermediate phase of generating parametric model of surfacesUniversidade de Vigo | Ref. 00VI 131H 641.02Xunta de Galicia | Ref. ED481B 2016/079-0Xunta de Galicia | Ref. ED431C 2016-038Ministerio de Economía, Industria y Competitividad | Ref. TIN2016-77158-C4-2-RMinisterio de Economía, Industria y Competitividad | Ref. RTC-2016-5257-

Methodology to generate navigation models in building

Indoor route networks models are created for use in navigation. They may be built manually, but it is better to generate them automatically, based on the building floor plans. Research has been conducted in this field in many research centers. The authors undertook to develop their own methodology for generating navigation networks, using topological neighborhood relations and semantic data. The research project focuses on one floor in a building, which consists of rooms and an expanded corridor with an obstacle in the form of an open space between the floors. The first stage of the project consisted in the segmentation of the corridor space to improve its resolution. The objective of the conducted research was to select special points (five suggestions) for the segmentation. As a result, five different segmentations of the corridor space were obtained. The aim of the second stage was to automatically generate five navigation network models. The graphically presented results have been verified against the routes generated between the selected points in the building plan. A comparison of the results with other solutions shows that the routes generated in the presented methodology are more straight-line and less zigzagging

Motion Compatibility for Indoor Localization

Indoor localization -- a device's ability to determine its location within an extended indoor environment -- is a fundamental enabling capability for mobile context-aware applications. Many proposed applications assume localization information from GPS, or from WiFi access points. However, GPS fails indoors and in urban canyons, and current WiFi-based methods require an expensive, and manually intensive, mapping, calibration, and configuration process performed by skilled technicians to bring the system online for end users. We describe a method that estimates indoor location with respect to a prior map consisting of a set of 2D floorplans linked through horizontal and vertical adjacencies. Our main contribution is the notion of "path compatibility," in which the sequential output of a classifier of inertial data producing low-level motion estimates (standing still, walking straight, going upstairs, turning left etc.) is examined for agreement with the prior map. Path compatibility is encoded in an HMM-based matching model, from which the method recovers the user s location trajectory from the low-level motion estimates. To recognize user motions, we present a motion labeling algorithm, extracting fine-grained user motions from sensor data of handheld mobile devices. We propose "feature templates," which allows the motion classifier to learn the optimal window size for a specific combination of a motion and a sensor feature function. We show that, using only proprioceptive data of the quality typically available on a modern smartphone, our motion labeling algorithm classifies user motions with 94.5% accuracy, and our trajectory matching algorithm can recover the user's location to within 5 meters on average after one minute of movements from an unknown starting location. Prior information, such as a known starting floor, further decreases the time required to obtain precise location estimate

Réseaux de capteurs pour applications de suivi médical

Le maintien des personnes à domicile est une perspective sérieusement envisagée dans le contexte actuel de vieillissement de la population. Selon les statistiques, près d'un habitant sur trois aurait plus de 60 ans en 2050, contre un sur cinq en 2005. Cependant, les solutions actuelles de téléassistance (bouton alarme sur un collier par exemple) ont montré leurs limites. La thèse consiste à étudier des applications du futur permettant de fournir à une personne maintenue à domicile ou à l’hôpital une meilleure solution alternative fondée sur les réseaux de capteurs, capable de mesurer certains de ses paramètres physiologiques et de transmettre des données importantes aux infirmières ou médecins. Ces applications doivent s’adapter aux besoins médicaux et avoir un coût économique faible. Nous nous sommes focalisés sur des solutions de type réseaux de capteurs qui ont un coût de développement et de mise en œuvre faibles. Ce type de réseaux de capteurs offre de nouveaux services tels que la surveillance médicale et l'amélioration de la sécurité par la propagation d'alertes d'urgence. Cependant, la forte mobilité et le changement rapide de la topologie du réseau présentent un verrou scientifique et social. En outre, l'interférence de différents capteurs augmente la difficulté d'implantation de ce genre de réseaux IEEE 802.15.4. Depuis ces dernières années, plusieurs solutions ont été étudiées, comme nous le verrons dans cette thèse. Nous nous intéressons à la fiabilité de transmission dans cette thèse, car un réseau de capteurs est très limité par la capacité de calcul, de stockage et de transfert. Nous nous interrogeons dans un premier temps sur la meilleure méthode pour la livraison des données. Nous avons sélectionné les protocoles unicast et multicast issus du domaine MANET dans le but de comparer leurs avantages et inconvénients dans le contexte des applications de surveillance médicale. Nous nous sommes intéressés aux mécanismes de mise en place et au renforcement de la route dans chacun des protocoles. Les résultats de cette première étude montrent que les protocoles multicast s’adaptent mieux aux applications, car ils permettent de réduire le nombre de paquets transmis dans le réseau. Même si certains protocoles pourraient amener une meilleure performance (en ce qui concerne le débit utile) que d’autres, aucun protocole ne satisfait une application réelle. Nous travaillons sur l’exploitation d'un réseau hétérogène en distinguant les nœuds forts et les nœuds faibles. Dans ce cadre, nous avons proposé une nouvelle approche, HMR, qui permet de mieux assurer la performance du réseau par rapport aux solutions existantes. Une dernière problématique à étudier dans cette thèse est l’agrégation de données, car les données à transmettre dans le réseau sont souvent périodiquement générées avec des tailles très restreintes (quelques octets, par exemple). Nos études montrent que l’agrégation de données est une bonne solution. Cette thèse a donné lieu à deux publications en conférences internationales avec comité de lecture. ABSTRACT : Keeping people at home is a perspective seriously considered in the current context of population aging. According to statistics, nearly one in three would have more than 60 years in 2050, against one in five in 2005. However, current solutions telecare (alarm button on a necklace, for example) have shown their limits. The thesis consists in studying future applications to provide, to a person kept at home or in the hospital, a better alternative solution based on sensor networks. A solution capable of measuring some of its physiological parameters and transmit important data nurses or doctors. These applications must adapt to the medical needs and have a low economic cost. We focused on solutions for sensor networks having a low-cost of development and implementation. This type of sensor networks offer new services such as medical monitoring and improving security by the propagation of emergency alerts. However, the high mobility and rapid change of the network topology present a scientific and social lock. Furthermore, interference of various sensors increases the difficulty of implantation of such networks IEEE 802.15.4. In recent years, several solutions have been studied, as discussed in this thesis. We are interested in the transmission reliability in this thesis, as a sensor network is very limited computing capacity, storage and transfer. We inquire in the first instance on the best method for data delivery. We selected unicast and multicast protocols from the field MANET in order to compare their advantages and disadvantages in the context of medical monitoring applications. We are interested in mechanisms of implementation and strengthening of the route in each of the protocols. The results of this first study show that the multicast protocols are better suited to these applications because they reduce the number of packets transmitted in the network. Although some protocols may lead to better performance (as regards the throughput) than others, no protocol satisfies a real application. We are working on the operation of a heterogeneous network distinguishing between strong and weak nodes. In this context, we proposed a new approach, HMR, to better ensure network performance over existing solutions. A final issue to consider in this thesis is the aggregation of data, because the data to be transmitted in the network are often periodically generated with very small size (a few bytes, for example). Our studies show that data aggregation is a good solution

Indoor localization using place and motion signatures

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Aeronautics and Astronautics, 2013.This electronic version was submitted and approved by the author's academic department as part of an electronic thesis pilot project. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.Cataloged from department-submitted PDF version of thesis.Includes bibliographical references (p. 141-153).Most current methods for 802.11-based indoor localization depend on either simple radio propagation models or exhaustive, costly surveys conducted by skilled technicians. These methods are not satisfactory for long-term, large-scale positioning of mobile devices in practice. This thesis describes two approaches to the indoor localization problem, which we formulate as discovering user locations using place and motion signatures. The first approach, organic indoor localization, combines the idea of crowd-sourcing, encouraging end-users to contribute place signatures (location RF fingerprints) in an organic fashion. Based on prior work on organic localization systems, we study algorithmic challenges associated with structuring such organic location systems: the design of localization algorithms suitable for organic localization systems, qualitative and quantitative control of user inputs to "grow" an organic system from the very beginning, and handling the device heterogeneity problem, in which different devices have different RF characteristics. In the second approach, motion compatibility-based indoor localization, we formulate the localization problem as trajectory matching of a user motion sequence onto a prior map. Our method estimates indoor location with respect to a prior map consisting of a set of 2D floor plans linked through horizontal and vertical adjacencies. To enable the localization system, we present a motion classification algorithm that estimates user motions from the sensors available in commodity mobile devices. We also present a route network generation method, which constructs a graph representation of all user routes from legacy floor plans. Given these inputs, our HMM-based trajectory matching algorithm recovers user trajectories. The main contribution is the notion of path compatibility, in which the sequential output of a classifier of inertial data producing low-level motion estimates (standing still, walking straight, going upstairs, turning left etc.) is examined for metric/topological/semantic agreement with the prior map. We show that, using only proprioceptive data of the quality typically available on a modern smartphone, our method can recover the user's location to within several meters in one to two minutes after a "cold start."by Jun-geun Park.Ph.D

Sichtbarkeitsbasierte Raumerzeugung - Automatisierte Erzeugung räumlicher Konfigurationen in Architektur und Städtebau auf Basis sichtbarkeitsbasierter Raumrepräsentationen

Das Erzeugen räumlicher Konfigurationen ist eine zentrale Aufgabe im architektonischen bzw. städtebaulichen Entwurfsprozess und hat zum Ziel, eine für Menschen angenehme Umwelt zu schaffen. Der Geometrie der entstehenden Räume kommt hierbei eine zentrale Rolle zu, da sie einen großen Einfluss auf das Empfinden und Verhalten der Menschen ausübt und nur noch mit großem Aufwand verändert werden kann, wenn sie einmal gebaut wurde. Die meisten Entscheidungen zur Festlegung der Geometrie von Räumen werden während eines sehr kurzen Zeitraums (Entwurfsphase) getroffen. Fehlentscheidungen die in dieser Phase getroffen werden haben langfristige Auswirkungen auf das Leben von Menschen, und damit auch Konsequenzen auf ökonomische und ökologische Aspekte. Mittels computerbasierten Layoutsystemen lässt sich der Entwurf räumlicher Konfigurationen sinnvoll unterstützen, da sie es ermöglichen, in kürzester Zeit eine große Anzahl an Varianten zu erzeugen und zu überprüfen. Daraus ergeben sich zwei Vorteile. Erstens kann die große Menge an Varianten dazu beitragen, bessere Lösungen zu finden. Zweitens kann das Formalisieren von Bewertungskriterien zu einer größeren Objektivität und Transparenz bei der Lösungsfindung führen. Um den Entwurf räumlicher Konfigurationen optimal zu unterstützen, muss ein Layoutsystem in der Lage sein, ein möglichst großes Spektrum an Grundrissvarianten zu erzeugen (Vielfalt); und zahlreiche Möglichkeiten und Detaillierungsstufen zur Problembeschreibung (Flexibilität), sowie Mittel anzubieten, mit denen sich die Anforderungen an die räumliche Konfiguration adäquat beschreiben lassen (Relevanz). Bezüglich Letzterem spielen wahrnehmungs- und nutzungsbezogene Kriterien (wie z. B. Grad an Privatheit, Gefühl von Sicherheit, Raumwirkung, Orientierbarkeit, Potenzial zu sozialer Interaktion) eine wichtige Rolle. Die bislang entwickelten Layoutsysteme weisen hinsichtlich Vielfalt, Flexibilität und Relevanz wesentliche Beschränkungen auf, welche auf eine ungeeignete Methode zur Repräsentation von Räumen zurückzuführen sind. Die in einem Layoutsystem verwendeten Raumrepräsentationsmethoden bestimmen die Möglichkeiten zur Formerzeugung und Problembeschreibung wesentlich. Sichtbarkeitsbasierte Raumrepräsentationen (Sichtfelder, Sichtachsen, Konvexe Räume) eignen sich in besonderer Weise zur Abbildung von Räumen in Layoutsystemen, da sie einerseits ein umfangreiches Repertoire zur Verfügung stellen, um räumliche Konfigurationen hinsichtlich wahrnehmungs- und nutzungsbezogener Kriterien zu beschreiben. Andererseits lassen sie sich vollständig aus der Geometrie der begrenzenden Oberflächen ableiten und sind nicht an bestimmte zur Formerzeugung verwendete geometrische Objekte gebunden. In der vorliegenden Arbeit wird ein Layoutsystem entwickelt, welches auf diesen Raumrepräsentationen basiert. Es wird ein Evaluationsmechanismus (EM) entwickelt, welcher es ermöglicht, beliebige zweidimensionale räumliche Konfigurationen hinsichtlich wahrnehmungs- und nutzungsrelevanter Kriterien zu bewerten. Hierzu wurde eine Methodik entwickelt, die es ermöglicht automatisch Raumbereiche (O-Spaces und P-Spaces) zu identifizieren, welche bestimmte Eigenschaften haben (z.B. sichtbare Fläche, Kompaktheit des Sichtfeldes, Tageslicht) und bestimmte Relationen zueinander (wie gegenseitige Sichtbarkeit, visuelle und physische Distanz) aufweisen. Der EM wurde mit Generierungsmechanismen (GM) gekoppelt, um zu prüfen, ob dieser sich eignet, um in großen Variantenräumen nach geeigneten räumlichen Konfigurationen zu suchen. Die Ergebnisse dieser Experimente zeigen, dass die entwickelte Methodik einen vielversprechenden Ansatz zur automatisierten Erzeugung von räumlichen Konfigurationen darstellt: Erstens ist der EM vollständig vom GM getrennt, wodurch es möglich ist, verschiedene GM in einem Entwurfssystem zu verwenden und somit den Variantenraum zu vergrößern (Vielfalt). Zweitens erlaubt der EM die Anforderungen an eine räumliche Konfiguration flexibel zu beschreiben (unterschiedliche Maßstäbe, unterschiedlicher Detaillierungsgrad). Letztlich erlauben die verwendeten Repräsentationsmethoden eine Problembeschreibung vorzunehmen, die stark an der Wirkung des Raumes auf den Menschen orientiert ist (Relevanz). Die in der Arbeit entwickelte Methodik leistet einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung evidenzbasierter Entwurfsprozesse, da sie eine Brücke zwischen der nutzerorientierten Bewertung von räumlichen Konfigurationen und deren Erzeugung schlägt