Mobility increases localizability: A survey on wireless indoor localization using inertial sensors

Wireless indoor positioning has been extensively studied for the past 2 decades and continuously attracted growing research efforts in mobile computing context. As the integration of multiple inertial sensors (e.g., accelerometer, gyroscope, and magnetometer) to nowadays smartphones in recent years, human-centric mobility sensing is emerging and coming into vogue. Mobility information, as a new dimension in addition to wireless signals, can benefit localization in a number of ways, since location and mobility are by nature related in the physical world. In this article, we survey this new trend of mobility enhancing smartphone-based indoor localization. Specifically, we first study how to measure human mobility: what types of sensors we can use and what types of mobility information we can acquire. Next, we discuss how mobility assists localization with respect to enhancing location accuracy, decreasing deployment cost, and enriching location context. Moreover, considering the quality and cost of smartphone built-in sensors, handling measurement errors is essential and accordingly investigated. Combining existing work and our own working experiences, we emphasize the principles and conduct comparative study of the mainstream technologies. Finally, we conclude this survey by addressing future research directions and opportunities in this new and largely open area.</jats:p

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Urban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i KTH Royal Institute of TechnologyUrban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas.Postprint (published version

Spatial and Temporal Sentiment Analysis of Twitter data

The public have used Twitter world wide for expressing opinions. This study focuses on spatio-temporal variation of georeferenced Tweets’ sentiment polarity, with a view to understanding how opinions evolve on Twitter over space and time and across communities of users. More specifically, the question this study tested is whether sentiment polarity on Twitter exhibits specific time-location patterns. The aim of the study is to investigate the spatial and temporal distribution of georeferenced Twitter sentiment polarity within the area of 1 km buffer around the Curtin Bentley campus boundary in Perth, Western Australia. Tweets posted in campus were assigned into six spatial zones and four time zones. A sentiment analysis was then conducted for each zone using the sentiment analyser tool in the Starlight Visual Information System software. The Feature Manipulation Engine was employed to convert non-spatial files into spatial and temporal feature class. The spatial and temporal distribution of Twitter sentiment polarity patterns over space and time was mapped using Geographic Information Systems (GIS). Some interesting results were identified. For example, the highest percentage of positive Tweets occurred in the social science area, while science and engineering and dormitory areas had the highest percentage of negative postings. The number of negative Tweets increases in the library and science and engineering areas as the end of the semester approaches, reaching a peak around an exam period, while the percentage of negative Tweets drops at the end of the semester in the entertainment and sport and dormitory area. This study will provide some insights into understanding students and staff ’s sentiment variation on Twitter, which could be useful for university teaching and learning management

European Handbook of Crowdsourced Geographic Information

This book focuses on the study of the remarkable new source of geographic information that has become available in the form of user-generated content accessible over the Internet through mobile and Web applications. The exploitation, integration and application of these sources, termed volunteered geographic information (VGI) or crowdsourced geographic information (CGI), offer scientists an unprecedented opportunity to conduct research on a variety of topics at multiple scales and for diversified objectives. The Handbook is organized in five parts, addressing the fundamental questions: What motivates citizens to provide such information in the public domain, and what factors govern/predict its validity?What methods might be used to validate such information? Can VGI be framed within the larger domain of sensor networks, in which inert and static sensors are replaced or combined by intelligent and mobile humans equipped with sensing devices? What limitations are imposed on VGI by differential access to broadband Internet, mobile phones, and other communication technologies, and by concerns over privacy? How do VGI and crowdsourcing enable innovation applications to benefit human society? Chapters examine how crowdsourcing techniques and methods, and the VGI phenomenon, have motivated a multidisciplinary research community to identify both fields of applications and quality criteria depending on the use of VGI. Besides harvesting tools and storage of these data, research has paid remarkable attention to these information resources, in an age when information and participation is one of the most important drivers of development. The collection opens questions and points to new research directions in addition to the findings that each of the authors demonstrates. Despite rapid progress in VGI research, this Handbook also shows that there are technical, social, political and methodological challenges that require further studies and research

European Handbook of Crowdsourced Geographic Information

"This book focuses on the study of the remarkable new source of geographic information that has become available in the form of user-generated content accessible over the Internet through mobile and Web applications. The exploitation, integration and application of these sources, termed volunteered geographic information (VGI) or crowdsourced geographic information (CGI), offer scientists an unprecedented opportunity to conduct research on a variety of topics at multiple scales and for diversified objectives. The Handbook is organized in five parts, addressing the fundamental questions: What motivates citizens to provide such information in the public domain, and what factors govern/predict its validity?What methods might be used to validate such information? Can VGI be framed within the larger domain of sensor networks, in which inert and static sensors are replaced or combined by intelligent and mobile humans equipped with sensing devices? What limitations are imposed on VGI by differential access to broadband Internet, mobile phones, and other communication technologies, and by concerns over privacy? How do VGI and crowdsourcing enable innovation applications to benefit human society? Chapters examine how crowdsourcing techniques and methods, and the VGI phenomenon, have motivated a multidisciplinary research community to identify both fields of applications and quality criteria depending on the use of VGI. Besides harvesting tools and storage of these data, research has paid remarkable attention to these information resources, in an age when information and participation is one of the most important drivers of development. The collection opens questions and points to new research directions in addition to the findings that each of the authors demonstrates. Despite rapid progress in VGI research, this Handbook also shows that there are technical, social, political and methodological challenges that require further studies and research.

Crowdsensing Indoor Walking Paths with Massive Noisy Crowdsourcing User Traces

Crowdsensing indoor walking paths based on crowdsourcing traces collected from normal users has recently become an emerging topic for indoor positioning, which can reduce the labor effort of building radio maps and improve the positioning accuracy when a floor plan is unavailable. In this work, we design an indoor walking path crowdsensing system with massive noisy crowdsourcing traces. In this system, we propose a robust iterative trace merging algorithm based on WiFi access points as markers (named 'WiFi-RITA') to merge massive noisy traces. The algorithm formulates the trace merging problem as an optimization problem in which each trace is controlled to translate and rotate to minimize the limitation of distances among traces defined by WiFi access points as markers. WiFi-RITA is robust to the rotation errors and uncertain absolute locations of user traces, and can efficiently work for a large number of user traces. We further adopt a landmark matching algorithm to match the merged traces to the target building and adopt a 2-dimensional histogram approach to remove outlier traces. With such procedures, we generate walking paths of a large-scale building with a mean accuracy of 2.1m