Person localization using sensor information fusion

Nowadays the incredible grow of mobile devices market led to the need for location-aware applications. However, sometimes person location is di cult to obtain, since most of these devices only have a GPS (Global Positioning System) chip to retrieve location. In order to sup- press this limitation and to provide location everywhere (even where a structured environment doesn't exist) a wearable inertial navigation sys- tem is proposed, which is a convenient way to track people in situations where other localization systems fail. The system combines pedestrian dead reckoning with GPS, using widely available, low-cost and low-power hardware components. The system innovation is the information fusion and the use of probabilistic methods to learn persons gait behavior to correct, in real-time, the drift errors given by the sensors.This work is part-funded by ERDF - European Regional Development Fund through the COMPETE Programme (operational programme for competitiveness) and by National Funds through the FCT Fundao para a Cincia e a Tecnologia (Portuguese Foundation for Science and Technology) within project FCOMP-01-0124-FEDER- 028980 (PTDC/EEI-SII/1386/2012). Ricardo also acknowledge FCT for the support of his work through the PhD grant (SFRH/DB/70248/2010)

Inperlys – independente personal location system

O desenvolvimento de sistemas de localização pedestre com recurso a técnicas de dead reckoning tem mostrado ser uma área em expansão no mundo académico e não só. Existem algumas soluções criadas, no entanto, nem todas as soluções serão facilmente implementadas no mercado, quer seja pelo hardware caro, ou pelo sistema em si, que é desenvolvido tendo em conta um cenário em particular. INPERLYS é um sistema que visa apresentar uma solução de localização pedestre, independentemente do cenário, utilizando recursos que poderão ser facilmente usados. Trata-se de um sistema que utiliza uma técnica de dead reckonig para dar a localização do utilizador. Em cenários outdoor, um receptor GPS fornece a posição do utilizador, fornecendo uma posição absoluta ao sistema. Quando não é possível utilizar o GPS, recorre-se a um sensor MEMS e a uma bússola para se obter posições relativas à última posição válida do GPS. Para interligar todos os sensores foi utilizado o protocolo de comunicações sem fios ZigBee™. A escolha recaiu neste protocolo devido a factores como os seus baixos consumos e o seu baixo custo. Assim o sistema torna-se de uso fácil e confortável para o utilizador, ao contrário de sistemas similares desenvolvidos, que utilizam cabos para interligarem os diferentes componentes do sistema. O sensor MEMS do tipo acelerómetro tem a função de ler a aceleração horizontal, ao nível do pé. Esta aceleração será usada por um algoritmo de reconhecimento do padrão das acelerações para se detectar os passos dados. Após a detecção do passo, a aceleração máxima registada nesse passo é fornecida ao coordenador, para se obter o deslocamento efectuado. Foram efectuados alguns testes para se perceber a eficiência do INPERLYS. Os testes decorreram num percurso plano, efectuados a uma velocidade normal e com passadas normais. Verificou-se que, neste momento, o desempenho do sistema poderá ser melhorado, quer seja a nível de gestão das comunicações, quer a nível do reconhecimento do padrão da aceleração horizontal, essencial para se detectar os passos. No entanto o sistema é capaz de fornecer a posição através do GPS, quando é possível a sua utilização, e é capaz de fornecer a orientação do movimento.The development of pedestrian localization systems using the dead reckoning technique has been growing not only in academic world, but also in the industrial one. There are some solutions that can be found, however, not all of them are easy be implemented due to factors like expensive hardware, or the system architecture which was developed to work in a particular scenario. INPERLYS is a pedestrian location system intended to give a solution for pedestrian location, regardless of the surrounding environment, using resources that can be handled easily. It implements a dead reckoning technique to achieve the user localization. In outdoor environments, it uses the GPS to give the localization, providing an absolute coordinate to the system. When it is not possible establish communication between GPS receiver and satellites, the system uses a MEMS sensor to estimate the distance traveled and a digital compass for orientation. To connect the sensors and the GPS, it is used the wireless ZigBee™ network protocol. This protocol was chosen because it has low power consumption and low cost. The system uses a wireless network because it is comfortable to use with clothes, unlike many similar systems, that use cables to connect all modules of the system. The MEMS accelerometer sensor has the purpose of measuring the horizontal acceleration, at foot level. This acceleration will be used by an algorithm developed to detect steps by recognizing particular patterns in the measured acceleration. When a step is detected, it will be sent to the network coordinator the maximum measured step acceleration, in order to obtain the distance traveled. The system was evaluated in order to understand his reliability. The test consisted in user walking in a flat path, at constant velocity. As result from the test, I realize that the system performance can be improved. The acceleration messages routing management can be enhanced and there are some steps that are not detected. However, the system is able to give the users position, whenever it´s possible to use GPS and it is also able to provide the user´s movement orientation

Solução de navegação inercial para o sistema plasys

Neste trabalho faz-se uma pesquisa e análise dos conceitos associados à navegação inercial para estimar a distância percorrida por uma pessoa. Foi desenvolvida uma plataforma de hardware para implementar os algoritmos de navegação inercial e estudar a marcha humana. Os testes efetuados permitiram adaptar os algoritmos de navegação inercial para humanos e testar várias técnicas para reduzir o erro na estimativa da distância percorrida. O sistema desenvolvido é um sistema modular que permite estudar o efeito da inserção de novos sensores. Desta forma foram adaptados os algoritmos de navegação para permitir a utilização da informação dos sensores de força colocados na planta do pé do utilizador. A partir desta arquitetura foram efetuadas duas abordagens para o cálculo da distância percorrida por uma pessoa. A primeira abordagem estima a distância percorrida considerando o número de passos. A segunda abordagem faz uma estimação da distância percorrida com base nos algoritmos de navegação inercial. Foram realizados um conjunto de testes para comparar os erros na estimativa da distância percorrida pelas abordagens efetuadas. A primeira abordagem obteve um erro médio de 4,103% em várias cadências de passo. Este erro foi obtido após sintonia para o utilizador em questão. A segunda abordagem obteve um erro de 9,423%. De forma a reduzir o erro recorreu-se ao filtro de Kalman o que levou a uma redução do erro para 9,192%. Por fim, recorreu-se aos sensores de força que permitiram uma redução para 8,172%. A segunda abordagem apesar de ter um erro maior não depende do utilizador pois não necessita de sintonia dos parâmetros para estimar a distância para cada pessoa. Os testes efetuados permitiram, através dos sensores de força, testar a importância da força sentida pela planta do pé para aferir a fase do ciclo de marcha. Esta capacidade permite reduzir os erros na estimativa da distância percorrida e obter uma maior robustez neste tipo de sistemas.In this work is presented the research and the analysis of the inertial navigation concepts to estimate the distance travelled by a person. It was developed a hardware platform to implement the inertial navigation algorithms and study the human gait. The tests with the platform allowed adapting the inertial navigation algorithms to humans and to test several techniques to reduce the error in the estimation of the traveled distance. The developed system is a modular system which allows studying the effect of inclusion of new sensors. Thus the navigation algorithms have been adapted to use the information from force sensors placed in the foot of the user. Based on this architecture, it was used two approaches to calculate the distance traveled by a person. The first approach estimate the travelled distance based on the step cadence. The second approach estimate the travelled distance based on the inertial navigation algorithms. It was performed a series of tests to compare the errors in the estimation of the travelled distance for each approaches. The first approach achieved an average error of 4.103% in several step cadences. This error was obtained after tuning the algorithm to the user. The second approach achieved an average error of 9.423%. To reduce the error it was used the Kalman filter which led to a reduction of the error to 9.192%. Finally, it was addressed the force sensors which led to a reduction of the error to 8.172%. The second approach, despite having a higher error, is independent of the user and it does not require the tuning of the parameters to estimate distance for each person. The tests results show the importance of the force sensors placed on the plant of the foot to assess the phase of the gait cycle. This ability allows to reduce the errors in estimating the distance and increases robustness in such systems

Ambient Intelligence

Diplomová práce se zabývá problematikou inteligentního prostředí. Popisuje jeho základní charakteristiku a požadavky pro jeho realizaci. Pojednává o současném stavu ve vývoji tohoto konceptu a představuje aktuální projekty. Dále se úžeji zaměřuje na téma inteligentních budov. V souvislosti s tím se věnuje tzv. vzorům chování osob v těchto budovách. Pro měření základních vzorů chování lidí jsou diskutovány různé metody a přístupy. Poté se práce zaměřuje na vlastní návrh systému pro počítání osob v kamerovém záznamu, který představuje jeden ze způsobů měření vzorů chování. Na závěr jsou diskutovány možnosti uplatnění takto měřených dat.Diploma thesis deals with Ambient intelligence issue. Represents its basic characteristic and demands for its realization. Describes actual stadium in this concept development and shows some present projects. Next focuses on Intelligent buildings issue. In connection with this addresses to so-called human behaviour patterns. Various methods of human behaviour patterns measurement are discussed there. Thesis then focuses on people counting system design, which is based on camera record. Such system represents way of human behaviour patterns measurement. Lastly, the using of this way obtained data is discussed.

All over the place localization system

The MAP-i Doctoral Programme in Informatics, of the Universities of Minho, Aveiro and PortoA localização é normalmente obtida utilizando um sistema de navegação baseado num ambiente estruturado. No entanto, estes sistemas não funcionam ou são difíceis de serem implantados em ambientes densos. Assim, considerando que as pessoas se deslocam geralmente a pé, neste trabalho é proposto um Sistema de Navigação Inercial para Pedestres (PINS). Nesta tese são identificadas as principais vantagens e desvantagens dos PINS, bem como, os algoritmos que estão na base destes sistemas. O objetivo é fornecer uma perspectiva abrangente sobre o que é necessário para desenvolver um PINS e quais os problemas encontrados mais frequentemente durante o seu desenvolvimento. São também identificados e comparados os sistemas e tecnologias mais importantes da literatura. Duas unidades de medição inercial foram desenvolvidas, sendo que os sensores inerciais foram combinados com sensores de força para melhorar a detecção das diferentes fases (fase de apoio e fase de balanço) da marcha humana, assim como, para ter uma informação mais precisa sobre a força de contacto. É muito importante que a fase de apoio seja devidamente detectada. Assim três diferentes algoritmos, utilizando diferentes sensores e métodos de fusão sensorial, são explicados e avaliados. A marcha humana representa um padrão que é repetido ao longo do tempo, o qual é aprendido utilizando algoritmos de aprendizagem com base nos dados obtidos pelas diferentes fontes de informação para realizar uma caracterização do passo. Esta caracterização leva a uma melhoria no desempenho do sistema, uma vez que os erros sistemáticos podem ser aprendidos, para depois serem corrigidos em tempo real. Como neste sistema existe mais do que uma fonte de informação, além das técnicas de fusão sensorial, são também aplicadas técnicas de fusão de informação. Depois dos dados serem obtidos com o equipamento desenvolvido, e do passo ser caracterizado com os dados aprendidos, são aplicados os algoritmos que fazem a estimativa do deslocamento. A arquitetura proposta é avaliada em quatro cenários de utilização real, dentro de um edifício, envolvendo diferentes tipos de caminhadas. Esta arquitectura levou a uma melhoria significativa da precisão da estimativa do deslocamento.Nowadays location information is typically obtained using a navigation system based on a structured environment. However, these systems do not work or are very difficult to be deployed in dense environments. Thus, considering that persons are usually on foot, in this work is proposed a Pedestrian Inertial Navigation System (PINS). In this thesis are identified the main advantages/disadvantages about PINS, as well as, the algorithms that are the base of this type of systems. It is provided a good insight about what is necessary to create a PINS and the problems that are encountered during its development. To complement these insights the fundamentals about Human Gait are presented, along with the main sensor and information fusion strategies used in this type of system. Also, the most important systems and technologies are identified and compared. Two inertial measurement units were developed, where the inertial sensors were combined with force sensors to improve the detection of different phases (stance and swing phase) of the human gait, as well as, to have proper information about the contact force. The stance phase is very important to be properly detected, therefore, three different algorithms using different sensors and sensor fusion methods are explained and evaluated. The human gait cycle represents a pattern that is a repeatable over time. Thus, this pattern is learned using machine learning algorithms, which are applied to the data obtained from the different data sources to perform a step characterization. This characterization leads to an improvement on the system’s performance, since the systematic errors can be learned to then be corrected in real-time. Since there is more than one source of information, besides sensor fusion techniques, it was also implemented an information fusion strategy. After collecting the data with the developed hardware and characterize the step according to the learned data, it is demonstrated the developed displacement estimation architecture. The proposed architecture and algorithms are evaluated through four real use case scenarios in a typical indoor environment involving different types of walking paths. This architecture led to a significant improvement on the displacement estimation accuracy.This work is funded by the ERDF (European Regional Development Fund) through the COMPETE Programme and by the Portuguese Government through the FCT (Portuguese Foundation for Science and Technology) within the doctoral grant SFRH/BD/70248/2010